随着大数据时代的到来，传统的存储和管理方法已经不能满足当今海量数据处理的需求。因此，如何进行高效的数据存储与管理成为了大数据背景下重要问题之一。
数据存储是指将数据保存在物理介质中，以便后续使用的过程；数据管理则包括数据的组织、维护和使用等操作。下面将分别介绍大数据时代数据存储与数据管理的相关技术。
一、 数据存储
随着互联网技术的迅速发展，云计算也逐渐成为了大数据存储和管理的主要方向之一。通过云计算，用户不再需要自行购买或搭建物理设备，而是可以利用云计算服务商提供的虚拟化资源（例如计算机、存储器、网络）对数据进行存储和管理。这种方式具有最大限度地降低数据存储成本、提高可扩展性和弹性的特点。
大数据时代所面临的常见问题之一是单台计算机难以存储和处理超大规模的数据。分布式文件系统就是为解决这个问题而设计的。它将整个文件系统划分为多个部分，并将这些部分存储在不同的计算机上，从而实现文件的并行读写和快速存储和恢复操作。常见的分布式文件系统方案包括 Hadoop HDFS、GlusterFS 和 Ceph 等。
相较于传统的关系型数据库，NoSQL 数据库采用了非结构化的数据模型来存储大规模数据，在大数据时代中越来越得到重视。它旨在提供高性能、高可扩展性和易于管理的解决方案。例如，Hadoop 的 HBase 库就是一个使用 NoSQL 数据库的示例，它具有快速查询和可靠性等特点，并被广泛应用于大数据场景中。
二、 数据管理
数据清洗是指在进行数据分析之前，对原始数据进行去重、填充和修正等操作的过程。由于数据通常存在缺失或者噪声，将这些不完整或者错误的数据用于分析会导致结果不准确。因此，数据清洗是保证数据质量和正确性的重要步骤。目前，许多数据清洗工具可以自动处理重复、丢失和格式问题等错误信息，从而提高数据的准确性和可用性。
数据集成是指将多个各自独立的数据源整合成一个数据存储库的过程。在大数据时代中，由于不同数据来源存储方式和模式的异构性，数据集成变得非常复杂。因此，需要使用相关工具进行分类、对齐和映射等操作。例如 Talend、Pentaho 和 Informatica 等 ETL 工具可以自动解析数据格式和信息，从而支持数据集成和治理。
数据分析是指利用特定算法或者软件对大量数据进行处理和转换，将隐藏的有用信息提取出来的过程。它主要用于生成数据驱动的业务决策和先见性的洞察力。常见的数据分析方法包括数据挖掘、机器学习、统计分析和自然语言处理等技术。
综上所述，大数据时代需要一系列高效的数据存储与管理方案来支撑其海量数据的处理需求。借助云计算、分布式系统、NoSQL 数据库等技术进行数据存储，通过数据清洗、数据集成、数据分析等方式来管理和加工数据。这些新型的技术和方法，既提升了数据处理能力，又支持更为精准的商业决策和创新应用。