用于读取行的最佳 HDF5 数据集块形状

Question

我有一个合理大小（18GB 压缩）的 HDF5 数据集，我正在寻求优化阅读行以提高速度。形状是 (639038, 10000)。我将多次读取位于数据集中的选定行（比如 ~1000 行）。所以我不能使用 x:(x+1000) 来分割行。

使用 h5py 从内存不足的 HDF5 中读取行已经很慢了，因为我必须传递一个排序列表并求助于花哨的索引。有没有办法避免花哨的索引，或者有更好的块 shape/size 我可以使用？

我已经阅读了一些经验法则，例如 1MB-10MB 块大小并选择与我正在阅读的内容一致的形状。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慢。

对于大约 1,000 行的每个选择，我立即将它们相加得到一个长度为 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：

重写块形状 (128, 10000) 的数据集，我计算为 ~5MB，非常慢。
我查看了 dask.array 以进行优化，但由于大约 1,000 行很容易放入内存中，所以我看不到任何好处。

Answer 1

找到合适的块缓存大小

起初我想讨论一些一般性的事情。知道每个单独的块只能作为一个整体来读取或写入是非常重要的。 h5py 的标准块缓存大小可以避免过多的磁盘 I/Os 默认只有 1 MB，在许多情况下应该增加，这将在后面讨论。

举个例子：

我们有一个形状为 (639038, 10000)、float32（25.5 GB 未压缩）的 dset
我们想按列写数据 dset[:,i]=arr 并按行读取数据 arr=dset[i,:]
我们为此类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太差（虽然块大小有点小）因为我们只读取我们正在使用的数据。但是当我们在该数据集上写入时会发生什么？如果我们访问一列，则写入每个块的一个浮点数。这意味着我们实际上是在每次迭代时写入整个数据集（25.5 GB），并且每隔一次读取整个数据集。这是因为如果你修改一个块，如果它没有被缓存，你必须先读取它（我在这里假设块缓存大小低于 25,5 GB）。

那么我们可以在这里改进什么？在这种情况下，我们必须在 write/read 速度和块缓存使用的内存之间做出折衷。

同时给出 decent/read 和写入速度的假设：

我们选择的块大小为 (100, 1000)
如果我们想要迭代第一个维度，我们至少需要 (1000*639038*4 ->2,55 GB) 缓存以避免如上所述的额外 IO 开销和 (100*10000*4 -> 0,4 MB).
所以我们应该在这个例子中提供至少 2.6 GB 的块数据缓存。

结论通常没有正确的块大小或形状，这在很大程度上取决于使用哪一个的任务。切勿在未考虑块缓存的情况下选择块大小或形状。就随机 read/write.

而言，RAM 比最快的 SSD 快几个数量级

关于您的问题 我会简单地读取随机行，不正确的 chunk-cache-size 才是你真正的问题。

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，我在最近的版本中看不到这种行为。我错了。比较以下内容：

def 写作(): 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)

第一个版本在我的硬盘上为 34 秒，第二个版本为 78 秒。

用于读取行的最佳 HDF5 数据集块形状

Optimal HDF5 dataset chunk shape for reading rows

python

performance

hdf5

dataset

h5py