大规模数据集的压缩存储优化方案

大规模数据集的压缩存储优化方案

在大模型训练过程中，数据集规模往往达到TB甚至PB级别，传统的存储方式不仅占用大量存储空间，还会显著影响数据读取效率。本文将分享几种实用的压缩存储优化方案。

1. 压缩格式选择

对于结构化数据，推荐使用Parquet格式，它支持列式存储和内置压缩：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('large_dataset.csv')
# 使用snappy压缩
 df.to_parquet('dataset.parquet', engine='pyarrow', compression='snappy')
# 使用gzip压缩
 df.to_parquet('dataset.parquet', engine='pyarrow', compression='gzip')

2. 分块存储优化

针对超大数据集，采用分块存储策略：

from pyarrow import parquet as pq
import pyarrow as pa

# 分块写入
chunks = [df[i:i+10000] for i in range(0, len(df), 10000)]
for i, chunk in enumerate(chunks):
    chunk.to_parquet(f'chunk_{i}.parquet')

3. 特征工程中的压缩

在特征提取阶段，可对稀疏特征进行压缩处理：

from scipy import sparse
import numpy as np

# 稀疏矩阵压缩
sparse_matrix = sparse.csr_matrix(dense_matrix)
sparse_matrix.eliminate_zeros()  # 去除零元素

通过以上方法，可将存储空间减少50-80%，同时保持良好的读取性能。