В этом руководстве мы подробно рассмотрим возможности Zarr — библиотеки, предназначенной для эффективного хранения и обработки больших многомерных массивов.
Основные операции с Zarr
Мы начнём с изучения основ: создания массивов, настройки стратегий разбиения на блоки и изменения значений непосредственно на диске. Затем перейдём к более сложным операциям, таким как экспериментирование с размерами блоков для разных шаблонов доступа, применение нескольких кодеков сжатия для оптимизации скорости и эффективности хранения, а также сравнение их производительности на синтетических наборах данных.
Продвинутое разбиение на блоки
На этом этапе мы смоделируем набор данных временных рядов с оптимизированным разбиением на блоки как для временного, так и для пространственного доступа. Мы добавим сезонные закономерности и пространственный шум, а затем измерим скорость доступа, чтобы увидеть, как разбиение на блоки влияет на производительность при исследовании реальных данных.
Сжатие и кодеки
Мы сравним сжатие, записав одни и те же данные без сжатия, LZ4 и ZSTD, а затем сравним размеры файлов на диске, чтобы увидеть практическую экономию.
Иерархическая организация данных
Далее мы организуем эксперимент в виде иерархии групп Zarr с богатыми атрибутами, изображениями и временными метками.
Продвинутая индексация
Наконец, мы сгенерируем синтетический 4D-объём и выполним расширенную индексацию, максимальные проекции, Z-стеки и пороговую обработку, чтобы проверить быстрый доступ по срезам.
Оптимизация производительности
Мы оптимизируем производительность, обрабатывая данные партиями размером с блок, применяя простые сглаживающие фильтры без загрузки всего в память.
Визуализация
Мы визуализируем временные тенденции, пространственные закономерности, эффекты сжатия и профили объёмов, чтобы наглядно увидеть, как наш выбор стратегии разбиения на блоки и сжатия формирует результаты.
Резюме
В этом руководстве мы продемонстрировали:
* создание и управление многомерными массивами;
* оптимальные стратегии разбиения на блоки для различных шаблонов доступа;
* расширенное сжатие с использованием нескольких кодеков;
* иерархическую организацию данных с метаданными;
* расширенную индексацию и представления данных;
* методы оптимизации производительности;
* интеграцию с инструментами визуализации.
Мы также рассмотрели файлы, созданные во время сеанса, и подтвердили общий объём использования диска.
Руководство по работе с Zarr для работы с большими объёмами данных: методы разбиения на блоки, сжатия, индексации и визуализации завершено успешно!
Установка и импорт библиотек
“`
!pip install zarr numcodecs -q
import zarr
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from numcodecs import Blosc, Delta, FixedScaleOffset
import tempfile
import shutil
import os
from pathlib import Path
print(f”Zarr version: {zarr.version}”)
print(f”NumPy version: {np.version}”)
“`
Создание рабочего каталога и массивов Zarr
“`
tutorialdir = Path(tempfile.mkdtemp(prefix=”zarrtutorial_”))
print(f”Working directory: {tutorial_dir}”)
z1 = zarr.zeros((1000, 1000), chunks=(100, 100), dtype=’f4′,
store=str(tutorialdir / ‘basicarray.zarr’), zarr_format=2)
z2 = zarr.ones((500, 500, 10), chunks=(100, 100, 5), dtype=’i4′,
store=str(tutorialdir / ‘multidim.zarr’), zarr_format=2)
print(f”2D Array shape: {z1.shape}, chunks: {z1.chunks}, dtype: {z1.dtype}”)
print(f”3D Array shape: {z2.shape}, chunks: {z2.chunks}, dtype: {z2.dtype}”)
z1[100:200, 100:200] = np.random.random((100, 100)).astype(‘f4’)
z2[:, :, 0] = np.arange(500*500).reshape(500, 500)
print(f”Memory usage estimate: {z1.nbytes_stored() / 10242:.2f} MB”)
“`
1. Какие методы разбиения на блоки рассматриваются в статье и как они влияют на производительность при работе с большими объёмами данных?
В статье рассматриваются методы разбиения на блоки для временного и пространственного доступа. Моделируется набор данных временных рядов с оптимизированным разбиением на блоки, что позволяет измерить скорость доступа и увидеть, как разбиение на блоки влияет на производительность при исследовании реальных данных.
2. Какие кодеки сжатия сравниваются в статье и какие выводы можно сделать на основе этого сравнения?
В статье сравниваются три метода сжатия: без сжатия, LZ4 и ZSTD. После сжатия одних и тех же данных разными кодеками проводится сравнение размеров файлов на диске, чтобы увидеть практическую экономию.
3. Какие инструменты визуализации используются в статье для демонстрации результатов работы с Zarr?
В статье используются инструменты визуализации для демонстрации временных тенденций, пространственных закономерностей, эффектов сжатия и профилей объёмов. Это позволяет наглядно увидеть, как выбор стратегии разбиения на блоки и сжатия формирует результаты.
4. Какие стратегии разбиения на блоки рекомендуются в статье для различных шаблонов доступа?
В статье рекомендуется использовать оптимальные стратегии разбиения на блоки для различных шаблонов доступа. Например, для временных рядов с оптимизированным разбиением на блоки как для временного, так и для пространственного доступа.
5. Какие методы оптимизации производительности предлагаются в статье при работе с Zarr?
В статье предлагается оптимизировать производительность, обрабатывая данные партиями размером с блок и применяя простые сглаживающие фильтры без загрузки всего в память. Это позволяет эффективно работать с большими объёмами данных.