本文探讨了高效存储大规模数据的方法，包括分布式文件系统（如HDFS）、列式存储（如Apache Parquet）和列族存储（如HBase）。通过这些技术，可以提高数据的可靠性和查询效率，适应大数据时代的需求。
随着大数据时代的到来，存储和管理海量数据成为了一个重要的挑战。在本文中，我们将探讨一些高效存储大规模数据的方法和实现，并提供相应的源代码。
- 分布式文件系统
分布式文件系统是一种常见的大数据存储解决方案。它将数据划分为多个块，并将这些块存储在不同的机器上。这种方式可以提高数据的可靠性和可扩展性。Hadoop Distributed File System (HDFS) 是一个常用的分布式文件系统，它使用主从架构，将文件分成多个块，每个块都有多个副本存储在不同的机器上。
以下是使用HDFS存储文件的示例代码：
from hdfs import InsecureClient
# 连接到HDFS
client = InsecureClient('http://hadoop-master:50070', user=
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