如何解决大量视频存储问题？

针对题主的“大量视频存储问题” ，我以自己的理解来回答一下。

我了解的大量的历史存量视频包括拍摄视频、下载的电影、MV、短视频等等类似视频，这些视频个人的多存放在电脑硬盘或者移动存储盘里，商业视频数据等多集中放在本地存储服务器或者上云存储（上云的话还会有流量占用大小的问题）。

这类视频的存储问题要解决的话，要么扩大存储空间，要么对这些存量视频进行高效压缩，当然不需要的视频那就删了（最坏最麻烦的方法）。是我的话，我会选择压缩的方式来节省存储空间，毕竟无法接受买那么多硬盘摆着。但是也不能随便压，压缩后的视频质量需要保证。

我认为一款优秀的压缩工具，应具备压缩前后视频分辨率、帧率、编码格式不变，压缩倍率可调，可指定压缩后的格式，支持批量压缩，支持多线程技术，支持多种常用的视频封装格式等这些主要技术功能。这样的话不管是个人的大量视频数据，还是媒体、企业的商业视频数据，都可以用其压缩。不管是压缩后直接本地存储还是压缩后传至云存储，都能节省很多空间。

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很多朋友可能对于像阿里巴巴，腾讯，百度以及字节跳动这样的公司，这些公司每天存储的数据量非常庞大，可以达到TB级别。但是他们给我们的感觉是，无论我们在这些平台中产生什么样的内容，多大的数据量，他们都能够装得进去，好像他们的服务器容量是无限的。这是为什么呢？

其实对于技术感兴趣的朋友可能会了解到，像这些公司他们一定使用的是一种叫做分布式存储的技术方案。

分布式存储

分布式存储的技术思想其实在10多年前就已经有了，这是因为当时的谷歌也面临着存储海量网页的问题，当时他们在内部试行了一套系统，后来被证实是可用的。于是他们在2010年，公开发表了三篇论文，分别是Google big table、Google file system以及Google mapreduce。那么这其中的Google file system就是现如今各种分布式存储方案的核心思想。

这张图就展示了HDFS的一个版本，它就是一个分布式的文件存储系统。我们可以看到，中间的每个namenode都有三个箭头指向最下一层的datanode，这是什么意思呢？NameNode其实并不直接存储数据,直接存储数据的是下面的三个datenote，也就是数据分片。而且我们要查询数据的时候，也是从这些数据分片上把数据提取出来，然后进行整合反馈给我们这些用户,就这样形成了一个闭环。

简单来说就是在存储数据的时候,不管是视频、图片还是文本内容等等这些数据，我们都可以把这些海量的数据，将其进行切分，然后放在不同的服务器中去存储。因为每一个datenode就代表一台服务器，而且因为整个分布式的架构又是高可用的，它可以横向的无限拓展，那么也就意味着datanote可以拓展无限个。就这样，通过分布式的一个思想，我们从技术层面解决了海量数据的存储问题。

举例：字节跳动海量数据的存储

字节跳动这家公司，其实在18年，它的服务器数量已经达到了17万台，这些服务器可能分布在全国各个地方。那么发展到现在，我估计至少也有20多万台，正是由于这20对万台服务器的不断拓展，才支撑起今日头条、抖音、西瓜视频、火山小视频、悟空问答等流行社交媒体产品线上的海量数据存储。而对于我们用户来说，我们每天发视频，每天写文章上传到字节跳动的服务器，我们并没有什么感觉，原因就在这儿。

所以，只要服务器能够不断的横向拓展，理论上来说，存储是可以没有上限的。

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