python - 用 Python 编写 HDF5 文件的最快方法是什么？

Question

给定一个包含混合文本/数字的大型(10 GB)CSV 文件，创建具有相同内容的 HDF5 文件同时保持合理内存使用的最快方法是什么？

如果可能，我想使用 h5py 模块。

在下面的玩具示例中，我发现了一种将数据写入 HDF5 的非常慢和非常快的方法。以 10,000 行左右的数据 block 写入 HDF5 是否是最佳实践？或者有没有更好的方法将大量数据写入这样的文件？

import h5py

n = 10000000
f = h5py.File('foo.h5','w')
dset = f.create_dataset('int',(n,),'i')

# this is terribly slow
for i in xrange(n):
  dset[i] = i

# instantaneous
dset[...] = 42

Answer 1

我会避免对数据进行分 block ，并将数据存储为一系列单数组数据集(按照 Benjamin 的建议)。我刚刚完成将我一直在开发的企业应用程序的输出加载到 HDF5 中，并且能够将大约 45 亿个复合数据类型打包为 450,000 个数据集，每个数据集包含 10,000 个数据数组。写入和读取现在看起来相当即时，但当我最初尝试对数据进行分 block 时却非常缓慢。

只是一个想法!

更新:

这些是从我的实际代码中提取的几个片段(我使用 C 与 Python 进行编码，但您应该了解我在做什么)并为清晰起见进行了修改。我只是在数组中写入长无符号整数(每个数组 10,000 个值)，并在需要实际值时读取它们

这是我典型的编写器代码。在这种情况下，我只是将长无符号整数序列写入数组序列，并在创建时将每个数组序列加载到 hdf5 中。

//Our dummy data: a rolling count of long unsigned integers
long unsigned int k = 0UL;
//We'll use this to store our dummy data, 10,000 at a time
long unsigned int kValues[NUMPERDATASET];
//Create the SS adata files.
hid_t ssdb = H5Fcreate(SSHDF, H5F_ACC_TRUNC, H5P_DEFAULT, H5P_DEFAULT);
//NUMPERDATASET = 10,000, so we get a 1 x 10,000 array
hsize_t dsDim[1] = {NUMPERDATASET};
//Create the data space.
hid_t dSpace = H5Screate_simple(1, dsDim, NULL);
//NUMDATASETS = MAXSSVALUE / NUMPERDATASET, where MAXSSVALUE = 4,500,000,000
for (unsigned long int i = 0UL; i < NUMDATASETS; i++){
    for (unsigned long int j = 0UL; j < NUMPERDATASET; j++){
        kValues[j] = k;
        k += 1UL;
    }
    //Create the data set.
    dssSet = H5Dcreate2(ssdb, g_strdup_printf("%lu", i), H5T_NATIVE_ULONG, dSpace, H5P_DEFAULT, H5P_DEFAULT, H5P_DEFAULT);
    //Write data to the data set.
    H5Dwrite(dssSet, H5T_NATIVE_ULONG, H5S_ALL, H5S_ALL, H5P_DEFAULT, kValues);
    //Close the data set.
    H5Dclose(dssSet);
}
//Release the data space
H5Sclose(dSpace);
//Close the data files.
H5Fclose(ssdb);

这是我的阅读器代码的略微修改版本。有更优雅的方法可以做到这一点(即，我可以使用超平面来获得值(value))，但就我相当自律的敏捷/BDD 开发过程而言，这是最干净的解决方案。

unsigned long int getValueByIndex(unsigned long int nnValue){
    //NUMPERDATASET = 10,000
    unsigned long int ssValue[NUMPERDATASET];
    //MAXSSVALUE = 4,500,000,000; i takes the smaller value of MAXSSVALUE or nnValue
    //to avoid index out of range error 
    unsigned long int i = MIN(MAXSSVALUE-1,nnValue);
    //Open the data file in read-write mode.
    hid_t db = H5Fopen(_indexFilePath, H5F_ACC_RDONLY, H5P_DEFAULT);
    //Create the data set. In this case, each dataset consists of a array of 10,000
    //unsigned long int and is named according to its integer division value of i divided
    //by the number per data set.
    hid_t dSet = H5Dopen(db, g_strdup_printf("%lu", i / NUMPERDATASET), H5P_DEFAULT);
    //Read the data set array.
    H5Dread(dSet, H5T_NATIVE_ULONG, H5S_ALL, H5S_ALL, H5P_DEFAULT, ssValue);
    //Close the data set.
    H5Dclose(dSet);
    //Close the data file.
    H5Fclose(db);
    //Return the indexed value by using the modulus of i divided by the number per dataset
    return ssValue[i % NUMPERDATASET];
}

主要内容是编写代码中的内部循环以及整数除法和 mod 操作，以获取数据集数组的索引和该数组中所需值的索引。让我知道这是否足够清楚，以便您可以在 h5py 中组合类似或更好的东西。在 C 语言中，这非常简单，与分 block 数据集解决方案相比，它给了我更好的读/写时间。另外，由于我无论如何都不能对复合数据集使用压缩，因此分 block 的明显优势是一个有争议的问题，因此我所有的复合数据都以相同的方式存储。