**大数据处理通常涉及使用诸如Hadoop和Spark等框架进行数据存储、处理和分析**。

大数据处理通常涉及使用诸如Hadoop和Spark等框架进行数据存储、处理和分析。这些框架提供了编程接口和API，辅助程序员存储、处理和分析大数据。

除此之外，还有其他一些框架如Flink、Storm、Samza等也常被用于大数据处理。这些框架各有特点和优势，适用于不同的应用场景和需求。例如，Hadoop是一个开源的分布式处理系统，它包括分布式存储HDFS、离线计算引擎MapReduce、资源调度Apache YARN三部分。Hadoop已经成为事实上的大数据标准，许多互联网企业都将其作为基础设施。而Spark则以其快速的内存计算能力和对机器学习算法的良好支持而受到欢迎。

大数据处理不仅仅是关于存储和计算，它还涉及到数据的采集、应用、管理、运维等多个方面。大数据系统的基本需求与传统系统并没有本质上的不同，但由于其海量的数据规模和对数据处理速度的高要求，在每个阶段都需要对数据进行处理，这为设计解决方案时提供了新的挑战。