面对大量的数据要怎么存储，有哪些流行大数据框架，以及哪些解决思路？

这样的社会为什么老提什么大数据？大数据能让人不失业不下岗吗？大数据能给饭吃吗？人多了事就多自然的数目就多了……请别再拿大数据说事了，被大数据害了多少中国人呀？盲目的学国外的大数据请问你懂什么叫大数据吗……展开

面对大量数据的存储，可以考虑以下几种流行的大数据框架和解决思路：

1. **Hadoop**：这是一个开源的大数据框架，支持分布式存储和处理海量数据。它提供了HDFS（Hadoop Distributed File System）用于存储数据，和MapReduce用于数据处理。

2. **Spark**：Apache Spark是一个更快的大数据处理框架，适合进行实时数据处理。它也支持多种数据存储方式，连接到HDFS、Cassandra等不同存储源。

3. **Cassandra**：对于OLTP类型的应用需求，Cassandra是一种分布式数据库管理系统，适合存储大量结构化数据并支持高可用性。

4. **HBase**：这是基于Hadoop的分布式数据库，特别适合随机读取和写入大量稀疏数据。

5. **MongoDB**：作为一种NoSQL数据库，MongoDB非常适合文档型数据存储，具有良好的水平扩展性。

6. **Elasticsearch**：这是一个强大的搜索引擎，可以通过分布式方式存储和检索大量数据，尤其适合日志存储和搜索需求。

在解决思路方面，可以考虑以下几点：

- 明确数据的类型和结构，选择适合的数据存储方式和框架。
- 实现数据的分区和分片，以提高存储和查询的效率。
- 考虑数据冗余和备份方案，确保数据的安全性。
- 如果有实时性需求，考虑流处理框架如Apache Kafka和Flink。展开