1、介绍
随着数据获取的方式越来越多元,数据处理和分析的需求也随之增加。在这个领域,Python 作为一种通用编程语言,成为了处理和分析数据的重要工具, 也因为其简单、灵活、易读以及强大的第三方库支持而越来越流行。
然而,当我们面对更大规模和更复杂类型的数据时,我们需要更快速、更可靠的方式来处理和加载数据。Python 的一些包,例如 CSV 和 Pandas , 或者 Pandas 和 Dask , 能够处理可读的数据文件,但当处理超大数据文件时,这些库就不能够胜任任务了。因此,现在已经有了一些用于像 HDF5 和 Apache Parquet 这样的文件格式,提供了更快,更高效的解决方案。
2、正文
1、特点介绍
处理大数据的一个核心问题是如何在内存中容纳大量的信息。较高的加载速度也是一个重要的要求。 这时候 HDF5 和 Apache Parquet 文件格式就表现出了其独特的优势。
HDF5是Hierarchical Data Format的简称。它是一种数据存储格式,适用于将各种大数据类型和数据集组合成一个统一的文件。由于它是基于B树的,因此可以快速搜索和读取,支持时间戳和其他任意元数据等。它可以存储任意类型的数据,因此在处理大规模科学数据和实验数据时非常有用。
Apache Parquet 文件格式是一种适用于Hadoop的列式存储文件格式,它在处理大型列式数据时非常有用。在处理此类数据时,仅对需要的列进行检索,而不是像传统行式数据文件那样读取整个数据行。在大多数情况下,这会显着减少搜索/查询所需的磁盘 I / O 操作。此外,它还支持针对不同列应用不同的压缩和编码,以进一步提高速度和效率。
2、HDF5的使用
Python 可以使用 PyTables 和 h5py 库来读写 HDF5 文件。以下是使用 h5py 库读取和存储数据的基本示例:
import h5py import numpy as np #创建新文件 with h5py.File('my_file.hdf5', 'w') as f: #创建数据集并添加数据 data = np.random.rand(10, 10) f.create_dataset('my_dataset', data=data) #打开文件并查看数据 with h5py.File('my_file.hdf5', 'r') as f: #打印出 my_dataset 数据集 print(list(f.keys())) a_group_key = list(f.keys())[0] #获取 my_dataset 数据集中的数据并打印出结果 data = list(f[a_group_key]) print(data)
3、Apache Parquet的使用
与 HDF5 类似,Python 也可以使用不同的库来读写 Apache Parquet 文件。 Pyarrow 和 Fastparquet 是两个常用的库。下面是一个使用 Pyarrow 库读取和存储数据的基本示例:
import pyarrow as pa import pandas as pd #创建 Pandas DataFrame df = pd.DataFrame({ 'my_integers': [1, 2, 3, 4], 'my_floats': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4], 'my_strings': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux'] }) #将 Pandas DataFrame 转换为 Pyarrow 表 table = pa.Table.from_pandas(df) #将 Pyarrow 表写入 Parquet 文件 with pa.OSFile('my_file.parquet', 'wb') as f: with pa.RecordBatchFileWriter(f, table.schema) as writer: writer.write_table(table) #从 Parquet 文件中读取数据 with pa.OSFile('my_file.parquet', 'rb') as f: reader = pa.RecordBatchFileReader(f) table_from_file = reader.read_all() #将 Pyarrow 表转换为 Pandas DataFrame df_from_table = table_from_file.to_pandas() print(df_from_table)
4、比较
虽然 HDF5 和 Apache Parquet 都是用于存储大型数据文件的优秀解决方案,但它们还是有一些本质区别的:
- 随机访问:由于 HDF5 文件格式是一种基于 B 树的格式,因此可以相对快速地实现随机访问。而 Apache Parquet,一般是在 Hadoop 集群上使用,并针对具有大量数据的列执行大量扫描计算。这不需要随机访问,而是仅需要检索数据的一个或几个列。
- 数据类型:HDF5 可以存储任意类型的数据。这使其非常适合处理从各种传感器和仪器中收集的实验和科学数据。然而,在通过 Python,Java 等高级语言从 Hadoop 环境中读取数据时,通常更喜欢把数据结构化和类型化,而 Apache Parquet 成为了最流行的解决方案。
- 支持的系统: HDF5 的 API 在许多系统和语言中都提供了广泛的支持,而 Apache Parquet,尽管它是一种用于大规模数据分析的流行格式,但支持的语言和 API 类型相对较少。
3、小结
Python 能够迅速地读取和处理大量复杂的数据,当然,对于超大规模和复杂度的数据,还需要超出传统方法来处理大规模的数据。HDF5 和 Apache Parquet 文件格式,分别提供了更高效、更快速的方式,使得 Python 能够更方便处理大规模的数据,同时在大型数据存储和任务处理方面成为其重要的辅助工具。