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我想在磁盘阵列上存储由 zarr 支持的 1TB 随机数据。目前，我正在做类似以下的事情：

import numpy as np
import zarr
from numcodecs import Blosc

compressor = Blosc(cname='lz4', clevel=5, shuffle=Blosc.BITSHUFFLE)
store = zarr.DirectoryStore('TB1.zarr')
root = zarr.group(store)
TB1 = root.zeros('data',
           shape=(1_000_000, 1_000_000),
           chunks=(20_000, 5_000),
           compressor=compressor,
           dtype='|i2')

for i in range(1_000_000): 
    TB1[i, :1_000_000] = np.random.randint(0, 3, size=1_000_000, dtype='|i2')

这需要一些时间——我知道如果我不总是生成1_000_000随机数而是重用数组，那么事情可能会得到改善，但我现在想要更多的随机性。有没有更好的方法来构建这个随机数据集？

更新 1

使用更大的 numpy 块可以加快速度：

for i in range(0, 1_000_000, 100_000): 
    TB1[i:i+100_000, :1_000_000] = np.random.randint(0, 3, size=(100_000, 1_000_000), dtype='|i2')
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我建议使用Dask Array，它可以并行计算随机数和存储，例如：

import zarr                                                           
from numcodecs import Blosc                                           
import dask.array as da                                               

shape = 1_000_000, 1_000_000                                          
dtype = 'i2'                                                          
chunks = 20_000, 5_000                                                
compressor = Blosc(cname='lz4', clevel=5, shuffle=Blosc.BITSHUFFLE) 

# set up zarr array to store data
store = zarr.DirectoryStore('TB1.zarr')
root = zarr.group(store) 
TB1 = root.zeros('data', 
                 shape=shape, 
                 chunks=chunks, 
                 compressor=compressor, 
                 dtype=dtype) 

# set up a dask array with random numbers
d = da.random.randint(0, 3, size=shape, dtype=dtype, chunks=chunks)  

# compute and store the random numbers
d.store(TB1, lock=False)

默认情况下，Dask 将使用所有可用的本地内核进行计算，但也可以通过Distributed包配置为在集群上运行。

于 2020-05-15T11:25:08.050 回答