面對大量數(shù)據(jù)的存儲，可以考慮以下幾種流行的大數(shù)據(jù)框架和解決思路：

1. **Hadoop**：這是一個開源的大數(shù)據(jù)框架，支持分布式存儲和處理海量數(shù)據(jù)。它提供了HDFS（Hadoop Distributed File System）用于存儲數(shù)據(jù)，和MapReduce用于數(shù)據(jù)處理。

2. **Spark**：Apache Spark是一個更快的大數(shù)據(jù)處理框架，適合進行實時數(shù)據(jù)處理。它也支持多種數(shù)據(jù)存儲方式，連接到HDFS、Cassandra等不同存儲源。

3. **Cassandra**：對于OLTP類型的應(yīng)用需求，Cassandra是一種分布式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，適合存儲大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并支持高可用性。

4. **HBase**：這是基于Hadoop的分布式數(shù)據(jù)庫，特別適合隨機讀取和寫入大量稀疏數(shù)據(jù)。

5. **MongoDB**：作為一種NoSQL數(shù)據(jù)庫，MongoDB非常適合文檔型數(shù)據(jù)存儲，具有良好的水平擴展性。

6. **Elasticsearch**：這是一個強大的搜索引擎，可以通過分布式方式存儲和檢索大量數(shù)據(jù)，尤其適合日志存儲和搜索需求。

在解決思路方面，可以考慮以下幾點：

- 明確數(shù)據(jù)的類型和結(jié)構(gòu)，選擇適合的數(shù)據(jù)存儲方式和框架。
- 實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分區(qū)和分片，以提高存儲和查詢的效率。
- 考慮數(shù)據(jù)冗余和備份方案，確保數(shù)據(jù)的安全性。
- 如果有實時性需求，考慮流處理框架如Apache Kafka和Flink。