hdf5 是否支持从不同线程或不同进程并行写入同一文件？或者，hdf5 是否支持非阻塞写入？
如果是这样，那么 NetCDF4 是否也支持这一点，并且两者的 python 绑定也支持？
我正在编写一个应用程序，我希望不同的 CPU 内核同时计算输出，用于非常大的输出数组的非重叠切片。 （稍后我将希望从它作为单个数组读取部分，而不需要我自己的驱动程序来管理对许多单独文件的索引，并且理想情况下不需要在磁盘上重新排列它的额外 IO 任务。）
【问题讨论】：
标签： python parallel-processing bigdata hdf5 netcdf4
并非微不足道，但有各种潜在的解决方法。
普通的HDF5库显然甚至不支持多线程并发读取不同的文件。因此，NetCDF4 以及它们的 python 绑定将不支持并行写入。
如果输出文件是预先初始化的并且禁用了分块和压缩，以避免有一个块索引，那么（原则上）不同进程对同一文件的并发非重叠写入可能会起作用（？）。
在 HDF5 的更新版本中，应该支持虚拟数据集。每个进程都会将输出写入不同的文件，然后会创建一个新的容器文件，其中包含对各个数据文件的引用（但可以像普通 HDF5 文件一样读取）。
存在用于 MPI 的“Parallel HDF5”库。尽管 MPI 在其他方面可能看起来有点矫枉过正，但如果稍后扩展到多台机器上，它会更有优势。
如果写入输出不是性能瓶颈，多线程应用程序可能会实现一个输出线程（利用某种形式的队列数据结构）。
[编辑：] 另一种选择是改用zarr 格式，它将每个块放在一个单独的文件中（HDF 的未来版本目前可能会采用这种方法）。
【讨论】：
如果您在 AWS 中运行，请查看 HDF Cloud：https://www.hdfgroup.org/solutions/hdf-cloud。
这是一项支持多个读取器/多个写入器工作流的服务，并且在很大程度上与 HDF5 库功能兼容。 客户端 SDK 不支持非阻塞写入，但当然，如果您直接使用 REST API，您可以像使用任何基于 http 的服务一样执行非阻塞 I/O。
【讨论】：