存储大数据需要设计用于处理大容量、高速度和多样化格式的系统，同时保持可扩展性和容错性。最常见的方法是使用分布式存储架构，将数据分割到多个节点上。例如，Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 将文件分成块，并将它们分布在集群中，通过复制确保数据持久性。诸如 Amazon S3 或 Google Cloud Storage 之类的云解决方案提供类似的分布式对象存储，并具有内置的冗余，可以随着数据的增长无缝扩展。这些系统通过在硬件上分布数据和处理来避免瓶颈，从而实现水平扩展。
数据格式和存储层针对特定用例进行了优化。像 Parquet 或 ORC 这样的列式格式通过将数据存储在列而不是行中来提高分析的查询性能，从而减少聚合期间的 I/O。像 Cassandra 或 HBase 这样的 NoSQL 数据库处理高写入吞吐量和灵活的半结构化数据模式。对于非结构化数据（例如，日志、图像），对象存储或分布式文件系统是典型的选择。通常应用压缩（Snappy、Zstandard）和分区（按日期、区域）来降低存储成本并加快访问速度。例如，按日期对日志文件进行分区允许查询跳过不相关的数据，从而提高效率。
存储策略还取决于数据生命周期。热数据（频繁访问）可能驻留在快速 SSD 或像 Redis 这样的内存系统中。暖数据可以使用更便宜的 HDD 或分层云存储，而冷数据则存档到像 AWS Glacier 这样的低成本解决方案中。像 Apache Iceberg 或 Delta Lake 这样的工具在原始存储之上添加元数据层，从而实现 ACID 事务和时间旅行查询等功能。例如，Iceberg 跟踪文件级元数据以优化数据湖中的查询计划。诸如加密（静态和传输中）和访问控制（IAM 角色、Kerberos）之类的安全措施至关重要。使用 Apache Atlas 等工具管理元数据（模式、沿袭）可确保数据在系统扩展时保持可发现性和可管理性。