大数据存储与处理是指处理大规模数据集的方法和技术，通常涉及存储、管理、分析和提取有价值信息的过程。以下是关于大数据存储与处理的一些关键概念和技术：

1. 数据存储： 大数据通常需要高效的存储解决方案，包括分布式文件系统（如Hadoop HDFS）和分布式数据库系统（如Apache Cassandra、HBase、MongoDB等）。这些系统可以容纳大规模数据集，并提供高可用性和容错性。

2. 数据采集： 大数据处理通常从多个来源收集数据，包括传感器、日志文件、社交媒体、网站流量等。数据采集可以使用各种工具和技术，例如Flume、Kafka和Logstash等。

3. 数据清洗和转换： 数据往往需要经过清洗和转换以去除错误、不一致性和不必要的信息。这可以使用ETL（提取、转换、加载）工具来完成，例如Apache NiFi、Talend等。

4. 数据处理： 大数据处理可以使用分布式计算框架，如Apache Hadoop和Apache Spark。这些框架允许并行处理大规模数据集，执行复杂的计算任务和数据分析。

5. 数据查询和分析： 大数据存储和处理系统通常具有强大的查询和分析功能。例如，Hive和Presto可以用于SQL查询，Elasticsearch用于全文搜索，Tableau和Power BI用于可视化分析。

6. 数据安全性： 由于大数据可能包含敏感信息，因此数据安全性至关重要。需要实施访问控制、数据加密和审计跟踪等安全措施来保护数据。

7. 扩展性： 大数据处理系统需要能够轻松扩展以处理不断增长的数据量。这通常涉及到添加更多的硬件资源或使用云计算服务。

8. 实时处理： 对于某些应用，实时数据处理是必需的。技术如Apache Kafka和Apache Flink可以用于实时数据流处理。

9. 机器学习和人工智能： 大数据存储和处理也广泛应用于机器学习和人工智能项目。大规模数据集可用于训练模型，而分布式计算框架可以用于模型训练和推理。

10. 数据可视化： 数据可视化工具用于将大数据转化为易于理解的图形和图表，以便决策制定和报告。

总之，大数据存储与处理是一个涵盖多个领域的复杂任务，需要使用各种技术和工具来有效地处理和分析大规模数据集。这个领域不断发展，以满足不断增长的数据需求和业务挑战。