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python - 使用 h5py 对 hdf5 进行增量写入

coder 2023-05-25 原文

我有一个关于如何最好地使用 python/h5py 写入 hdf5 文件的问题。

我有如下数据:

-----------------------------------------
| timepoint | voltage1 | voltage2 | ...
-----------------------------------------
| 178       | 10       | 12       | ...
-----------------------------------------
| 179       | 12       | 11       | ...
-----------------------------------------
| 185       | 9        | 12       | ...
-----------------------------------------
| 187       | 15       | 12       | ...
                    ...

大约有 10^4 列，大约 10^7 行。 (这大约是 10^11(1000 亿)个元素，或约 100GB 的 1 字节整数)。

对于这些数据，典型的使用几乎是一次写入，多次读取，典型的读取情况是获取第 1 列和另一列(例如 254)，将两列加载到内存中，然后进行一些花哨的统计。

我认为一个好的 hdf5 结构是让上表中的每一列都是一个 hdf5 组，从而产生 10^4 个组。这样我们就不需要将所有数据读入内存，是吗？ hdf5 结构尚未定义，所以它可以是任何东西。

现在的问题: 我一次收到约 10^4 行的数据(并且每次的行数不完全相同)，并且需要将其增量写入 hdf5 文件。我该如何写那个文件？

我正在考虑使用 python 和 h5py，但如果推荐的话，可以使用其他工具。正在分 block 要走的路，例如

dset = f.create_dataset("voltage284", (100000,), maxshape=(None,), dtype='i8', chunks=(10000,))

然后当另一个 10^4 行的 block 到达时，替换数据集？

还是将每个 10^4 行的 block 存储为单独的数据集更好？还是我真的需要知道最终的行数？ (这会很棘手，但也许是可能的)。

如果 hdf5 也不是适合这项工作的工具，我可以放弃它，但我认为一旦完成尴尬的写入，它会很棒。

最佳答案

Per the FAQ ，您可以使用 dset.resize 扩展数据集。例如，

import os
import h5py
import numpy as np
path = '/tmp/out.h5'
os.remove(path)
with h5py.File(path, "a") as f:
    dset = f.create_dataset('voltage284', (10**5,), maxshape=(None,),
                            dtype='i8', chunks=(10**4,))
    dset[:] = np.random.random(dset.shape)        
    print(dset.shape)
    # (100000,)

    for i in range(3):
        dset.resize(dset.shape[0]+10**4, axis=0)   
        dset[-10**4:] = np.random.random(10**4)
        print(dset.shape)
        # (110000,)
        # (120000,)
        # (130000,)

关于python - 使用 h5py 对 hdf5 进行增量写入，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25655588/

pythonh5pysectiondsetcodehdf5

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