用于读取行的最佳HDF5数据集块形状
我有一个合理的大小（压缩后的18GB）HDF5数据集，并希望优化读取行的速度。形状为（639038，10000）。我将多次读取整个数据集中的某些行（例如〜1000行）。所以我不能使用x：（x
+ 1000）来切片行。
使用h5py从内存不足的HDF5中读取行已经很慢，因为我必须传递一个排序列表并求助于高级索引。有没有一种方法可以避免花式索引，或者我可以使用更好的块形状/大小？
我已经阅读了一些经验法则，例如1MB-10MB的块大小，并且选择的形状与我正在阅读的内容保持一致。但是，构建大量具有不同块形状的HDF5文件进行测试在计算上非常昂贵且非常缓慢。
对于每个〜1,000行的选择，我立即将它们求和以获得长度10,000的数组。我当前的数据集如下所示：
'10000': {'chunks': (64, 1000),
'compression': 'lzf',
'compression_opts': None,
'dtype': dtype('float32'),
'fillvalue': 0.0,
'maxshape': (None, 10000),
'shape': (639038, 10000),
'shuffle': False,
'size': 2095412704}
我已经尝试过的东西：
- 用大块形状（128、10000）重写数据集（据我估计约为5MB）太慢了。
- 我看了dask.array进行了优化，但是由于〜1,000行很容易放入内存，所以我看不到任何好处。
-
找到正确的块缓存大小
首先，我想讨论一些一般性的事情。知道每个单独的块只能整体读取或写入非常重要。默认情况下，可以避免过多的磁盘I /
O的h5py的标准块高速缓存大小仅为默认值1 MB，并且在许多情况下应该增加该大小，稍后将对此进行讨论。举个例子：
- 我们有一个形状为（639038，10000），float32（未压缩的25.5 GB）的dset
- 我们想按列写数据，
dset[:,i]=arr并按行读数据arr=dset[i,:] - 我们为这种类型的工作选择了完全错误的块形状，即（1,10000）
在这种情况下，读取速度不会很差（尽管块大小有点小），因为我们只读取正在使用的数据。但是，当我们在该数据集上书写时会发生什么呢？如果我们访问列，则会写入每个块的一个浮点数。这意味着我们实际上每次迭代都会写入整个数据集（25.5
GB），并每隔一段时间读取一次整个数据集。这是因为如果您修改了一个块，那么如果它没有被缓存，则必须首先读取它（我假设这里的chunk-cache-
size小于25.5 GB）。那么我们在这里可以改善什么呢？在这种情况下，我们必须在写入/读取速度与块缓存使用的内存之间做出折衷。
假设将给出不错的读/写速度：
- 我们选择（100，1000）的块大小
- 如果我们要遍历第一维，则至少需要（1000 * 639038 * 4-> 2,55 GB）高速缓存，以避免如上所述的额外IO开销和（100 * 10000 * 4-> 0.4 MB） 。
- 因此，在此示例中，我们至少应提供2.6 GB的块数据缓存。
结论
通常没有合适的块大小或形状，这在很大程度上取决于要使用的任务。切勿在不考虑块缓存的情况下选择块的大小或形状。就随机读/写而言，RAM比最快的SSD快了几个数量级。关于您的问题， 我只会读取随机行，不正确的chunk-cache-size是您真正的问题。
将以下代码的性能与您的版本进行比较：
import h5py as h5 import time import numpy as np def ReadingAndWriting(): File_Name_HDF5='Test.h5' #shape = (639038, 10000) shape = (639038, 1000) chunk_shape=(100, 1000) Array=np.array(np.random.rand(shape[0]),np.float32) #We are using 4GB of chunk_cache_mem here ("rdcc_nbytes") f = h5.File(File_Name_HDF5, 'w',rdcc_nbytes =1024**2*4000,rdcc_nslots=1e7) d = f.create_dataset('Test', shape ,dtype=np.float32,chunks=chunk_shape,compression="lzf") #Writing columns t1=time.time() for i in range(0,shape[1]): d[:,i:i+1]=np.expand_dims(Array, 1) f.close() print(time.time()-t1) # Reading random rows # If we read one row there are actually 100 read, but if we access a row # which is already in cache we would see a huge speed up. f = h5.File(File_Name_HDF5,'r',rdcc_nbytes=1024**2*4000,rdcc_nslots=1e7) d = f["Test"] for j in range(0,639): t1=time.time() # With more iterations it will be more likely that we hit a already cached row inds=np.random.randint(0, high=shape[0]-1, size=1000) for i in range(0,inds.shape[0]): Array=np.copy(d[inds[i],:]) print(time.time()-t1) f.close()花式切片的最简单形式
我在评论中写道，在最新版本中看不到这种现象。我错了。比较以下内容：
def Writing（）：File_Name_HDF5 =’Test.h5’
#shape = (639038, 10000) shape = (639038, 1000) chunk_shape=(100, 1000) Array=np.array(np.random.rand(shape[0]),np.float32) # Writing_1 normal indexing ########################################### f = h5c.File(File_Name_HDF5, 'w',chunk_cache_mem_size=1024**2*4000) d = f.create_dataset('Test', shape ,dtype=np.float32,chunks=chunk_shape,compression="lzf") t1=time.time() for i in range(shape[1]): d[:,i:i+1]=np.expand_dims(Array, 1) f.close() print(time.time()-t1) # Writing_2 simplest form of fancy indexing ########################################### f = h5.File(File_Name_HDF5, 'w',rdcc_nbytes =1024**2*4000,rdcc_nslots=1e7) d = f.create_dataset('Test', shape ,dtype=np.float32,chunks=chunk_shape,compression="lzf") #Writing columns t1=time.time() for i in range(shape[1]): d[:,i]=Array f.close() print(time.time()-t1)对于我的硬盘，第一个版本为34秒，第二个版本为78秒。
