什么是大数据系统存储及管理?根据数据存储和管理的内容范围，大数据存储及管理技术需要重点研究如何解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等。需要解决：海量文件的存储与管理，海量小文件的传输、索引和管理，海量大文件的分块与存储，系统可扩展性与可靠性的问题。在大数据存储和管理发展过程中，出现了几种较为有效的存储和管理大数据的方式：

1、不断加密

对于任何一个企业来说，任何类型的数据都可能是至关重要且私有的，只有能在自己掌控的范围内才可以说是安全的。然而，很多行业巨头容易成为黑客攻击的首要目标，许多公司会对此有危机感。

随着企业为保护资产而全面开展对于黑客的反击，加密技术成为了打击网络威胁的可行途径：通过将所有内容转换为代码，使用加密信息，只有收件人可以解码。如果没有其他的要求，则加密保护数据传输，增强在数字传输中有效地到达正确人群的机会。

2.、仓库存储

大数据似乎就像一个永无休止的数据漩涡，极其难被管理。以考虑将信息精简后统一集中到一个指定位置——数据仓库。 通过对数据的存储、校准、整合及输出，对数据进行集中分层次管理，在保证数据时效性、生态性的同时，还能够对数据完成不同程度的处理。

3、备份服务 云端

假如数据存储技术在物理层面就停滞不前，而大数据却依旧以现在的速度持续增长，迟早有一天我们会面临数据无处存储的窘境，所幸大数据存储和管理正在迅速脱离物理机器的范畴，并迅速进入数字领域。

由于云存储服务推动了数字化转型，使得云计算的应用越来越繁荣。数据可以随时随地进行访问，并在云存储服务上进行备份，这也意味着如果出现网络攻击，云端将数据从A迁移到B甚至到C的方式来确保数据安全。

数据存储作为大数据的核心环节之一，可以理解为方便对既定数据内容进行归档、整理和共享的过程。对于存储计算机就像我们的大脑一样，两者都可以拥有短期记忆和长期记忆。