HDF5-简介

article/2025/9/12 9:27:46

HDF（Hierarchical Data Format）是一种设计用于存储和组织大量数据的文件格式，最开始由美国国家超算中心研发，后来由一个非盈利组织HDF Group支持.HDF支持多种商业及非商业的软件平台，包括MATLAB、Java、Python、R和Julia等等，现在也提供了Spark.其版本包括了HDF4和现在大量用的HDF5，.

虽然HDF Group仍然维护和支持HDF4，但是其存在以下很大的局限性：

支持太多的接口格式（图像、表格、数组），导致其API过于复杂
只支持科学数据集对象的元数据描述，其余的接口格式都没有
32-bit的地址索引导致其存储上限只有2GB
库函数过时和过于复杂，不能有效地支持并行口的I/O，很难用于线程应用中。

下面将详细介绍HDF5的特性

HDF5的整体结构如下图所示，

这里写图片描述

一个HDF5文件可以被看作是一个组（类Unix的文件系统层次结构）包含了各类不同的数据集，数据集可以是图像、表格，甚至是PDF文件和Excel.HDF5中的两大核心就是组结构和数据集

组结构

熟悉Linux系统的，可以将这个组结构类似于Linux文件系统的目录层次结构，根目录再包含其他目录，节点目录里面存放相应的数据集，或者可以将组结构当做Python里面的嵌套字典结构，通过这样一个层次化的结构可以合理地将数据组织起来.可以从下面的Python代码运行中看出来，f作为得到的HDF5的文件对象，其实就是根目录，通过新建组就可以看出来.

>>>f = h5py.File("test.hdf5")
>>>subgroup = f.create_group("subgroup")
>>>subgroup
<HDF5 group"/subgroup" (0 members)>

数据集

HDF5数据集组织和包含原数据，以及自动和可选人工添加的关于数据描述的元数据.

下图来自HDF Group的官网，可以看出其中用于描述的元数据包括，Dataspaces、Datatypes、Properties和Attributes（可选）.

这里写图片描述

Dataspaces

数据空间主要用于描述数据的分布情况，可以分类为无数据（NULL）、标量数据（scala）和数组，其中描述的维数（dimensions）可以是固定的，也可以是非固定的.数据空间描述的主要用途是，用于描述整个数据集的分布情况（这个应该是固定的描述），同时也用于当HDF5切片时，描述其切片的子集分布（通常来说，HDF5的切片操作类似于Numpy，但是它是在磁盘上进行操作）

Datatypes

数据类型用于描述HDF5数据集中单个数据元素的类型，在HDF5中数据类型可以被归类为：

预定义数据类型
通过HDF5创建的数据，其中又可以分为两类：
- 标准数据类型：在所有支持的平台通用，其命名格式为架构名+编程类型名
  ，如H5T_IEEE_F32BE就是ARCH的架构，同时是标准的大端32位浮点类型.
- 原生数据类型：通常用于简化读写的内存操作，在不同平台上不一定一样，如H5T_NATIVE_INT 就表示int(C)
衍生数据类型

衍生数据类型的意思就是由预定义数据类型衍生而来，最直接的就是字符型就是预定义类型的一种，而字符串就属于衍生数据类型，即合成数据类型就是衍生数据类型，衍生数据类型还包括表格以及一些嵌套的类型.

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Properties

特性元数据用于描述HDF5对象的特点，默认的特性描述可以通过使用 HDF5 Property List API进行修改.

这里写图片描述

Attributes

属性是可选的元数据，由用户人工指定，包含名称-值两个部分，注意不支持partial I/O operations，同时不能被压缩或扩展.

开发

Python里面有两个包都支持HDF5的开发，h5py和PyTables（基于HDF5并增加了数据集索引和额外的类型系统）

HDFView

HDF Group提供的用于HDF5文件打开和编辑可视化工具，基于Java开发的支持各大平台.

ODBC Connector

提供基于SQL访问HDF5文件的功能，但是貌似不是免费的，只提供了14天的试用期

HDF5 CONNECTOR FOR APACHE SPARK

现提供了通过Spark访问HDF5文件的访问器，但是是Beta版，还在开发中，可以试试当小白鼠.

后面会继续对HDF5总结更多的理解.

资料来源：
[1]. https://en.wikipedia.org/wiki/Hierarchical_Data_Format
[2]. 关于HDF文件的一点概述（HDF4,HDF5）
[3]. https://portal.hdfgroup.org/display/HDF5/Introduction+to+HDF5
[4]. 《Python和HDF5大数据应用》

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