3.结果出现如下错误(成功在github上创建csdnTest仓库，但无法访问仓库地址) ? 仓库里面啥都没有 ?...7.回到GitHub上，进行刷新 ? ? ? 对比PyCharm上的项目 ?...成功从PyCharm中将项目上传到GitHub上 到此这篇关于如何使用PyCharm将代码上传到GitHub上(图文详解)的文章就介绍到这了,更多相关PyCharm上传到GitHub内容请搜索ZaLou.Cn
； 云原生：通过 CSI Driver 轻松地在 Kubernetes 中使用 JuiceFS； 分布式设计：同一文件系统可在上千台服务器同时挂载，高性能并发读写，共享数据； 强一致性：确认的文件修改会在所有服务器上立即可见...通过 S3 Gateway，使用 S3 作为存储层的应用可直接接入，同时可使用 AWS CLI、s3cmd、MinIO client 等工具访问 JuiceFS 文件系统。...除了挂载文件系统以外，你还可以使用 JuiceFS S3 网关，这样既可以使用 S3 兼容的客户端，也可以使用内置的基于网页的文件管理器访问 JuiceFS 存储的文件。...小文件的写入通常是在文件关闭时被上传到对象存储，对应 IO 大小一般就是文件大小。...回写模式开启后，还会默认跳过对上传对象的大小检查，激进地尽量将所有数据都保留在 Cache 目录。这在一些会产生大量中间文件的场景（如软件编译等）特别有用。
使用 GIT LFS: Huggingface 使用了 git + lfs 模型进行模型托管，将小文件以及代码使用 git 进行版本管理，将模型或其他大文件存放至 git lfs。...负载分离 这就是一个简单的文件服务器，数据还是流过了 modelx， 那如何实现直接本地直接上传到 S3 流程呢？...这基本上是一个简单高效的，可索引的，版本化的文件存储服务。不仅可以用于存储模型，甚至可以推广到存储镜像，charts 等。 为什么不用OCI？...我们的最终目的是用于存储模型，面临的模型可能有超大单文件以及海量小文件的场景。除了解决如何将模型存储起来，还需要解决如何管理多个模型版本，模型下载（增量下载）。...对于海量小文件，选择在客户端将小文件打包压缩为单文件，设置特别的 mediaType 进行上传；在下载时，对特别的 mediaType 进行解包还原。
通过将 JuiceFS 引入对比，可以更为客观地求证以对象存储为底层实现 POSIX 等协议的利弊。...在本文中，我会对 MinIO、JuiceFS 和 s3fs-fuse 进行以下两项测试： 10GB 大文件的写入测试 Pandas 小文件覆盖写测试 在底层存储方面，它们均使用部署在独立服务器上的 MinIO...在写入大文件时，mc 会使用 Multipart API 来将文件分块上传到 S3 接口，而只能单线程写入到 POSIX。...从测试结果不难发现，某些软件（例如 s3fs-fuse）将 S3 API 与 POSIX 接口相互转换可能会导致对象存储的性能损失，但它不失为一款还算方便的临时访问 S3 的小工具，但要想长期稳定的高性能使用...简单的非结构化文件归档存储，直接使用 MinIO 或云上对象存储是不错的选择。
在本篇博客帖中，你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用RapidMiner（一款流行的预测分析开源工具）和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用。...亚马逊S3业务是一项易用的存储服务，可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据。 掘模型产生的结果可以得到持续的推导并应用于解决特定问题 为什么使用文本挖掘技术？...你可以将RapidMiner安装在你的本地电脑上。如果你当前的电脑配置不能提供足够的容量，也可以将RapidMiner安装在亚马逊EC2实例上。...2.使用你的AWS证书在RapidMiner配置S3连接信息。要使用S3服务，你需要有一个AWS账户。 3.将文本挖掘案例研究所需输入数据组上传到S3桶中。...从S3中导入和读取数据到RapidMiner 下面的视频将会向你展示如何使用你上传到S3桶中的数据，S3服务和RapidMiner创建一个文本挖掘应用。
这里有两个选择，一是选择亚马逊机器映像（AMI）模板，或者创建一个包含操作系统、应用程序和配置设置的AMI。然后将AMI上传到Amazon S3并在Amazon EC2上注册，创建AMI标识符。...在EC2实例运行时，数据只保留在该实例上，但开发人员可以使用Amazon EBS块存储获取额外的存储时间，并使用Amazon S3进行EC2数据备份。...管理员还可以使用AWS Snowball(一种物理传输设备)将大量数据从企业数据中心直接发送到AWS，然后AWS将其上传到S3。 此外，用户还可以将其他AWS服务与S3集成。...例如，分析师可以使用Amazon Athena直接在S3上查询数据，用于特殊查询，也可以使用Amazon Redshift Spectrum进行更复杂的分析。 ? 云计算江湖，谁是老大，从何分辨？...实际上，早在2013年，亚马逊就开始计划移除Oracle。
以下是其中的一些要点： 他们使用一个自定义引擎将数十亿个文件从 AWS S3 迁移到 Backblaze B2； 月度成本减少了 2500 美元，数据的可移植性和可靠性都得到了提升； Daltix 创建的基础设施每天可以自动备份...过去，数据管道将从网络上抓取的资源直接写入 Amazon S3，经由基于 Lambda 的提取器进行标准化后，再发送回 S3。然后，由 AWS Batch 选取要使用其他数据源进行补充和丰富的资源。...如他所言，“很明显，没有必要把所有东西都永远存在 S3 中。如果不采取任何措施，那么我们的 S3 成本将继续上升，并最终远远超出我们使用其他 AWS 服务的成本。”...服务器成本对比 因为 Daltix 要处理数十亿个小文件，所以不可能使用 Glacier，因为它的定价模式是基于检索费用的。...Daltix 决定使用 Amazon S3 进行热存储，并将暖存储转移到新的归档解决方案中，这可以降低成本，同时保持重要数据可访问——即使目的是将文件存储在别处。
国外物联网平台（1） ——亚马逊AWS IoT 马智 平台定位 AWS IoT是一款托管的云平台，使互联设备可以轻松安全地与云应用程序及其他设备交互。...AWS IoT 设备 SDK 使用 MQTT、HTTP 或 WebSockets 协议将硬件设备连接到 AWS IoT，硬件设备无缝安全地与 AWS IoT 提供的设备网关和设备影子协作。...AWS IoT 设备网关支持设备安全高效地与 AWS IoT 进行通信。设备网关可以使用发布/订阅模式交换消息，从而支持一对一和一对多的通信。...设备 SDK 能够轻松地同步其状态及其影子，并响应通过影子设置的期望的未来状态。 设备影子免费存储设备状态多达一年。如果至少每年更新一次状态，则设备影子将永久保留状态；否则状态将过期。...规则引擎验证发布至AWS IoT的消息请求，基于业务规则转换消息请求并发布至其它服务，例如： 富集化或过滤从设备收集的数据 将设备数据写入一个亚马逊DynamoDBm数据库 保存文件至亚马逊S3 发送一个推送通知到所有亚马逊
通常，冷热分离方案的设计需要考虑以下几个问题： 如何存储冷数据？ 如何高效稳定简单地使用冷存介质？ 热数据如何下沉到冷存介质？ 架构的演进如何不影响现有的用户业务？...而 HDFS、Ozone 和 S3 都是比较好的冷存介质。 同时，为了高效简单地使用冷存介质，我们把目光锁定在了 JuiceFS 上。...JuiceFS 提供了一种高效便捷的远端存储访问方式，只需要通过 JuiceFS 的客户端，使用 format 和 mount 命令，就可以将远端存储 mount 到本地路径。...JuiceFS 使用 Redis 存储 S3 上的数据文件的元数据，所以正常情况下，S3 上的数据文件越多，Redis 存储使用量也就越多。...PART/PARTITION partition_expr TO volume 'ssd_volume' 将落在 S3 上的小文件移回到 SSD 上。
其中包括亚马逊云科技的几个重要法宝： Amazon Athena 交互式查询服务，支持使用标准SQL语句在S3上分析数据。...Amazon Athena可以帮助我们使用熟知的标准SQL语句来创建数据库、创建表、查询数据、并让数据结果可视化。 再比如，互联网程序员每天都要面对海量的日志，如何更高效地存储和查询日志呢？...而Amazon Elasticsearch Service是一项完全托管的服务，方便您大规模经济高效地部署、保护和运行 Elasticsearch。...那么，如何能让大规模的数据做到平滑安全的迁移呢？亚马逊云科技使用了他们的另一件法宝：Amazon Glue。...在数据移动的过程中，如何将流数据可靠地加载到数据湖、数据存储和分析服务中呢？亚马逊云科技还有一项法宝：Amazon Kinesis Data Firehose。
通常，冷热分离方案的设计需要考虑以下几个问题： 如何存储冷数据？ 如何高效稳定简单地使用冷存介质？ 热数据如何下沉到冷存介质？ 架构的演进如何不影响现有的用户业务？...而 HDFS、Ozone 和 S3 都是比较好的冷存介质。 同时，为了高效简单地使用冷存介质，我们把目光锁定在了 JuiceFS 上。...JuiceFS 提供了一种高效便捷的远端存储访问方式，只需要通过 JuiceFS 的客户端，使用 format 和 mount 命令，就可以将远端存储 mount 到本地路径。...JuiceFS 使用 Redis 存储 S3 上的数据文件的元数据，所以正常情况下，S3 上的数据文件越多，Redis 存储使用量也就越多。...上的 data parts，然后手动执行 Query 将落在 S3 上的小文件移回到 SSD 上： ALTER TABLE table_source MOVE PART/PARTITION partition_expr
这一年是 Amazon Web Services 成立的第 15 周年，这一切始于亚马逊的对象存储解决方案 S3。在这过去的 15 年里，我们可以看到云计算改变了整个世界。...作为亚马逊云科技可持续发展架构副总裁，Adrian Cockcroft 在 9 月 11 日的亚马逊云科技中国峰会 Dev Day 上发表了主题演讲，讲解了亚马逊的可持续发展战略，更重要的是，他从开发者的角度阐述了亚马逊云科技如何进行可持续软件工程实践...好消息是，虽然 ICT 和云采用呈指数级增长，但能源使用和碳排放却能相对保持不变，因为主流云提供商的超大规模数据中心正显著地提高效率。...现在很多我们正在使用的算法其实不是很高效，但幸运的是，还存在每个开发人员都可以使用的、更为高效的开源替代方案。 JSON 文档在互联网上无处不在，服务器花费大量时间来解析这些文档。...在可持续发展的共同责任模型的基础上开展工作，最大限度地减少能源消耗，最大限度地提高每项资源消耗的工作量，转向更省电的共享服务，并通过分享知识来持续改进。
在软件发布频率持续增长趋势下，如何将版本快速分发到多个环境中去，成为令不少开发者头疼的问题。...因为在将文件上传到服务器上的时候，是先上传到服务器的某一个目录，再通过一个进程写到存储里，有了这个设计，只要把文件成功上传到目录即可创建成功，大大减少了客户端返回的请求时间, 而后端只需建立一个异步任务...GIT 文件存储是按照 checksum 的前两位，以目录的方式去存储每一个文件，所以 GIT 能高效地存储代码仓库里面上百万、上千万的文件，依托的是文件索引的设计。...以上介绍的是在单一私有云或者公有云环境下的处理方式，如果要把私有云的制品同步到公有云上，JFrog 是如何做的呢？王青说，这就涉及到 JFrog 另一个功能——制品的双向同步。...他们采用的方案是本地的关键数据库加上存储，到云上直接使用云数据库加上 Amazon S3 云存储，应用直接迁移到 Amazon EKS，Amazon EKS 的使用极大的降低了运维成本。
客户端支持众多接入方式： 通过 FUSE，JuiceFS 文件系统能够以 POSIX 兼容的方式挂载到服务器，将海量云端存储直接当做本地存储来使用。...通过 S3 网关，使用 S3 作为存储层的应用可直接接入，同时可使用 AWS CLI、s3cmd、MinIO client 等工具访问 JuiceFS 文件系统。...三、写入流程 JuiceFS 对大文件会做多级拆分（JuiceFS 如何存储文件），以提高读写效率。...写入的数据量为 4 MiB * 16 = 64 MiB，即 Chunk 的默认大小 FUSE 层的平均请求大小为约 fuse.write / fuse.ops ~= 128 KiB，与其默认的请求大小限制一致 小文件的写入通常是在文件关闭时被上传到对象存储...小文件的读取则比较简单，通常就是在一次请求里读取完整个文件。
将文件上传到 Google Drive 支持两种上传类型： 简单上传。当文件较小时，使用此上传类型。 可恢复上传。当文件很大并且网络中断的可能性很高时，使用此上传类型。...你四处打听，你的后台专家朋友 Frank 告诉你，许多领先的公司，如网飞和 Airbnb，都使用亚马逊S3进行存储。...经过大量阅读，你对S3的存储系统有了很好的了解，并决定在S3存储文件。亚马逊S3支持同区域和跨区域复制。区域是亚马逊网络服务(AWS)拥有数据中心的地理区域。...2.1 客户端 1 将文件内容上传到块服务器。 2.2 块服务器将文件分块，压缩，加密，上传到云存储。 2.3 文件上传后，云存储触发上传完成回调。请求被发送到 API 服务器。...在高层次上，通知服务允许在事件发生时将数据传输到客户端。下面是几个选项： 长轮询。Dropbox 使用长轮询[10]。 网络插座。WebSocket 提供了客户端和服务器之间的持久连接。
2017 年，亚马逊正式推出完整版 Nitro。 Nitro 是一组自定义硬件和软件，目的是将虚拟机管理程序、网络和存储虚拟化转移到专用硬件，从而释放 CPU 以更高效地运行。...存储 2006 年，亚马逊云科技推出了 S3 (Simple Storage Service) 服务，S3 定义了对象存储，是对象存储事实上的标准，具有划时代的意义。...企业可以基于 Amazon S3 构建数据湖，同时利用原生 Amazon Web Services 服务，来运行人工智能或机器学习服务（SageMaker），从而可以更高效地处理各种结构化和非结构化数据...纳斯达克从 2014 年就开始使用 Amazon Web Services 在云中存储股票交易所数据，今年再次增加了边缘解决方案的使用，将 Markets 逐步开始迁移到亚马逊云服务上。...这样的成绩归功于亚马逊不断地围绕客户业务进行技术创新，有业界专家认为，亚马逊云科技的一大亮点是能非常敏感地发现用户当前紧迫面临的是什么问题，并快速提供解决方案或者产品。
其中Kafka数据通过Spark Streaming job实时消费,MySQL数据通过Spark Batch job定时同步, 将source数据Sink到AWS S3。...最终按照实际业务需求或使用场景将数据Sink到合适的存储。...初版架构问题 •MySQL通过sql方式获取数据并同步到S3是离线处理，并且某些场景下(比如物理删除)只能每次全量同步•Spark Streaming job sink到S3需要处理小文件问题•默认S3...•Hudi智能自动管理文件大小，而不用用户干预就能解决小文件问题•支持S3存储，支持Spark、Hive、Presto查询引擎，入门成本较低只需引入对应Hudi package 3....recordKey 进行合并，默认为 false；hoodie.parquet.small.file.limit 和hoodie.merge.allow.duplicate.on.inserts 控制小文件合并阈值和如何进行小文件合并
MXNet 对 NDArray 和 CSV 这样的一般数据类型会运用预生成和高效的数据迭代器。对于分布式文件系统上的高效 I/O，它也有一种二进制格式，比如 HDFS 。...支持分析工具 MXNet 有一个内置分析工具，你可通过用 USE_PROFILER=1 标志创建 MXNet 来使用它。这可以帮助你在网络中（符号级）一层一层地对执行时间进行概述。...你可以使用一个环境变量以在整体 Python 程序中对它进行驱动。或者，你可以通过将它整合进下列代码，以在程序的一个子集中对它进行使用。...mx.profiler.profiler_set_state('stop') 你可以将分析工具的输出上传到浏览器上，比如 Chrome，并且通过导航到浏览器追踪（tracing）（chrome://tracing...使用它就可以学习如何创建数据迭代器和 Amazon S3 迭代器，执行点校验（checkpointing）和保存模型文件。它甚至包含了如何创建一个完整模型架构，以及如何精调一个预训练模型的实例。
这些经验教训与如何访问服务有关：如果你希望能够轻松地聚合服务，如果你希望插入高级基础设施技术，如分布式请求路由或分布式请求跟踪，你需要一个统一的服务访问机制。...简单性：系统应该尽可能地简单，而不是更简单。 上面的十个原则，是亚马逊构建大规模分布式系统的方式。S3只是这些设计原则的例子。 原则是灰色的，而客户的需求常青。...当时，大多数科技公司提供所有东西和“平台”，他们会提供一本很厚的书和10个不同的合作伙伴，然后告诉客户如何使用技术。而亚马逊没有将自己锁定在自己的技术中，走上了另外一条道路。...“在我们开始S3之前，我们开始意识到我们所做的可能会从根本上改变软件构建和服务使用的方式。...但我们不知道这将如何发展，所以更重要的是构建小型、灵活的工具，让客户可以在其上构建（或者我们可以在自己的基础上构建），而不是在某个特定时刻准备好所有东西和“平台”。
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