大資料服務的資料來源不但來自歸屬於不同行業的組織之中，而且其型別還具有多樣性（variety）特徵。
多樣性指的是大資料服務不僅包括例如姓名、年齡這樣的結構化資料，還包括歌曲、電影這樣的非結構化資料，此外網頁、郵件這樣的資料介於結構化和非結構化之間，屬於半結構化資料，也是大資料服務的重要資料來源。
結構化資料**於業務需求，系統分析員將需求中靜態的「名詞」提取出來並進行抽象，作為資料庫表結構設計的依據。比如我們設計乙個學籍管理系統，通過分析發現「張三」、「李四」等學生具有姓名、年齡、所屬院系、所選課程、課程分數等屬性，於是系統分析員將這些屬性選取出來並設計乙個「學生」類，那麼「學生」表結構就相當於乙個模板，可以將「張三」、「李四」等學生的姓名、年齡、班級等結構化資料儲存到資料表中。由於資料表是二維的，借助關係型資料庫的sql語言，可以從多個維度對結構化資料進行查詢統計。
非結構化資料可以以多**的形式存在，生動形象地反饋資訊，因此我們可以從非結構化資料中採集有價值的資訊，並將這些採集的新增轉化為結構化資料，通過對非結構化資料的「理解」來發現其中隱藏的價值。
介於結構化資料和非結構化資料之間的是半結構化資料。半結構化資料的結構和內容混合在一起，例如電子郵件、網頁等。從半結構化資料中同樣可以抽取出許多有價值的資料，比如電子郵件中可以採集到發件人、收件人、標題等，通過對郵件的收發位址、頻率、主題等進行分析，可以形成以電子郵件為通訊媒介的社交網路。
企業可以根據應用的要求、資料的規模、資料的型別等維度進行分析和設計，選擇不同的儲存架構。
對於資料規模大、資料結構簡單、對查詢效率要求高的應用，可以採用hadoop/hbase這樣的分布式儲存架構。由於hadoop/hbase儲存架構採用鍵值儲存結構，具有良好的可擴充套件性，因此可以通過增加基礎設施資源來提高查詢效率，系統整體效能隨著集群規模的增大而線性增長。
對於需要關聯多個資料模型才能實現的分析型應用，則可以考慮採用關係型資料庫作為儲存庫。對於以郵件、文件、錄音、錄影等檔案形式存在的非結構化資料，可以採用nas（network attached storage，網路連線式儲存)儲存架構，對於訪問頻率高、單次訪問資料量小的結構化資料，具有明確資料型別和資料長度，可以考慮採用san（storage area network，儲存區域網路）儲存架構。
對於以檔案為訪問單位的非結構化資料，則適合採用nas（network attached storage，網路連線式儲存）儲存架構。通常情況下，儲存架構採用san和nas混合的形式。
san和nas屬於「主機+磁碟陣列」的系統架構，在大資料時代，隨著資料量的不斷增加，企業越來越採用「單機+硬碟」組成的系統架構。這種架構適合於需要批量資料處理的分析型應用，並且對單個應用裝置的能力要求不高，可以有效地利舊低端裝置，可以快速地實現橫向資源擴充套件。
大資料儲存
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