大数据应用涉及到的数据类型非常广泛，以下是一些常见的数据类型：
1. 结构化数据：这是最常见的数据类型，包括各种表格和数据库中的数据。这些数据通常以某种方式组织，例如按照列或行进行排序。结构化数据可以很容易地通过数据库查询和分析工具进行处理。
2. 半结构化数据：这种数据类型介于结构化数据和非结构化数据之间。它通常包含一些字段，但并不是所有的字段都是固定的。半结构化数据的例子包括XML文档、JSON对象和CSV文件等。
3. 非结构化数据：这种数据类型是最难以处理的，因为它没有固定的结构。非结构化数据的例子包括文本文件、图片、音频、视频和日志文件等。这些数据需要特殊的处理方法才能进行分析和处理。
4. 时间序列数据：这种数据类型记录了随时间变化的数据。时间序列数据在许多领域都有广泛的应用，如金融市场分析、气象预报和生物医学研究等。
5. 地理空间数据：这种数据类型包含了地理位置信息。地理空间数据在许多领域都有广泛的应用，如城市规划、灾害管理、交通规划和环境监测等。
6. 实时数据：这种数据类型是实时生成和更新的数据。实时数据在许多领域都有广泛的应用，如在线购物、社交媒体分析和物联网（IoT）等。
7. 交互式数据：这种数据类型是用户可以通过交互操作来改变的数据。交互式数据在许多领域都有广泛的应用，如在线游戏、电子商务和虚拟现实（VR）等。
8. 元数据：这种数据类型描述了数据的结构、内容和属性。元数据在许多领域都有广泛的应用，如搜索引擎优化（SEO）、知识图谱和数据治理等。
9. 传感器数据：这种数据类型来自于各种传感器设备，如温度传感器、湿度传感器和GPS传感器等。传感器数据在许多领域都有广泛的应用，如智能家居、工业自动化和环境监测等。
10. 社交媒体数据：这种数据类型来自于各种社交媒体平台，如Facebook、Twitter和Instagram等。社交媒体数据在许多领域都有广泛的应用，如市场研究、品牌分析和舆情监控等。
总之，大数据应用涉及到的数据类型非常多样，涵盖了从结构化到非结构化的各种数据类型。随着技术的发展，新的数据类型也在不断出现，为大数据应用提供了更多的可能。
