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
Git 主要用于代码版本控制,可以快速查看不同版本的代码内容的变更信息。但在实际使用过程中,代码仓库不仅会有纯文本的代码,可能会有 PSD 设计图、docx 文件、zip压缩包等二进制文件。
---- 本文转载腾讯云 CloudStudio Cloud Studio 开发空间现已集成 Git LFS,并且直接内置常用软件到预置环境中,让开发者无需自行安装就能开箱即用。 一、使用场景 Git 主要用于代码版本控制,可以快速查看不同版本的代码内容的变更信息。但在实际使用过程中,代码仓库不仅会有纯文本的代码,可能会有 PSD 设计图、docx 文件、zip 压缩包等二进制文件。 随着这些非文本的文件数量不断增多和多次版本迭代,Git 仓库的体积会迅速膨胀,并且 git checkout 会变得非常
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。
通过Redis传输大文件是一种可行的方法,但它涉及到一些技术细节和潜在的挑战。在这篇文章中,我们将详细探讨使用Redis传输大文件的可能性,包括其优缺点、实现方式以及最佳实践。
熟悉 Git 的小伙伴应该都知道随着 Git 仓库维护的时间越来越久,追踪的文件越来越多,git 存储的 objects 数量会极其庞大,每次从远程仓库 git clone 的时候都会墨迹很久。如果我们不小心 git add 了一个体积很大的文件,且 git push 到了远程仓库,那么我们 git clone 的时候也会很慢。
使用 git push 将一个 173.86 MB 的文件推送到 GitHub 时出现如下报错
可以看到,git限制上传大小是100MB,超过的话就会报错,找了一圈,学到了一个新东西git LFS,这里记录一下。
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
Git LFS(Large File Storage, 大文件存储)是 Github 开发的一个 Git 的扩展,用于实现 Git 对大文件的支持。
随着科学技术的发展,图片或视频等文件的质量越来越高,同时也意味着,文件也变得越来越大,那么快速传输大文件需求越来越明显。
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。
云存储已经成为我们现代生活中手机的一个重要的组成部分。如谷歌Drive,Dropbox,OneDrive,iCloud等,都在争先恐后的抢夺用户将重要信息存储在自己的服务器上。但是哪一个最适合你呢?这
github是大家常用的代码管理工具,也被戏称为世界上最大的程序员交友网站,它的每次升级都会影响很多用户。在我的个人github网站上,之前在做JAVA NIO demo的时候上传了一个自制的大文件,最近对这个项目进行了一些修改,但是却上传不上github网站了,查看报错的原因,就是说项目中有一个大文件无法上传,现在github提供了一个叫做Git Large File Storage (LFS)的工具来替换github中的大文件。
今天在使用CodeUp上传代码时,我为项目添加了一个大小超过300MB的文件。在进行push操作时,系统提示我“推送失败,以下文件大小超过单文件200MB的系统限额,大文件请使用Git-LFS管理”。于是我开始了解Git LFS。对于需要处理大型二进制文件的项目而言,Git的性能可能成为一个瓶颈。为了解决这个问题,Git引入了Git LFS(Large File Storage)——专门用于管理大型文件的扩展。在本文中,我们将深入探讨Git LFS的原理、使用方法以及它为项目带来的优势。
上图可以看到原仓库已经很大了,所以必须要清除一些仓库中没用的大文件了,每次下载仓库那个时间简直是太长了,github拉取时间太久,受不了了。
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伙伴们,开始本文之前给大家说个事情:由于最近坚持更新公众号文章,向大家推送学习内容,居然收到了微信客服的致电和来信,给开通了留言功能。有点小小的意外和开森!以后发布的文章大家就可以随时留言,希望大家多多留言提出宝贵意见哦!!!
对云厂商和企业用户来说,随着数据规模的快速增长,企业除了对存储功能和性能的要求不断增加,也越来越注重数据分发的效率。在传统数据分发的过程中,数据管理员往往需要先在存储桶下载对应的客户方案/交付资料,再使用微信/QQ逐个发送,这种方式十分耗时耗力,并且增加了操作的成本与泄露的风险。所以在数据分发的过程中,如何才能“低成本、高效率”的提升数据分发、业务联动的效率,想必是大家最头疼的问题之一。 现如今,通过腾讯云HiFlow场景连接器,配置「腾讯云对象存储+企业网盘」自动化流程,当腾讯云对象存储里有新文件上传时会
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。
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。
这个项目是我2011年在杭州某家互联网公司实习时写的项目,当时坐下来感觉还不错,能够支持上百台服务器的集群需求,并且也支持简单的负载均衡策略,接下来,我来简单地介绍下JDistFS的实现目标,架构以及提供给上层用户使用的接口说明
ext4中inode数据块存储形式 📷 ext4目前在kernel中的实现有两种分别是基于block和基于extent。基于block的方式存储文件数据块的元数据有direct block(直接数据块)、indirect block(一级间接数据块,pointer to direct blocks)、double indirect block(二级间接数据块,pointer to indirect blocks)、triple indirect(三级间接数据块,pointer to double ind
忙里偷闲学习了点技术写了点demo代码,打算提交到我那 2000Star 的Github仓库上,居然发现有5个Issues,最近的一条日期已经是2022/8/1了,以前我还真没留意过这些,我这人懒得很,本地代码提交成功基本就不管了。
HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称,也就是Hadoop的一个分布式文件系统。 一、HDFS的主要设计理念 1、存储超大文件 这里的“超大文件”是指几百MB、GB甚至TB级别的文件。 2、最高效的访问模式是 一次写入、多次读取(流式数据访问) HDFS存储的数据集作为hadoop的分析对象。在数据集生成后,长时间在此数据集上进行各种分析。每次分析都将设计该数据集的大部分数据甚至全部数据,因此读取整个数据集的时间延迟比读取第一条记录的时间延迟更重要。 3、运行在
GFS 1.GFS核心的思想 2. GFS的优点 3.GFS架构(含GFS特点) 1.GFS核心的思想 是硬盘横向扩展以及数据冗余 全球化。这意味着任何客户端都可以访问(读写)任何文件,允许在不同的应用程序之间共享数据。 支持在多台机器上自动分片大文件。这可以通过允许对每个文件快进行并行处理来提高性能,并且还可以处理无法放入单个磁盘的大文件。 支持故障自动恢复。 针对大文件的顺序访问以及最常见的读取和追加操作进行了优化 2. GFS的优点 理论上能存储无限数据,因为硬盘可以横向扩展。 容错性,数据冗余多份,
保存像图片、音视频这类大文件就是对象存储。不仅有很好的大文件读写性能,还可通过水平扩展实现近乎无限容量,并兼顾服务高可用、数据高可靠。
不知道你有没有试过用电子邮件进行大文件传输,由于文件大小的限制,往往会发送失败。同时,一些文件共享服务对传输的文件有大小限制,使得你无法与朋友分享电影片段或向客户展示你的工作样本。还有一些要求你注册一个账户,这可能是一个麻烦。
提起文件数据的传输功能,文件如何传输,如何保障传输的可靠性,不会出现数据错乱等问题是客户最为关心的问题。普元作为国内领先的软件基础平台与解决方案提供商,在这篇文章里,我将会和大家从架构和技术两个方面解密我所在职的这家公司产品家族中的大文件传输技术。 本文目录: 一、文件传输高可用架构 二、传输会话的控制 三、如何保障文件传输安全可靠 四、总结 一、文件传输高可用架构 大文件传输采用分布式的架构,它包括了三个重要的组成部分:BFT Agent,BFT Server,BFT Console。 BFT Serv
对云厂商和企业用户来说,随着数据规模的快速增长,企业除了对存储功能和性能的要求不断增加,也越来越注重数据分发的效率。在传统数据分发的过程中,数据管理员往往需要先在存储桶下载对应的客户方案/交付资料,再使用微信/QQ逐个发送,这种方式十分耗时耗力,并且增加了操作的成本与泄露的风险。所以在数据分发的过程中,如何才能“低成本、高效率”的提升数据分发、业务联动的效率,想必是大家最头疼的问题之一。
跨境数据传输是日常业务中经常且至关重要的组成部分。在过去的20年中,由于全球通信网络和业务流程的发展,全球数据流的模式已迅速发展。随着数据从数据中心移到数据中心和/或跨边界移动,安全漏洞已成为切实的风险。有可能违反国家和国际数据传输法规和隐私法。随着越来越多的国家实施规范跨境数据传输的隐私法律,这些风险变得越来越普遍。这些法律通常禁止跨境转移,除非满足某些条件或对转移公司施加监管义务。
Facebook's Haystack design paper. https://www.usenix.org/legacy/event/osdi10/tech/full_papers/Beaver.pdf
由于Hadoop擅长存储大文件,因为大文件的元数据信息比较少,如果Hadoop集群当中有大量的小文件,那么每个小文件都需要维护一份元数据信息,会大大的增加集群管理元数据的内存压力,所以在实际工作当中,如果有必要一定要将小文件合并成大文件进行一起处理。
03版没有办法处理,相对内存占用大很多。excel 07版本有个共享字符串共享字符串的概念,这个会非常占用内存,如果全部读取到内存的话,大概是excel文件的大小的3-10倍,所以easyexcel用存储文件的,然后再反序列化去读取的策略来节约内存。当然需要通过文件反序列化以后,效率会降低,大概降低30-50%(不一定,也看命中率,可能会超过100%)
不知道大家有没有想过制作一款自己的网盘呢?这不,我学编程的老弟小阿巴做了一个,非常激动地找我来体验。
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。
在我们前面讲解零拷贝的内容时,我们了解到一个重要的概念,即内核缓冲区。那么,你可能会好奇内核缓冲区到底是什么?这个专有名词就是PageCache,也被称为磁盘高速缓存。也可以看下windows下的缓存区:如图所示:
文章目录 HDFS的特性 HDFS的缺点 HDFS的特性 海量数据存储 :HDFS 可横向扩展,其存储文件可以支持PB级别数据 高容错性 :节点丢失,系统依然可用,数据保存多个副本,副本丢失后自动恢复。可建构在廉价(与小型机大型机比)的机器上,实现线性扩展(随着节点数量的增加,集群的存储能力增加) 大文件存储 :DFS采用数据块的方式存储数据,将一个大文件切分成多个小文件,分布存储 HDFS的缺点 不能做到低延迟数据访问:HDFS 针对一次性读取大量数据继续了优化,牺牲了延迟性。 不适合大量的小文件存储:
小编小文件存储用的一直是Mongodb,Tair和FastDFS风评一直很不错,最近1年Net界用的比较多的基本上都是FastDFS或者Mongodb(分布式图片服务器集群)。我也是今天才看到seaweedfs,小编挺看好的,Net和Go的项目混搭在中大型Net技术主线公司是越来越常见了~~~~ 最近拿一台双核1G的kvm vps搭建了一个图片的服务器,前面用百度云加速扛着,有了个专业图片存储及CDN的样子。每天还是有50W左右的PV,流量在30G左右。总结一下最近接触过的两个分布式小文件系统weedfs和
电脑在使用过程中必然会产生一些缓存文件,这些都无法避免,我们需要给C盘留下足够的空间。把那些大文件和软件搬离C盘也许是最好的办法。
对于大文件来说,通过远程桌面拷贝是件麻烦的事情,虽然简单,但速度受限太多,不推荐使用。 我工作中对于大文件的拷贝,通过创建一个新的虚拟硬盘(VHD),再把大文件拷贝至虚拟硬盘中,最后附加到虚拟机上。
http://www.finderweb.net/download/finder-web-2.4.9.war
最近,留意到 MinIO 官方博客的一篇题为“在对象存储上实现 POSIX 访问接口是坏主意”的文章,作者以 S3FS-FUSE 为例分享了通过 POSIX 方式访问 MinIO 中的数据时碰到了性能方面的困难,性能远不如直接访问 MinIO。在对结果进行分析时,作者认为是 POSIX 本身存在的缺陷导致的性能问题。这个结论与我们既有经验有一定出入。
mysql使用的基础规范 📷 1、InoDB必须用于表存储引擎。 2、表格字符集默认使用utf8,必要时使用utf8mb4。 3、禁止使用存储过程、视图、触发器和event。 4、禁止在数据库中存储大文件。 如照片,可以将大文件存储在对象存储系统和数据库中。 禁止在线环境进行数据库压力测试。 测试、开发、在线数据库环境必须隔离。 实例 说明: 1)通用,无乱码风险,汉字3字节,英文1字节 2)`utf8mb4` 是 `utf8` 的超集,有存储 4 字节例如表情符号时,使用它 以上就是mysql使用的基础规
作为网盘的重度用户,在学习、工作中可以说少不了与各类云盘打交道。在这一过程中,也慢慢了解到不同网盘软件的特点,从而逐渐结合其各自的特点,在不同的应用场合选择不同的网盘软件。
**MooseFS(MFS)** **Ceph** **GlusterFS** **Lustre** **Metadata server** 单个MDS。存在单点故障和瓶颈。 多个MDS,不存在单点故障和瓶颈。MDS可以扩展,不存在瓶颈。 无,不存在单点故障。靠运行在各个节点上的动态算法来代替MDS,不需同步元数据,无硬盘I/O瓶颈。 双MDS(互相备份)。MDS不可以扩展,存在瓶颈。 **FUSE** 支持 支持 支持 支持 **访问接口** POSIX POSIX POSIX POSIX/MPI **
hdfs文件系统主要设计为了存储大文件的文件系统;如果有个TB级别的文件,我们该怎么存储呢?分布式文件系统未出现的时候,一个文件只能存储在个服务器上,可想而知,单个服务器根本就存储不了这么大的文件;退而求其次,就算一个服务器可以存储这么大的文件,你如果想打开这个文件,效率会高吗
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