大数据存储解决方案主要包括以下几个方面：
分布式文件系统：大数据存储需要搭建分布式文件系统来存储海量数据，常用的分布式文件系统有Hadoop HDFS、GlusterFS、Ceph等。
分布式数据库：大数据存储需要使用分布式数据库来存储和管理海量的结构化数据，常用的分布式数据库有HBase、Cassandra、MongoDB等。
数据仓库：大数据存储需要建立数据仓库来存储和管理多维度、多种类的数据，常用的数据仓库有Hive、Redshift等。
冷热数据分离：针对大数据存储中的冷热数据问题，可以采用冷热数据分离的策略，将热数据存储在高性能的存储介质上，而将冷数据存储在低成本的存储介质上。
数据压缩和压缩算法：大数据存储中，由于数据量庞大，需要采用数据压缩和压缩算法来节省存储空间和提高数据读写性能。
数据备份和容灾：大数据存储需要建立数据备份和容灾机制，保证数据的可靠性和可用性，常用的备份和容灾技术有数据复制、快照、镜像、异地备份等。
存储性能优化：针对大数据存储的性能问题，可以采用存储性能优化的策略，如数据分片、数据缓存、负载均衡、并发控制等。
总之，大数据存储解决方案需要综合考虑数据规模、数据类型、数据访问模式、存储成本等多个因素，选择合适的存储技术和策略来满足业务需求。