HDF
层级数据格式(Hierarchical Data Format:HDF)是设计用来存储和组织大量数据的一组文件格式(HDF4,HDF5)。它最初开发于美国国家超级计算应用中心,现在由非营利社团HDF Group支持,其任务是确保HDF5技术的持续开发和存储在HDF中数据的持续可访问性。
扩展名 | .hdf , .h4 , .hdf4 , .he2 , .h5 , .hdf5 , .he5 |
---|---|
互联网媒体类型 | application/x-hdf、application/x-hdf5 |
开发者 | The HDF Group |
格式类型 | 科学数据格式 |
免费格式? | 是 |
网站 | www |
伴随着这个目标,HDF库和相关工具可在自由的类BSD许可证下获得用于一般使用。HDF被很多商业和非商业软件平台所支持,包括Java、MATLAB、Scilab、Octave、Mathematica、IDL、Python、R、Fortran和Julia。可免费获得的HDF发行中包括了库,命令行实用程序,测试包原始码,Java接口,和基于Java的HDF查看器(HDFView)[1]。
当前版本是HDF5,在设计和API上与主要的遗留版本HDF4有显著区别。
历史
编辑在1987年由美国国家超级计算应用中心(NCSA)的图形基础任务攻坚组(GFTF),着手建立一种架构无关的软件库和文件格式,致力于满足NCSA在当时使用的多种不同计算平台之间,移送科学数据的需要。额外的目标还包括:有效的存储和访问大对象的能力,在一个容器内存储不同类型的众多对象的能力,增长格式来容纳新类型的对象和对象元数据的能力,用C和Fortran二者的程序访问存储数据的能力。最初称为AEHOO(全包容层级面向对象格式),新软件和文件格式,最终叫做层级数据格式(HDF)。HDF的设计组合了来自很多不同格式的想法,包括TIFF、CGM、FITS和Macintosh PICT格式。这个计划在1990年和1992年,收到了美国国家科学基金会(NSF)的至关重要的拨款。大约1990年代早期美国太空总署(NASA),研究了用在地球观测系统(EOS)计划中的15种不同文件格式。[2]在两年评述过程之后,HDF被选择为EOS数据和资讯系统的标准格式[3]。
1996年美国能源部的劳伦斯利弗摩尔、洛斯阿拉莫斯和桑迪亚国家实验室与NCSA,抽调人员成立了数据建模和格式(DMF)小组,研究满足高级模拟和计算规划(ASC)需要的并行I/O能力的文件格式。在NASA的额外支持下,三实验室与NCSA,联合开发了第一版的HDF5并于1998年发行。[2]在2007年NASA地球观测系统推荐使用HDF-EOS5[4]。
HDF4
编辑HDF4是这个格式的较老版本,它支持可增殖的不同数据模型,包括了多维阵列、光栅图像和表格。每种都定义了特定的聚集数据类型,并提供一个API用来读取、写入、组织数据和元数据。HDF开发者和用户可以增加新数据模型。
HDF是自描述的,允许应用程式解释文件的结构和内容而不需要外部资讯。一个HDF文件可以持有混合的有关联的对象,它们可以作为一个群组或作为个别对象来访问。用户可以建立自己的叫做“vgroups”的群组结构。
HDF4格式有很多限制[5][6]。它缺乏清晰的对象模型,这导致持难于持续支持和改进。支持多种不同的接口风格(图像、表格、阵列)导致了复杂的API。对元数据的支持依赖于使用的是哪个接口;SD(科学数据集)对象支持任意命名属性,而其他类型只支持预定义的元数据。可能最重要的问题,是使用32-bit位有符号整数寻址,限制了HDF4文件大小极大为2GB,这在很多现代科学应用中是不可接受的。它仍被HDF Group活跃支持着,可见于其支持页面[7]。
HDF5
编辑HDF5格式被设计解决HDF4库的某些限制,并致力于满足现代系统和应用的当前和预期要求。
HDF5简化了文件结构,只包含两种主要的对象类型:
- 数据集,它是同质类型的多维阵列;
- 群组,它是持有数据集和其他群组的容器结构。
这真正产生了层级的、类似文件系统的数据格式。事实上,在HDF5文件中的资源可以使用类似POSIX语法的“/路径/至/资源”来访问。元数据以用户定义形式存储,命名特性附加到群组和数据集之上。表示图形和表格的更复杂存储API,可以接着使用数据集、群组和特性来建造起来。
除了这些在文件格式上的进步,HDF5包括了改进的类型系统,和表示在数据集区域上选择的数据空间对象。API是面向对象的,有关于数据集、群组、特性、类型、数据空间和属性列表。
最新版的NetCDF版本4基于了HDF5。
由于它使用了B树来索引表格对象,HDF5有效工作于时间序列数据,比如股价序列,网络监控数据,和3D气象数据。大批量的数据直接进入阵列(表格对象),它可以比SQL数据库的行存储更快访问,而非阵列的数据可获得B树访问。HDF5数据存储机制比SQL星模式更简单和快速。
批评
编辑对HDF5的批评来源于它的单体设计和冗长规定。
接口
编辑官方支持的API
编辑第三方绑定
编辑- CGNS,使用HDF5作为主存储。
- Common Lisp,通过hdf5-cffi库访问[9]。
- D语言,提供到C API的绑定[10],有着高层h5py风格的包装器正在开发。
- Dymola[11],使用叫做科学数据格式(SDF)的实现支持HDF5导出,自从Dymola 2016 FD01发行。
- Erlang、Elixir和LFE语言,可以使用BEAM语言绑定[12]。
- GNU数据语言,支持访问HDF5和HDF4。
- Go语言,通过gonum[13]的hdf5包[14]。
- HDFql[15],使用户能用C、C++、Java、Python、C#、Fortran和R语言通过高层语言(类似SQL)管理HDF5文件。
- Huygens软件[16],自从版本3.5使用HDF5作为主存储。
- IDL,提供访问HDF5的API。
- IGOR Pro[17],提供对HDF5文件的完全支持[18]。
- JHDF5库[19],是一个可替代的Java绑定,采用了与官方HDF5 Java绑定不同的方式,一些用户觉得更简单。
- jHDF库[20],一个纯Java实现,提供了对HDF5文件的只读访问。
- JSON,通过hdf5-json[21]。
- Julia语言,通过HDF5包[22]提供HDF5支持。
- LabVIEW,可以通过第三方库获得HDF支持,比如h5labview[23]和lvhdf5[24]。
- Lua,通过lua-hdf5[25]库。
- MATLAB、Scilab或Octave,在新近发行中使用HDF5作为主存储格式。
- Mathematica HDF导入和导出[26],提供HDF和HDF5数据的直接分析。
- Perl语言,通过PDL::IO::HDF5访问[27]。
- Python语言,对于HDF5,可通过支持抽象高层访问和低层访问二者的h5py[28],或通过具有高级索引和类似数据库查询能力的高层接口的PyTables[29]。对于HDF4,可通过Python-HDF4[30]和/或PyHDF[31]。流行的数据操纵包pandas可以通过PyTables导入和导出HDF5。
- R语言,通过rhdf5[32]和hdf5r[33]包提供支持。
- Rust语言,通过第三方库获得HDF支持,比如hdf库[34]。
工具
编辑- Apache Spark HDF5 Connector[35],用于Apache Spark的HDF5连接器
- Apache Drill HDF5 Plugin[36],用于Apache Drill的HDF5插件,允许在HDF5文件集上执行SQL查询
- HDF Product Designer[37],可互操作的HDF5数据产品建立GUI工具
- HDF Explorer[38],可读取HDF、HDF5和netCDF的数据可视化程序
- HDFView[39],基于Java的HDF文件的浏览器和编辑器
- ViTables[40],用Python写的HDF5和PyTables文件的浏览器和编辑器
- Panoply[41],基于Java的netCDF、HDF和GRIB数据查看器
参见
编辑- 通用数据格式 (CDF)
- FITS,用于天文学的数据格式
- GRIB (GRIdded Binary),用于气象学的数据格式
- NetCDF,Netcdf Java库使用纯Java读取HDF5、HDF4、HDF-EOS和其他格式
- Protocol Buffers,Google的数据交换格式
引用
编辑- ^ Java-based HDF Viewer (HDFView). [2019-06-05]. (原始内容存档于2016-08-11).
- ^ 2.0 2.1 HDF Group History. [2019-06-08]. (原始内容存档于2019-06-08).
- ^ HDF-EOS Tools and information Center. [2023-10-09]. (原始内容存档于2023-10-21).
- ^ HDF-EOS5 Data Model, File Format and Library. [2023-10-09]. (原始内容存档于2023-11-10).
- ^ How is HDF5 different from HDF4?. [2019-06-05]. (原始内容存档于2009-03-30).
- ^ Are there limitations to HDF4 files?. [2019-06-05]. (原始内容存档于2016-04-19).
- ^ 支持页面 (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ Rossant, Cyrille. Moving away from HDF5. cyrille.rossant.net. [21 April 2016]. (原始内容存档于2016-01-08).
- ^ hdf5-cffi (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ 到C API的绑定 (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ Dymola (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ BEAM语言绑定 (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ gonum (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ hdf5 (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ HDFql(页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ Huygens软件 (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ IGOR Pro (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ Igor Pro includes extensive support for reading and writing HDF5 files through an included HDF5 package (页面存档备份,存于互联网档案馆).
- ^ JHDF5库 (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ jHDF库(页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ hdf5-json(页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ HDF5 (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ h5labview (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ lvhdf5 (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ lua-hdf5(页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ HDF Import and Export (页面存档备份,存于互联网档案馆)Mathematica documentation
- ^ PDL::IO::HDF5. [2019-06-05]. (原始内容存档于2019-06-05).
- ^ h5py (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ PyTables (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ Python-HDF4 (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ PyHDF (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ rhdf5(页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ hdf5r(页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ hdf5 (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ Apache Spark HDF5 Connector
- ^ Apache Drill HDF5 Plugin
- ^ HDF Product Designer (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ HDF Explorer(页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ HDFView (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ ViTables (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ Panoply. [2023-08-11]. (原始内容存档于2023-11-09).