随着社会信息化程度的不断提高，数据量也呈现爆炸式增长。大数据存储作为大数据技术的重要组成部分，是指处理大规模数据时所涉及到的存储技术和存储设备。大数据存储系统需要有高可靠性、高容量、高性能、高可扩展性和低成本等特点，以满足数据存储、管理和分析的需求。
大数据存储的发展可以追溯到传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）。由于RDBMS存储结构的限制，难以应对数据增长和数据类型多样化的挑战，因此，新型的大数据存储技术应运而生。目前，大数据存储技术主要包括分布式文件系统、NoSQL数据库等。
分布式文件系统是指将文件分散存储在多个物理节点上的文件系统。它具有高可扩展性和高容错性的特点，并且可以存储PB级别的数据。其中比较典型的代表是Hadoop分布式文件系统（HDFS）。HDFS将文件分割成多个块（block），并将每个块复制到多个节点上以实现容错性。它采用了主从架构，其中一个NameNode负责管理文件系统的元数据，多个DataNode负责存储实际数据。HDFS的优点在于可扩展性、容错性强，适合存储大文件；缺点在于不适合存储小文件，且不支持高并发写操作。
NoSQL数据库是指非关系型数据库，它的出现主要是为了解决传统关系型数据库在大数据存储和高并发访问方面的瓶颈。NoSQL数据库具有高可扩展性、高性能、高并发读写、存储海量结构化和非结构化数据等特点。常用的NoSQL数据库有MongoDB、Cassandra等。MongoDB是一种文档型数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据，可以支持复杂的数据类型和嵌套数据结构。Cassandra是一种列族型数据库，采用分布式架构，数据存储在多个节点上，支持水平扩展。NoSQL数据库的优点在于灵活性高，可扩展性好，适合存储非结构化数据；缺点在于数据一致性难以保证，不支持事务操作。
除此之外，大数据存储技术还包括了对象存储、内存数据库、云存储等。对象存储是一种基于对象的存储方式，对于海量数据和非结构化数据的存储和管理具有优势，比如Amazon S3、OpenStack Swift等。内存数据库是将数据存储在内存中的数据库，具有快速读写、高并发、低延迟等特点，比如Redis、Memcached等。云存储是指将数据存储在云环境中的存储方式，具有可扩展性、高可用性、低成本等优点，比如Amazon S3、Microsoft Azure等。
总的来说，大数据存储是大数据技术中非常重要的一部分，它是支撑大数据分析和处理的基础。随着大数据技术的不断发展，大数据存储技术也在不断创新和完善，未来将会更加成熟和普及。