大数据处理中的分布式存储和计算是解决海量数据处理的重要方式。其中，分布式存储是指将数据存储在由多台计算机组成的集群中，每台计算机负责一部分数据的存储，通过数据切分和数据冗余来提高数据的可靠性和可用性。常用的分布式存储系统有Hadoop Distributed File System (HDFS)、Ceph、GlusterFS等。
而分布式计算则是指将一个大的计算任务拆分成多个小的计算任务，由多台计算机同时执行这些计算任务，通过数据并行和任务并行来加速计算过程。常用的分布式计算框架有Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark、Apache Flink等。
分布式存储和计算的优点是可以通过横向扩展（即增加计算机数量）来实现更高的计算和存储能力，同时也可以通过数据本地性来减少数据传输，提高计算效率。然而，分布式存储和计算也存在一些挑战，如数据一致性、任务调度、故障恢复等问题需要解决。