如何使用 Python Load 实现高效数据加载

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。

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