我有一个关于如何使用python/h5py最好地写入hdf5文件的问题.
我有以下数据:
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| timepoint | voltage1 | voltage2 | ...
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| 178 | 10 | 12 | ...
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| 179 | 12 | 11 | ...
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| 185 | 9 | 12 | ...
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| 187 | 15 | 12 | ...
...
大约10 ^ 4列,大约10 ^ 7行.(大约10 ^ 11(1000亿)个元素,或者~100GB,1个字节的整数).
使用这些数据,典型的使用几乎是一次写入,多次读取,典型的读取案例是获取第1列和另一列(比如254),将两列加载到内存中,并做一些奇特的统计.
我认为一个好的hdf5结构将使上表中的每列都是hdf5组,从而产生10 ^ 4组.这样我们就不需要将所有数据都读入内存了,是吗？hdf5结构虽然尚未定义,但它可以是任何东西.
现在的问题是:我一次收到~10 ^ 4行的数据(并且每次都没有完全相同的行数),需要将其逐步写入hdf5文件.我该怎么写这个文件？
我正在考虑python和h5py,但如果推荐的话可以使用其他工具.正在进行分组,例如
dset = f.create_dataset("voltage284", (100000,), maxshape=(None,), dtype='i8', chunks=(10000,))
然后当另一个10 ^ 4行的块到达时,替换数据集？
或者将每个10 ^ 4行的块存储为单独的数据集更好？或者我真的需要知道最后的行数吗？(这很难获得,但也许可能).
我可以保释hdf5,如果它也不是适合这项工作的工具,不过我认为一旦尴尬的写作完成,它就会很精彩.