大数据时代的数据存储与管理技术主要有A.分布式文件系统[1]B.NewSQl数据库C.关系数据库D.NoSQL(Not only SQL)数据库E.云数据库

步骤 1：理解大数据时代的数据存储与管理技术需求
大数据时代的数据存储和管理技术需要处理海量数据和高并发访问，传统的关系数据库已经不能满足需求。因此，出现了新一代的数据存储和管理技术。根据技术特点和存储方式的不同，可以将其主要分为四类：关系数据库、NoSQL(Not only SQL)数据库、分布式文件系统和云数据库。

步骤 2：分析各个选项
A. 分布式文件系统是一种将文件分散存储在多台计算机上的文件系统^{[2]}。常见的分布式文件系统有Hadoop分布式文件系统(HDFS)、GlusterFS、Ceph等。
B. NewSQL是一种结合了传统关系型数据库和NoSQL的优点的新型数据库管理系统，具有关系型数据库的ACID特性和NoSQL数据库的可扩展性和高性能特点。
C. 关系数据库是传统的存储和管理数据的方式，采用表格形式存储数据，通过SQL语言进行操作。但在大数据时代，由于数据量太大和并发量太高，关系数据库已无法满足需求。
D. NoSQL数据库是一种非关系型数据库，不采用标准的SQL语言进行操作，而是采用其他方式，如键值、文档、列族、图等方式进行数据存储。常见的NoSQL数据库有MongoDB、Cassandra、Redis等。
E. 云数据库是指将数据库部署在云平台上的技术，用户可以通过互联网访问和使用数据库，常见的云数据库有阿里云RDS、腾讯云CDB、AWS RDS等。

步骤 3：确定正确答案
综上所述，大数据时代的数据存储与管理技术主要有A、B、D、E四种。