大数据是一个广泛的概念，指的是规模庞大、高速增长且难以用传统方法进行处理和管理的数据集合。大数据的特点包括四个方面：量大、速度快、种类多、价值密度低。因此，如何处理和存储大数据成为了一个重要的问题。
处理大数据主要有以下几种方式：
分布式计算：通过将大数据分成小块，分配到多个计算机中进行处理，最终将结果合并在一起，从而实现高效的数据处理。代表性的分布式计算框架有Hadoop和Spark。
数据挖掘：通过分析大数据集中的模式、规律和趋势，提取出有用的信息和知识。数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则等。
机器学习：通过让计算机学习和优化算法，从而实现对大数据的分析和处理。机器学习技术包括监督学习、无监督学习、半监督学习等。
数据可视化：通过图表、地图等方式将大数据转化成易于理解和分析的形式，帮助用户更好地理解数据中的模式和趋势。
存储大数据的方式也有多种选择：
分布式存储：将大数据分散存储在多个计算机中，保证数据的高可用性和可靠性。代表性的分布式存储系统有Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Ceph。
列式存储：将数据按列存储，可以提高数据读取的效率，适合于大数据分析和数据挖掘。代表性的列式存储系统有Cassandra和HBase。
内存存储：将数据存储在内存中，可以提高数据读取和处理的速度。代表性的内存存储系统有Redis和Memcached。
云存储：将数据存储在云端，可以降低存储成本和提高数据的可扩展性。代表性的云存储系统有Amazon S3和Google Cloud Storage。
综上所述，处理和存储大数据需要综合考虑数据特点、处理需求和存储成本等因素，选择合适的技术和系统。