本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
在软件开发过程中，我们经常需要处理和存储文件。通常情况下，我们会将文件保存在文件系统中，并在数据库中保存文件的路径。然而，有时候我们可能想直接在数据库中存储文件，尤其是当文件较小，或者我们想保证数据库和文件数据的一致性时。在这篇文章中，我们将探讨如何在MySQL数据库中设计一个表来存储文件，并分析这种方案的优缺点。
今天分享一下文件存储的一些心得，在软件开发过程中，必然会涉及到文件存储，文件存储的方案有很多，市面上也出现了很多文件系统，我们需要根据自己的需求去选择选择存储方式和规格等等，例如是采用公有云存储还是私有云存储，还是混合云存储，这都需求根据项目的特征去选择，没有哪一种方式是十全十美的，完全根据场景去选择，软件领域没有银弹嘛。
OSS（Object Storage Service）俗称对象存储，主要提供图片、文档、音频、视频等二进制文件的海量存储功能。目前除了公有云提供对象存储服务外，一般私有云比较关心一些开源的分布式对象存储解决方案，本文列举了一些常见的技术方案供参考。
以下是8个免费高速文件传输工具的推荐，这些工具可以帮助您彻底告别数据线，使文件传输更加便捷和高效：
过去的相当长的一段时间里，商用对象存储占据了市场上的大量的份额。国外的Amazon S3，国内的阿里云OSS都成为了大多数公司的选择。但是构建一个企业级的数据湖（包括结构化和非结构化数据）已经成为了越来越多公司的目标。那么Hadoop还能满足我们的要求吗？还是我们需要更多的选择？
**分布式存储：**通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。
据测算，数据存储约占大模型训练整体工程量的20-30%。随着更多AIGC的产生，这个比例还在继续提升。
数据科学家是“在统计方面比任何软件工程师都要出色，在软件工程方面比任何统计学家都出色的人”。许多数据科学家都有统计学背景，但很少有软件工程经验。我是一位高级数据科学家，在Python编码的Stackoverflow上排名第一，并与许多（初级）数据科学家合作。下面是我经常看到的10个常见错误。
2020年的春节，想必大家都印象深刻，除了新冠肺炎疫情，就是春晚各大APP的红包大战，让不少用户“薅”到了羊毛。
要实现快速克隆，节省开发者和系统的时间和磁盘空间，第一个解决方案就是只复制最近的修订。Git的浅层克隆选项允许你只提取回购历史中最新的n个提交。
前面我们分析存储方案的发展的时候有提到分布式文件存储的出现是为了解决存储的三大问题：可扩展性，高吞吐量，高可靠性
我们知道如要要从磁盘取数据，需要告诉控制器从哪取，取多长等信息，如果这步由应用来做，那实在太麻烦。所以操作系统提供了一个中间层，它管理本地的磁盘存储资源、提供文件到存储位置的映射，并抽象出一套文件访问接口供用户使用。对用户来说只需记住文件名和路径，其他的与磁盘块打交道的事就交给这个中间层来做，这个中间层即为文件系统。
数据科学家是“比软件工程师更擅长统计学，比统计学家更擅长软件工程的人”。许多数据科学家都具有统计学背景，但是在软件工程方面的经验甚少。我是一名资深数据科学家，在Stackoverflow的python编程方面排名前1%，并与许多（初级）数据科学家共事。以下是我经常看到的10大常见错误，本文将为你相关解决方案：
常见的分布式文件系统有：GlusterFS、GoogleFS、FastDFS、TFS等，各自适用的领域不同，它们都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务。
使用电子邮件发送大文件时，可能会遇到大小文件传输的限制。这四个免费大文件传输网站让大文件传输变得轻而易举。有许多大文件传输网站，但是通常您必须经过一些步骤才能使用它们，例如创建帐户，验证电子邮件地址或进行倒计时。
火山引擎边缘云是以云计算基础技术和边缘异构算力结合网络为基础，构建在边缘大规模基础设施之上的云计算服务，形成以边缘位置的计算、网络、存储、安全、智能为核心能力的新一代分布式云计算解决方案。
最新使用通义千问-14B-对话-Demo 模型，由于代码比较大，所以需要使用git lfs克隆项目空间
BLAKE3 是 BLAKE3 密码哈希函数的官方 Rust 和 C 实现。具有以下特点和优势：
你还在为处理问题到处查找资料吗？还在因为在机场、酒店、家中由于地域的限制无法随时随地访问数据吗？还在因为硬盘故障或病毒导致数据丢失吗？ 在这，我将给你分享一套完美的解决方案，你听我娓娓道来······ 9月17日，腾讯云正式发布 企业云盘解决方案, 云存储产品矩阵进一步丰富。企业云盘是腾讯云推出的一款基于云端存储、围绕非结构化数据管理的存储产品，企业云盘可为企业用户 提供文件存储、文件权限管理、在线文档协作等一体化解决方案，为企业构建从业务到数据，再到商业价值变现提供基础服务。 企业云盘提供一
你还在为处理问题到处查找资料吗？还在因为在机场、酒店、家中由于地域的限制无法随时随地访问数据吗？还在因为硬盘故障或病毒导致数据丢失吗？ 在这，我将给你分享一套完美的解决方案，你听我娓娓道来······👇 9 月 17 日，腾讯云正式发布 企业云盘解决方案, 云存储产品矩阵进一步丰富。企业云盘是腾讯云推出的一款基于云端存储、围绕非结构化数据管理的存储产品，企业云盘可为企业用户 提供文件存储、文件权限管理、在线文档协作等一体化解决方案，为企业构建从业务到数据，再到商业价值变现提供基础服务。 企业云盘提供一站式
本文围绕git的目录过大，从git进行版本控制底层存储出发，简要分析Git目录过大的原因，以及如何处理
有人问我，你是如何做到统一存储的？我微微一笑，大声告诉他：Ceph在手，天下我有。
支持大文件批量上传（20G）和下载，同时需要保证上传期间用户电脑不出现卡死等体验；
根据IDC在2018年底的预测显示，由于大数据、AI、物联网、5G等因素的驱动，全球的数据量在2025年将高达175ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB)。在中国市场，由于AI技术在安防等领域的大规模落地与应用，IDC预计，中国将在2025年成为拥有数据量最大的地区，甚至超过整个EMEA（欧洲+中东+非洲），其中绝大部分数据是非结构化数据。
在了解什么是分布式存储之前，我们先来简单了解一下存储几十年来的大概历程。
在分布式存储技术体系当中，分布式文件存储是其中的分类之一，也是大数据架构当中常常用到的。得益于Hadoop的高人气，Hadoop原生的HDFS分布式文件系统，也广泛为人所知。但是分布式文件存储系统，并非只有HDFS。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲常见的分布式文件存储系统。
在分布存储式存储技术体系当中，分布式文件存储是其中的分类之一，也是大数据架构当中常常用到的。得益于Hadoop的高人气，Hadoop原生的HDFS分布式文件系统，也广泛为人所知。但是分布式文件存储系统，并非只有HDFS。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲常见的分布式文件存储系统。
海量小文件问题是工业界和学术界公认的难题，大数据领域中的小文件问题，也是一个非常棘手的问题，仅次于数据倾斜问题，对于时间和性能能都是毁灭性打击。本文参考网上对于小文件问题的定义和常见系统的解决方案，给大家还原一个大数据系统中小文件问题的系统性解决方案。
对象存储来势汹汹，究竟谁是“幕后推手”？
使用 git push 将一个 173.86 MB 的文件推送到 GitHub 时出现如下报错
本文编译自IBM开发者社区，主要介绍了HDFS中小的ORC和Parquet文件的问题，以及这些小文件如何影响Big SQL的读取性能，并探索了为了提高读取性能，使用现有工具将小文件压缩为大文件的可能解决方案。
在gitee和github里面基本上找不到一款好用、功能完善、且开放源码的网盘系统，有一些可以免费试用但是只提供安装包，于是在利用业务时间开发了一套轻量级且易于上手的网盘系统，主要基于目前主流的前后端分离和微服务架构模式开发，里面涉及很多的解决方案，适合没有项目经验的同学学习。
支持 Linux、FreeBSD、AID 等Unix系统，解决了大容量的文件存储和高并发访问问题，文件存取实现了负载均衡，适合存储 4KB~500MB 之间的小文件，特别适合以文件为载体的在线服务，如图片、视频、文档等等。
Mist： 相当于一个web浏览器，只不过是针对以太坊平台。 它用作GUI来显示与之交互的帐户和合约。 它还允许在图形用户界面中创建和交互合同，而无需使用命令行。 如果你不是开发人员，只是想存储ether和与Ethereum合约交互，那么你可以使用Mist程序。
在说NVMe之前，我们觉得有必要先聊一聊NVM（Non-Volatile Memory），即非易失性内存。从名字上看就知道，NVM是一种类内存式（访问及寻址方式类似）的设备，它必须具备高速读写数据的能力，但它和普通内存的区别在于Non-Volatile，即在关机后再打开电源也可以检索里边所存储的数据。这种非易失性内存NVM设备有很多种实现，我们常用于服务器的大容量NVM是一种闪存，即Flash Memory。闪存是一种固态芯片，主流的闪存设备使用NAND技术来映射数据，这种芯片无需任何外部电源即可维护存储的数据，它的读写速度比内存稍低，但无需借助机械方式进行寻址，因此读写性能远高于机械磁盘，容量也比内存要大，单GB成本近年来快速下降，大有成为服务器上高速存储介质主流设备的趋势。
应对文件存储服务，传统做法是在服务器上部署文件服务比如FTP。但是随着数据变多，会遇到存储瓶颈。此时，本能的操作反应是：内存不够加内存，磁盘不够加磁盘—单机纵向扩展。但是单机能够扩展的内存磁盘是有上限的，不能无限制下去。
最近需要寻找一种更友好的方式来存储我们的模型。我们曾经在使用 ormb 时遇见了问题，由于我们的模型有的非常大（数十 GB），在使用 ormb 时将会面临：
在这个数据爆炸的时代，产生的数据量不断地在攀升，从GB,TB,PB,ZB.挖掘其中数据的价值也是企业在不断地追求的终极目标。但是要想对海量的数据进行挖掘，首先要考虑的就是海量数据的存储问题，比如Tb量级的数据。
有人认为，由于软件工具的不充分，无法保证完全复现机器学习模型的结果，机器学习领域正「陷入危机」。这个危机可以通过为机器学习从业者提供更好的软件工具来解决。
人工智能是数据的消耗大户，对存储有针对性的需求。这次我们讲讲面向AI场景的存储性能优化思路。
当在 Git 仓库中存储大的二进制文件时（>50MB），比如 R 里面的 RData 或 RDS 文件，默认的 git 提交方式无法获取二进制文件的修改，会让仓库越来越大。在这种情况下，将仓库 push 到远程会出现警告。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
