如何将大型多维数组部分写入 HDF5 文件？

Question

我在 C# 中使用 HDF5DotNet，并且我有一个非常大的数组（几 GB），我想写入一个 HDF5 文件。它太大了，无法将整个东西存储在内存中，所以我一次生成它的区域并想把它们写出来，但是当它被读回时，它仍然看起来像一个大数组。我知道 HDF5 可以做到这一点，但 .NET API 的文档有些稀疏。

我编写了一些简短的示例代码，其中包含一个 5 x 3 数组，其中填充了值 1..15：

const int ROWS = 5;
const int COLS = 3;

static void Main(string[] args)
{
    WriteWholeArray();
    WriteArrayByRows();
    ushort[,] array = ReadWholeArray();
}

static void WriteWholeArray()
{
    H5FileId h5 = H5F.create(Path.Combine(Environment.GetFolderPath(Environment.SpecialFolder.Desktop), "test.h5"), H5F.CreateMode.ACC_TRUNC);
    H5DataSpaceId dsi = H5S.create_simple(2, new long[] { ROWS, COLS });
    H5DataSetId dataset = H5D.create(h5, "array", new H5DataTypeId(H5T.H5Type.NATIVE_USHORT), dsi);
    ushort[,] array = new ushort[ROWS, COLS];
    ushort value = 1;
    for(int i = 0; i < array.GetLength(0); i++)
    {
        for (int j = 0; j < array.GetLength(1); j++)
        {
            array[i, j] = value++;
        }
    }
    H5D.write<ushort>(dataset, new H5DataTypeId(H5T.H5Type.NATIVE_USHORT), new H5Array<ushort>(array));
    H5D.close(dataset);
    H5F.close(h5);
}

static void WriteArrayByRows()
{
    H5FileId h5 = H5F.create(Path.Combine(Environment.GetFolderPath(Environment.SpecialFolder.Desktop), "test.h5"), H5F.CreateMode.ACC_TRUNC);
    H5DataSpaceId dsi = H5S.create_simple(2, new long[] { ROWS, COLS });
    H5DataSetId dataset = H5D.create(h5, "array", new H5DataTypeId(H5T.H5Type.NATIVE_USHORT), dsi);
    ushort[,] array = new ushort[ROWS, COLS];
    ushort value = 1;
    for (int i = 0; i < array.GetLength(0); i++)
    {
        for (int j = 0; j < array.GetLength(1); j++)
        {
            array[i, j] = value++;
        }
    }
    for(int i = 0; i < array.GetLength(0); i++)
    {
        H5S.selectHyperslab(dsi, H5S.SelectOperator.SET, new long[] { i, 0 }, new long[] { 1, array.GetLength(1) });
        ushort[,] row = new ushort[1, array.GetLength(1)];
        for(int j = 0; j < array.GetLength(1); j++)
        {
            row[0, j] = array[i, j];
        }
        H5D.write<ushort>(dataset, new H5DataTypeId(H5T.H5Type.NATIVE_USHORT), new H5Array<ushort>(row));
    }
    H5D.close(dataset);
    H5F.close(h5);
}

static ushort[,] ReadWholeArray()
{
    H5FileId h5 = H5F.open(Path.Combine(Environment.GetFolderPath(Environment.SpecialFolder.Desktop), "test.h5"), H5F.OpenMode.ACC_RDONLY);
    ushort[,] array = new ushort[ROWS, COLS];
    H5Array<ushort> h5_array = new H5Array<ushort>(array);
    H5DataSetId dataset = H5D.open(h5, "array");
    H5D.read<ushort>(dataset, new H5DataTypeId(H5T.H5Type.NATIVE_USHORT), h5_array);
    H5D.close(dataset);
    H5F.close(h5);
    return (array);
}

当我一次写入整个数组时，它可以正常读取。当我尝试按行写入时，我读回的数组有一些正确的值（在错误的元素中）、一些零和一些疯狂的值（例如 43440）。有人可以告诉我如何正确执行此操作吗？

Answer 1

我想通了。显然，当您编写数组的 hyperslab 时，您需要与您正在编写的内存中的数组相对应的第二个数据空间。这是更正后的函数：

static void WriteArrayByRows()
{
    H5FileId h5 = H5F.create(Path.Combine(Environment.GetFolderPath(Environment.SpecialFolder.Desktop), "test.h5"), H5F.CreateMode.ACC_TRUNC);
    H5DataSpaceId dsi = H5S.create_simple(2, new long[] { ROWS, COLS });
    H5DataSetId dataset = H5D.create(h5, "array", new H5DataTypeId(H5T.H5Type.NATIVE_USHORT), dsi);
    ushort[,] array = new ushort[ROWS, COLS];
    ushort value = 1;
    for (int i = 0; i < array.GetLength(0); i++)
    {
        for (int j = 0; j < array.GetLength(1); j++)
        {
            array[i, j] = value++;
        }
    }
    for (int i = 0; i < array.GetLength(0); i++)
    {
        H5S.selectHyperslab(dsi, H5S.SelectOperator.SET, new long[] { i, 0 }, new long[] { 1, array.GetLength(1) });
        H5DataSpaceId dsi2 = H5S.create_simple(2, new long[] { 1, array.GetLength(1) });  // added
        ushort[,] row = new ushort[1, array.GetLength(1)];
        for (int j = 0; j < array.GetLength(1); j++)
        {
            row[0, j] = array[i, j];
        }
        H5PropertyListId pli = new H5PropertyListId(H5P.Template.DEFAULT);  // added
        H5D.write<ushort>(dataset, new H5DataTypeId(H5T.H5Type.NATIVE_USHORT), dsi2, dsi, pli, new H5Array<ushort>(row));  // modified
    }
    H5D.close(dataset);
    H5F.close(h5);
}

我还发现分块对于在编写大型数组时获得不错的性能非常有用，下面是一个例子：

H5PropertyListId pli = H5P.create(H5P.PropertyListClass.DATASET_CREATE);  // added
H5P.setChunk(pli, new long[] { 1, COLS });  // added
H5DataSetId dataset = H5D.create(h5, "array", new H5DataTypeId(H5T.H5Type.NATIVE_USHORT), dsi, H5P.create(H5P.PropertyListClass.LINK_CREATE), pli, H5P.create(H5P.PropertyListClass.DATASET_ACCESS));  // modified