我们在进行大数据使用的时候需要了解大数据的结构，了解这些结构我们会让我们学习大数据更加得心应手。下面我们给大家介绍一下大数据结构在什么时候使用，大数据怎么使用，希望这篇文章能够给大家带来帮助。
首先我们说一下什么时候就是用大数据结构，大数据的结构数据源、数据存储、批处理、实时消息引入、流处理、分析数据储存、分析和报告、业务流程，而当出现以下四种情况的时候我们才会使用大数据结构，这四个情况就是存储和处理对传统数据库而言数量太大的数据，转换非结构化数据以进行分析和报告，实时或者以较低的延迟捕获、处理和分析无限的数据流，使用 Azure 机器学习或 Microsoft 认知服务。在这四种情况中就可以使用这些大数据结构。
那么大数据结构的最佳做法是什么呢？大数据的最佳做法就是利用并行、将数据分区、应用读取时架构语义、就地处理数据、平衡利用率和时间成本、单独的群集资源、安排数据引入、尽早清理敏感数据。首先我们给大家介绍一下利用并行。在大多数的情况下，大多数大数据处理技术会将工作负荷分布到多个处理单元中。这需要以可拆分格式创建和存储静态数据文件。分布式文件系统可以优化读取和写入性能，并且通过多个群集节点并行执行实际处理，这降低了整体作业时间。极大的增加的工作效率。
下面我们给大家介绍一下将数据分区。我们都知道，批处理通常按定期计划进行，根据与处理计划匹配的时间期间对数据文件和数据结构进行分区。这可以简化数据引入和作业计划，并且能够更轻松地排除故障。另外，对在 Hive、U-SQL 或 SQL 查询中使用的表进行分区可以显著提高查询性能。而将数据分区能够尽最大可能进行对数据分区。
而应用读取时架构语义。在使用 Data Lake的时候，我们可以组合使用多种格式的文件存储，无论是结构化的、半结构化的还是非结构化的。使用读取时架构语义，这些语义在处理数据时而非存储数据时将架构投射到数据上。这增加了解决方案的灵活性，并且可以防止在数据引入期间由于数据验证和类型检查而导致瓶颈。由此可见，这种做法可以很大程度的解决大数据分析中出现的问题。
在这篇文章中我们给大家介绍了大数据结构的最佳用法，这些用法都是能够解决大数据在使用过程中出现的问题。我们还没有讲完，在下一篇文章中继续给大家介绍大数据结构的最佳用法。