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我在 s3 中有每月 zarr 文件，其中包含网格温度数据。我想为一个纬度/经度提取多个月的数据并创建该时间序列的数据框。一些伪代码：

datasets=[]
for file in files:
    s3 = s3fs.S3FileSystem()        
    zarr_store = s3fs.S3Map(file, s3=s3)
    zarr = xr.open_zarr(store=zarr_store, consolidated=True)
    ds = zarr.sel(latitude=lat,
                  longitude=long,
                  time=slice(start_date.strftime("%Y-%m-%d"),
                             end_date.strftime("%Y-%m-%d"))
                       )
    datasets.append(ds)

con = xr.concat(datasets, dim='time')
df = con.to_dataframe()

所以这段代码可以工作，但速度非常慢。我希望使用 dask 来加快速度。我的计划是更改一次处理一个文件并返回数据帧的方法。然后我会调用 client.map() 并生成所有 dfs，然后在最后将它们连接在一起。所以我结束了与此类似的事情：

def load(file, lat: float, long: float, start_date, end_date):

    s3 = s3fs.S3FileSystem()
    s3_path = file['s3_bucket'] + '/' + file['zarr_s3_key']
    zarr_store = s3fs.S3Map(s3_path, s3=s3)
    zarr = xr.open_zarr(store=zarr_store, consolidated=True)

    ds = zarr.sel(latitude=lat,
                  longitude=long,
                  time=slice(start_date.strftime("%Y-%m-%d"),
                             end_date.strftime("%Y-%m-%d"))
                 )

    tmp = x.result().to_array().values
    df_time = zarr.coords['time'].sel(time=slice(start_date.strftime("%Y-%m-%d"), end_date.strftime("%Y-%m-%d"))).values
    df = pd.DataFrame({'time': df_time, 'lat': lat, 'long': long, 'dat': tmp})
    df.set_index(['time', 'lat', 'long'], inplace=True)

    return df

if __name__ == '__main__':
    client = Client('tcp://xxx')

    start_date = date(2000, 1, 7)
    end_date = date(2000, 10, 20)
    lat = 2
    lon = 10

    # get the s3 locations of the zarr files from the db
    files = get_files()

    # try just running with one file
    res = client.submit(load, files[0], lat, lon, start_date, end_date) 

    # run them all
    future = client.map(load, files,
                        repeat(lat), repeat(lon),
                        repeat(start_date), repeat(end_date))
    x = client.gather(future)

当我将客户端连接到本地计算机时，此代码运行良好。但是当我尝试连接到远程集群时，我在 xr.open_zarr 调用中收到以下错误：

KeyError：'XXX/data.zarr/.zmetadata'

我尝试更改代码并在方法调用之外加载 zarrs 并将它们传入，但结果只给了我 nans。有什么我想念的吗？这不是解决我想要做的事情的正确方法吗？

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2 回答 2

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如果您只想在某个点提取时间序列，您可以创建一个 Dask 客户端，然后让 xarray 并行执行魔术。在下面的示例中，我们只有一个 zarr 数据集，但只要工作人员忙于处理每个 Zarr 文件中的块，您就不会从并行解析 Zarr 文件中获得任何收益。

import xarray as xr
import fsspec
import hvplot.xarray

from dask.distributed import Client

url = 's3://mur-sst/zarr'  # Amazon Public Data

ds = xr.open_zarr(fsspec.get_mapper(url, anon=True), consolidated=True)

timeseries = ds['analysed_sst'].sel(time=slice('2015-01-01','2020-01-01'),
                                    lat=43, 
                                    lon=-70).persist()

timeseries.hvplot()

产生：

在此处输入图像描述

这是完整的 Jupyter 笔记本

于 2020-04-20T22:24:15.210 回答
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能够解决这个问题，但会留下它，以防它在未来帮助其他人。

所以原来是权限问题。工作人员无权访问 S3 存储桶，这就是我收到 KeyError 的原因。

如果这是批量加载/处理 zarrs 的最佳方式，我仍然愿意听取人们的意见

于 2020-04-17T04:07:58.667 回答