大型网格数据集的存储答案

【问题标题】：Storage for large gridded datasets大型网格数据集的存储
【发布时间】：2011-09-23 11:30:12
【问题描述】：

我正在为大型网格数据集寻找一种良好的存储格式。该应用程序是气象学，我们更喜欢该领域中常见的格式（以帮助与他人交换数据）。我不需要处理特殊的数据结构，应该有 Fortran API。我目前正在考虑 HDF5、GRIB2 和 NetCDF4。

这些格式在数据压缩方面的比较如何？他们的主要局限是什么？学习曲线有多陡峭？还有其他值得研究的存储格式吗？

我没有找到大量概述这些格式的差异和优缺点的材料（有一个相关的 SO thread 和 a presentation 比较 GRIB 和 NetCDF）。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

对不起，我不是气象学，但在我看来，科学界正在向 HDF5 迈进，例如，参见 NERSC 页面：

我不得不对天体物理学数据采取同样的选择，因为我们过去一直使用 FITS，而且我发现开始使用 HDF5 很容易，因为不仅有 fortran 和 C 的 API，还有 C++ 的 API，还有一个 python 包（h5py )。

【讨论】：

【解决方案2】：

我当然会考虑 HDF5，因为它似乎是科学界的趋势。

此外，HDF5 具有内置过滤器（包括压缩过滤器），您也可以自己编写。

最后看一下 HDF5“分块”数据集，因为如果您有网格数据集，它们可能会非常有用。

【讨论】：