在大数据领域中，结构化数据是指那种具有固定格式或具有预定义结构的数据类型。这类数据通常以表格形式组织，每一行代表一条记录，每一列代表一个字段或属性，比如姓名、年龄、地址等。结构化数据易于存储、检索和分析，因为它遵循固定的模式或模式(schema)。
常见的结构化数据包括但不限于：
- 关系数据库中的数据：如SQL数据库（MySQL, Oracle, SQL Server等）中的表数据。
- CSV文件：逗号分隔值文件，是一种常用的存储表格数据的文本格式。
- XML或JSON文件：虽然这些是半结构化的，但它们可以容易地转换为结构化数据格式。
- Excel电子表格：用于存储和分析结构化信息的表格。
在大数据处理场景下，结构化数据可以通过传统的数据库管理系统(DBMS)进行管理，也可以通过大数据处理框架如Apache Hadoop或NoSQL数据库来存储和处理。例如，在Hadoop生态系统中，可以使用Hive来处理存储在HDFS上的结构化数据，或者使用Apache Spark进行更快速的数据处理和分析。
结构化数据的一个重要特征是其模式(schema)，它定义了数据的结构，包括字段名、类型和其他约束条件。这使得结构化数据非常适合于事务处理、业务智能(BI)以及需要高度一致性和准确性的应用场合。
