HDF5 数据集数量限制答案

【问题标题】：Limit on number of HDF5 DatasetsHDF5 数据集数量限制
【发布时间】：2016-05-21 03:39:42
【问题描述】：

使用 h5py 创建包含许多数据集的 hdf5 文件，我在 ca 之后遇到了巨大的速度下降。 2,88 个 mio 数据集。这是什么原因？

我假设数据集的树结构已达到极限，因此必须重新排序树，这非常耗时。

这是一个简短的例子：

import h5py
import time

hdf5_file = h5py.File("C://TEMP//test.hdf5")

barrier = 1
start = time.clock()
for i in range(int(1e8)):
    hdf5_file.create_dataset(str(i), [])
    td = time.clock() - start
    if td > barrier:
        print("{}: {}".format(int(td), i))
        barrier = int(td) + 1

    if td > 600: # cancel after 600s
        break

编辑：

通过对数据集进行分组，可以避免这种限制：

import h5py
import time

max_n_keys = int(1e7)
max_n_group = int(1e5)

hdf5_file = h5py.File("C://TEMP//test.hdf5", "w")
group_key= str(max_n_group)
hdf5_file.create_group(group_key)

barrier=1
start = time.clock()
for i in range(max_n_keys):

    if i>max_n_group:
        max_n_group += int(1e5)
        group_key= str(max_n_group)
        hdf5_file.create_group(group_key)

    hdf5_file[group_key].create_dataset(str(i), data=[])
    td = time.clock() - start
    if td > barrier:
        print("{}: {}".format(int(td), i))
        barrier = int(td) + 1

【问题讨论】：

由于您确实绘制了处理时间的曲线，也许您可以将其添加到问题中。另外，在一个文件中包含数百万个数据集的用例是什么？您确定不想要包含数百万行的单个数据集吗？

标签： python hdf5

【解决方案1】：

在MetaData caching 找到以下 hdf5 组的文档，我能够在性能急剧下降的地方突破极限。基本上，我调用了（在 C/C++ 中，不知道如何从 python 访问类似的 HDF5 函数）H5Fset_mdc_config()，并将 config 参数中的 max_size 值更改为 128*1024*124

这样做，我能够创建 4 倍以上的数据集。

希望对你有帮助。

【讨论】：