使用 git push 将一个 173.86 MB 的文件推送到 GitHub 时出现如下报错
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%）
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。
因为在前面几期的分享中,大家看到的更多是HDFS的底层原理,内部结构,并没有谈到其自身优势和劣势的一个比较！因此,本次小菌为大家带来的就是HDFS的特性以及缺点分析。
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。
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：
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。
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。
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
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！
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。
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。
---- 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
**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。
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
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。
上次我们分享到了 wiredTiger 引擎以及他对于以前默认的 MMAPV1 引擎的优势
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
前文：Hadoop中HDFS的存储机制 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-12/110512.htm
1、联网设备增加 数据量随之上升 大数据时代来了。当所有人都争吵着这件事情的时候，当所有企业都看好大数据的发展前景的时候，却都很少关注这些数据从哪儿来，我们有没有足够优秀的技术能力处理这些数据。 联网设备增加 数据量随之上升 网络的发展无疑为我们迎接大数据时代、智能计算时代铺好了路。根据研究公司的预测，全球联网设备正在增加，在部分国家，人均联网设备早已超过2台;如此大量的联网设备和不断提高的网络速度都在让社会的数据量快速增长，智慧城市、平安城市的实现也是以视频监控等视频数据为基础，成为大数据时
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。
架构解决的问题：结构拆分，就是把大的问题拆解成小的系统，然后把小的系统拆分成若干个层去实现。
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
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
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。
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。
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。
文件服务器(file servers)是一种器件，它的功能就是向服务器提供文件。 它加强了存储器的功能，简化了网络数据的管理。 它一则改善了系统的性能，提高了数据的可用性，二则减少了管理的复杂程度，降低了运营费用。
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
本文来源于之前做的一个小程序科技爱好者周刊在文章数据存储上的技术选型思考。 当时想着后期把文章 markdown 文件内容迁移到云数据库通过云函数查询出来显示。后来想想为什么非要这么做呢，数据库存取就一定好吗？？
Hadoop是一个使用JAVA开发的开源框架，是一个可以分析和处理海量数据的软件平台。它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。
问题导读 一、producer 是否直接将数据发送到broker 的leader(主节点)? 二、Kafa consumer 是否可以消费指定分区消息吗? 三、Kafka 高效文件存储设计特点是什么?
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。
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：
问题1：存储矿工接收用户订单，接收用户的文件，存放到本地扇区，第一个问题本地文件是否有文件加密？如果有文件加密，检索矿工如何查找到文件？
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。
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。
以存储512M文件为例，展示了ext4_extent、ext4_extent_idx、ext4_extent_header之间的关系
我们已经对连续分配的方式有了一定的了解，并且也清楚了它存在的问题和局限性。为了解决这些问题，非连续存放的方式应运而生。非连续空间存储大致可以分为两种形式：链表形式和索引形式。
课程链接：https://www.imooc.com/video/16287 Hadoop简介 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 详情见：Hadoop基本介绍 一、 HDFS概念及优缺点 应用场景与特点 普通的成百上千的机器 按TB甚至PB为单位的大量的数据 简单便捷的文件获取 HDFS概念 数据块是抽象块而非整个文件作为存储单元，默认大小为64MB，一般设置为128M，备份
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。
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。
虚拟化：指通过虚拟化技术将一台计算机虚拟化为多台逻辑计算机。在一台计算机上同时运行多个逻辑计算机，每个逻辑计算机可以运行不同的操作系统，并且应用程序都可以独立的运行在相互独立的空间而互不影响从而显著提高计算机效率。
2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办，以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 2015中国大数据技术大会第二天的大数据基础设施分论坛中，来自阿里云、Hulu、北京忆恒创源、阿里巴巴、企事录以及中科院计算所的技术专家分享了大数据基础
面对各行各业日益增长的数据量，普通的机器无论在存储空间还是管理能力上都显得力不从心。既然单台机器的资源有限，那么增加机器的方式是否可行？答案是肯定的，于是乎出现了分布式的概念。分布式文件管理系统便可以将一堆机器组合在一起，并隐藏细节，让用户感觉与之前单机储存文件毫无差别，但其实文件是通过网络来访问的。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
LZ-Says 新年首战，预祝各位新的一年心想事成，身体健康。2020，请善待每个人。 某天，被水哥，一通教育，深思之后，突然发现工作若干年后，自己都没有维护一个属于自己的东西，尴尬。??? 还记得某
在 Kafka 文件存储中，同一个 Topic 下有多个不同 partition，每个 partition 为一个目录。partition命名规则为Topic名称 + 有序序号。如果 partition 数量为 num，则第一个 partition 序号从 0 开始，序号最大值为 num - 1。 例如，自己创建一个名为 orderMq 的 Topic：
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