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我正在尝试有效地重组大型多维数据集。假设随着时间的推移，我有许多遥感图像，其中有许多波段，坐标 xy 表示像素位置，时间表示图像采集时间，波段表示收集的不同数据。

在我的用例中，假设 xarray 坐标长度大致为 x (3000)、y (3000)、时间 (10)，带有浮点数据的波段 (40)。所以100GB+的数据。

我一直在尝试从这个例子开始工作，但我无法将它翻译成这个案例。

小数据集示例

注意：实际数据比这个例子大得多。

import numpy as np
import dask.array as da
import xarray as xr

nrows = 100
ncols = 200
row_chunks = 50
col_chunks = 50

data = da.random.random(size=(1, nrows, ncols), chunks=(1, row_chunks, col_chunks))

def create_band(data, x, y, band_name):

    return xr.DataArray(data,
                        dims=('band', 'y', 'x'),
                        coords={'band': [band_name],
                                'y': y,
                                'x': x})

def create_coords(data, left, top, celly, cellx):
    nrows = data.shape[-2]
    ncols = data.shape[-1]
    right = left + cellx*ncols
    bottom = top - celly*nrows
    x = np.linspace(left, right, ncols) + cellx/2.0
    y = np.linspace(top, bottom, nrows) - celly/2.0
    
    return x, y

x, y = create_coords(data, 1000, 2000, 30, 30)

src = []

for time in ['t1', 't2', 't3']:

    src_t = xr.concat([create_band(data, x, y, band) for band in ['blue', 'green', 'red', 'nir']], dim='band')\
                    .expand_dims(dim='time')\
                    .assign_coords({'time': [time]})
    
    src.append(src_t)

src = xr.concat(src, dim='time')

print(src)


<xarray.DataArray 'random_sample-5840d8564d778d573dd403f27c3f47a5' (time: 3, band: 4, y: 100, x: 200)>
dask.array<concatenate, shape=(3, 4, 100, 200), dtype=float64, chunksize=(1, 1, 50, 50), chunktype=numpy.ndarray>
Coordinates:
  * x        (x) float64 1.015e+03 1.045e+03 1.075e+03 ... 6.985e+03 7.015e+03
  * band     (band) object 'blue' 'green' 'red' 'nir'
  * y        (y) float64 1.985e+03 1.955e+03 1.924e+03 ... -984.7 -1.015e+03
  * time     (time) object 't1' 't2' 't3'

重组 - 堆叠和转置

我需要存储以下输出：

print(src.stack(sample=('y','x','time')).T)

<xarray.DataArray 'random_sample-5840d8564d778d573dd403f27c3f47a5' (sample: 60000, band: 4)>
dask.array<transpose, shape=(60000, 4), dtype=float64, chunksize=(3600, 1), chunktype=numpy.ndarray>
Coordinates:
  * band     (band) object 'blue' 'green' 'red' 'nir'
  * sample   (sample) MultiIndex
  - y        (sample) float64 1.985e+03 1.985e+03 ... -1.015e+03 -1.015e+03
  - x        (sample) float64 1.015e+03 1.015e+03 ... 7.015e+03 7.015e+03
  - time     (sample) object 't1' 't2' 't3' 't1' 't2' ... 't3' 't1' 't2' 't3'

我希望使用 dask 和 xarray 将结果以块的形式写入磁盘，可供open_mfdataset访问。parquet 似乎是一个不错的选择，但我不知道如何将它写成块（src 太大而无法存储在内存中）。

@dask.delayed
def stacker(data):
   return data.stack(sample=('y','x','time')).T.to_pandas() 

stacker(src).to_parquet('out_*.parquet')

def stack_write(data):
   data.stack(sample=('y','x','time')).T.to_pandas().to_parquet('out_*.parquet')
   return None

stack_write(src)

在这一点上，我只是希望有一些好的想法。谢谢！

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2 回答 2

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我在这里有一个解决方案（https://github.com/pydata/xarray/issues/1077#issuecomment-644803374）用于将多索引数据集写入文件。

您必须手动将数据集“编码”为可以编写为 netCDF 的形式。然后在您回读时“解码”。

import numpy as np
import pandas as pd
import xarray as xr


def encode_multiindex(ds, idxname):
    encoded = ds.reset_index(idxname)
    coords = dict(zip(ds.indexes[idxname].names, ds.indexes[idxname].levels))
    for coord in coords:
        encoded[coord] = coords[coord].values
    shape = [encoded.sizes[coord] for coord in coords]
    encoded[idxname] = np.ravel_multi_index(ds.indexes[idxname].codes, shape)
    encoded[idxname].attrs["compress"] = " ".join(ds.indexes[idxname].names)
    return encoded


def decode_to_multiindex(encoded, idxname):
    names = encoded[idxname].attrs["compress"].split(" ")
    shape = [encoded.sizes[dim] for dim in names]
    indices = np.unravel_index(encoded.landpoint.values, shape)
    arrays = [encoded[dim].values[index] for dim, index in zip(names, indices)]
    mindex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays)

    decoded = xr.Dataset({}, {idxname: mindex})
    for varname in encoded.data_vars:
        if idxname in encoded[varname].dims:
            decoded[varname] = (idxname, encoded[varname].values)
    return decoded
于 2020-09-30T01:26:42.100 回答
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目前，这不是解决方案，而是您的代码的一个版本，经过修改，以便其他人想尝试解决此问题时可以轻松重现：

问题在于stack操作 ( concatenated.stack(sample=('y','x','time'))。在这一步，内存不断增加，进程为killed。

该concatenated对象是 "Dask-backed" xarray.DataArray。所以我们可以期待stackDask 懒惰地完成这个操作。那么，为什么是killed这一步的过程呢？

这里发生的事情有两种可能性：

  • stack操作其实是 Dask 偷懒做的，但是因为数据非常庞大，即使是 Dask 所需的最低内存也太多了

  • 该stack操作不是 Dask 支持的


import numpy as np
import dask.array as da
import xarray as xr
from numpy.random import RandomState

nrows = 20000
ncols = 20000
row_chunks = 500
col_chunks = 500


# Create a reproducible random numpy array
prng = RandomState(1234567890)
numpy_array = prng.rand(1, nrows, ncols)

data = da.from_array(numpy_array, chunks=(1, row_chunks, col_chunks))


def create_band(data, x, y, band_name):

    return xr.DataArray(data,
                        dims=('band', 'y', 'x'),
                        coords={'band': [band_name],
                                'y': y,
                                'x': x})

def create_coords(data, left, top, celly, cellx):
    nrows = data.shape[-2]
    ncols = data.shape[-1]
    right = left + cellx*ncols
    bottom = top - celly*nrows
    x = np.linspace(left, right, ncols) + cellx/2.0
    y = np.linspace(top, bottom, nrows) - celly/2.0
    
    return x, y


x, y = create_coords(data, 1000, 2000, 30, 30)

bands = ['blue', 'green', 'red', 'nir']
times = ['t1', 't2', 't3']
bands_list = [create_band(data, x, y, band) for band in bands]

src = []

for time in times:

    src_t = xr.concat(bands_list, dim='band')\
                    .expand_dims(dim='time')\
                    .assign_coords({'time': [time]})

    src.append(src_t)


concatenated = xr.concat(src, dim='time')
print(concatenated)
# computed = concatenated.compute() # "computed" is ~35.8GB

stacked = concatenated.stack(sample=('y','x','time'))

transposed = stacked.T

可以尝试更改 和 的值nrows以ncols改变 的大小concatenated。对于性能，我们也可以/应该改变chunks。

注意：我什至试过这个

concatenated.to_netcdf("concatenated.nc")
concatenated = xr.open_dataarray("concatenated.nc", chunks=10)

这是为了确保它是 Dask 支持的 DataArray 并且也能够调整块。我为 : 尝试了不同的值/s，chunks但总是内存不足。

于 2020-11-15T18:20:29.323 回答