如何使用 Python Load 實現高效數據載入

1、介紹

隨著數據獲取的方式越來越多元，數據處理和分析的需求也隨之增加。在這個領域，Python 作為一種通用編程語言，成為了處理和分析數據的重要工具， 也因為其簡單、靈活、易讀以及強大的第三方庫支持而越來越流行。

然而，當我們面對更大規模和更複雜類型的數據時，我們需要更快速、更可靠的方式來處理和載入數據。Python 的一些包，例如 CSV 和 Pandas , 或者 Pandas 和 Dask , 能夠處理可讀的數據文件，但當處理超大數據文件時，這些庫就不能夠勝任任務了。因此，現在已經有了一些用於像 HDF5 和 Apache Parquet 這樣的文件格式，提供了更快，更高效的解決方案。

2、正文

1、特點介紹

處理大數據的一個核心問題是如何在內存中容納大量的信息。較高的載入速度也是一個重要的要求。 這時候 HDF5 和 Apache Parquet 文件格式就表現出了其獨特的優勢。

HDF5是Hierarchical Data Format的簡稱。它是一種數據存儲格式，適用於將各種大數據類型和數據集組合成一個統一的文件。由於它是基於B樹的，因此可以快速搜索和讀取，支持時間戳和其他任意元數據等。它可以存儲任意類型的數據，因此在處理大規模科學數據和實驗數據時非常有用。

Apache Parquet 文件格式是一種適用於Hadoop的列式存儲文件格式，它在處理大型列式數據時非常有用。在處理此類數據時，僅對需要的列進行檢索，而不是像傳統行式數據文件那樣讀取整個數據行。在大多數情況下，這會顯著減少搜索/查詢所需的磁碟 I / O 操作。此外，它還支持針對不同列應用不同的壓縮和編碼，以進一步提高速度和效率。

2、HDF5的使用

Python 可以使用 PyTables 和 h5py 庫來讀寫 HDF5 文件。以下是使用 h5py 庫讀取和存儲數據的基本示例：

import h5py
import numpy as np

#創建新文件
with h5py.File('my_file.hdf5', 'w') as f:
    #創建數據集並添加數據
    data = np.random.rand(10, 10)
    f.create_dataset('my_dataset', data=data)

#打開文件並查看數據
with h5py.File('my_file.hdf5', 'r') as f:
    #列印出 my_dataset 數據集
    print(list(f.keys()))
    a_group_key = list(f.keys())[0]
    #獲取 my_dataset 數據集中的數據並列印出結果
    data = list(f[a_group_key])
    print(data)

3、Apache Parquet的使用

與 HDF5 類似，Python 也可以使用不同的庫來讀寫 Apache Parquet 文件。 Pyarrow 和 Fastparquet 是兩個常用的庫。下面是一個使用 Pyarrow 庫讀取和存儲數據的基本示例：

import pyarrow as pa
import pandas as pd

#創建 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']
})

#將 Pandas DataFrame 轉換為 Pyarrow 表
table = pa.Table.from_pandas(df)

#將 Pyarrow 表寫入 Parquet 文件
with pa.OSFile('my_file.parquet', 'wb') as f:
    with pa.RecordBatchFileWriter(f, table.schema) as writer:
        writer.write_table(table)

#從 Parquet 文件中讀取數據
with pa.OSFile('my_file.parquet', 'rb') as f:
    reader = pa.RecordBatchFileReader(f)
    table_from_file = reader.read_all()

#將 Pyarrow 錶轉換為 Pandas DataFrame
df_from_table = table_from_file.to_pandas()

print(df_from_table)

4、比較

雖然 HDF5 和 Apache Parquet 都是用於存儲大型數據文件的優秀解決方案，但它們還是有一些本質區別的：

• 隨機訪問：由於 HDF5 文件格式是一種基於 B 樹的格式，因此可以相對快速地實現隨機訪問。而 Apache Parquet，一般是在 Hadoop 集群上使用，並針對具有大量數據的列執行大量掃描計算。這不需要隨機訪問，而是僅需要檢索數據的一個或幾個列。
• 數據類型：HDF5 可以存儲任意類型的數據。這使其非常適合處理從各種感測器和儀器中收集的實驗和科學數據。然而，在通過 Python，Java 等高級語言從 Hadoop 環境中讀取數據時，通常更喜歡把數據結構化和類型化，而 Apache Parquet 成為了最流行的解決方案。
• 支持的系統： HDF5 的 API 在許多系統和語言中都提供了廣泛的支持，而 Apache Parquet，儘管它是一種用於大規模數據分析的流行格式，但支持的語言和 API 類型相對較少。

3、小結

Python 能夠迅速地讀取和處理大量複雜的數據，當然，對於超大規模和複雜度的數據，還需要超出傳統方法來處理大規模的數據。HDF5 和 Apache Parquet 文件格式，分別提供了更高效、更快速的方式，使得 Python 能夠更方便處理大規模的數據，同時在大型數據存儲和任務處理方面成為其重要的輔助工具。