大数据存储和管理技术的技术路线图如下： 1. 数据采集和预处理：数据采集是大数据存储和管理的第一步，必须从多个来源中收集数据。然后需要对数据进行清理和预处理以消除任何不必要的噪声和错误。 2. 数据存储：数据存储是大数据存储和管理的核心，需要选择适合应用场景的存储技术。例如，Hadoop分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）等。 3. 数据分析：数据分析是大数据存储和管理的重要环节，可以使用数据挖掘、机器学习、人工智能等技术进行分析，例如Spark、Hadoop等。 4. 数据可视化：数据可视化可以帮助用户更好地理解和使用数据。可以使用Tableau、PowerBI等工具进行数据可视化。 5. 数据安全：大数据存储和管理中的数据安全是至关重要的，需要使用合适的安全机制来保护数据。例如，使用加密技术、访问控制、监控等手段。 6. 数据治理：数据治理是大数据存储和管理中的一个重要方面，主要涉及数据质量、数据一致性、数据标准化等。需要建立合适的数据治理框架，确保数据的准确性和可靠性。 以上是大数据存储和管理技术的技术路线图，不同的应用场景需要选择不同的技术组合。
