在云计算环境下，大数据存储和处理问题是如何解决的呢？这是一个非常值得探讨的话题。本文将从以下几个方面进行介绍：云计算环境下的大数据存储和处理，解决大数据存储和处理的关键技术，以及如何选择适合自己的大数据存储和处理方案。

一、云计算环境下的大数据存储和处理

随着云计算的迅速发展，越来越多的企业选择将自己的大数据存储和处理任务移植到云上，以节约成本并提高效率。云计算环境下的大数据存储和处理可以分为以下几个环节：

1. 数据采集：在云计算环境下，数据的来源非常多样化，可以来自传感器、社交网络、移动设备、机器学习算法等等，因此需要一些采集工具来收集数据。

2. 数据传输：由于大数据的体量非常巨大，需要通过高速网络进行传输。在云计算环境下，可以使用云提供商的专有网络，或者借助云平台之间互相连接的网络来实现。

3. 数据存储：大数据存储分为两类，一是结构化数据，例如关系数据库、CSV文件等等，二是非结构化数据，例如音频、视频、图片等等。在云计算环境下，可以使用云存储服务来存储大数据。

4. 数据处理：数据处理包括数据清洗、数据预处理、数据分析等等。在云计算环境下，可以使用云计算服务来处理大数据。

二、解决大数据存储和处理的关键技术

1. 分布式存储技术：由于大数据的体量非常巨大，需要使用分布式存储技术，以便将数据分散存储在多个节点上，提高数据读写的效率并防止数据的丢失。

2. 分布式计算技术：大数据的处理需要使用分布式计算技术，将计算任务分散到多个节点上进行并行计算，以提高处理速度。

3. 数据清洗技术：大数据中存在着很多脏数据、缺失数据、异常数据等等，需要使用数据清洗技术对数据进行清洗和预处理。

4. 数据可视化技术：数据可视化可以使得大数据更加直观、易于理解，方便用户进行数据分析。

三、选择适合自己的大数据存储和处理方案

如何为自己的大数据选择一个合适的存储和处理方案呢？需要考虑以下几个方面：

1. 数据存储体量：如果数据存储体量较小，可以选择自建服务器进行存储，如果数据存储体量较大，则可以选择使用云存储服务。

2. 数据处理速度：如果数据处理速度较低，可以选择自建集群进行处理，如果数据处理速度要求较高，则可以选择使用云计算服务。

3. 数据可视化需求：如果需要进行数据可视化，可以选择具有数据可视化功能的云计算服务。

4. 数据安全要求：如果数据安全要求较高，则需要选择具备高安全性的云计算服务。

综上所述，大数据存储和处理在云计算环境下非常重要，需要使用分布式存储技术、分布式计算技术、数据清洗技术和数据可视化技术等等关键技术来实现。为了选择适合自己的大数据存储和处理方案，需要考虑数据存储体量、数据处理速度、数据可视化需求以及数据安全要求等等因素。