大数据环境下瑕疵检测系统的存储方案主要包括以下几种：
1. 分布式文件系统：
分布式文件系统是大数据存储的核心技术之一，如Hadoop Distributed File System (HDFS)和Google File System (GFS)。
这些系统通过将数据分散存储在多个节点上，实现数据的高可用性和可扩展性，确保即使某些节点出现故障，数据仍然可以被访问。
HDFS具有高吞吐量、高容错性和可扩展性，特别适用于处理大规模数据集。
2. 对象存储：
对象存储是一种用于存储非结构化数据的存储系统，如Amazon Simple Storage Service (S3)和Google Cloud Storage。
对象存储系统可以将数据作为对象进行存储，自动处理数据的冗余和故障恢复，提供高可用性、安全性和灵活性。
这种存储方式特别适用于存储大量非结构化的图像数据，如瑕疵检测系统所捕获的图像。
3. NoSQL数据库：
NoSQL数据库如Cassandra和MongoDB，提供高可用性和可扩展性，支持灵活的数据模型。
这些数据库适用于存储和查询非结构化和半结构化的数据，可以满足瑕疵检测系统对存储和查询性能的需求。
4. 云存储：
云存储是一种将数据存储在远程服务器上的存储方式，提供可扩展的、持久的存储解决方案。
云存储服务如AWS S3和Google Cloud Storage，允许用户通过REST API与其进行交互，适用于各种大数据应用场景。
云存储提供了高度的灵活性和可扩展性，能够满足瑕疵检测系统随着数据量增长而不断扩展的存储需求。
大数据环境下瑕疵检测系统的存储方案包括分布式文件系统、对象存储、NoSQL数据库和云存储等。这些方案各有特点，可以根据具体的应用场景和需求选择合适的存储方式。
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