大规模数据集压缩存储技术实践
在大模型训练过程中，数据集的存储和传输成本日益成为瓶颈。本文分享几种实用的数据压缩技术，帮助你有效降低存储空间。
1. 利用Parquet格式存储
Parquet是一种列式存储格式，天然支持压缩。通过以下代码实现：
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({
'id': range(1000000),
'value': [i * 1.5 for i in range(1000000)],
'category': ['A', 'B', 'C'] * 333334
})
# 写入压缩的Parquet文件
pq.write_table(pa.Table.from_pandas(df), 'data.parquet',
compression='snappy')
# 读取数据
df_read = pq.read_table('data.parquet').to_pandas()
2. 使用HDF5存储
对于需要随机访问的数据集，HDF5是不错选择：
import h5py
import numpy as np
# 创建大型数组
large_array = np.random.randn(1000000, 10)
# 存储到HDF5文件
with h5py.File('data.h5', 'w') as f:
f.create_dataset('dataset', data=large_array,
compression='gzip',
compression_opts=9)
3. 数据类型优化
合理选择数据类型可以节省大量空间：
# 原始数据
original_df = pd.DataFrame({'int_col': range(1000), 'float_col': [i * 0.1 for i in range(1000)]})
# 转换为更小的数据类型
optimized_df = original_df.copy()
optimized_df['int_col'] = optimized_df['int_col'].astype('int32')
optimized_df['float_col'] = optimized_df['float_col'].astype('float32')
这些方法结合使用，可将存储空间减少50%以上。建议在实际项目中根据数据特征选择最适合的压缩方案。
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