HDF（Hierarchical Data Format）文件和数据格式
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简介
HDF（Hierarchical Data Format）是一种用于存储和管理大型科学数据集的文件格式。它是一种多维数组和复杂数据结构的容器，广泛应用于科学、工程和研究领域。它可以存储多种类型的数据，包括数值、图像、音频、文本等，支持层次结构，允许数据集按照多层次的组织方式进行存储和访问，方便数据的组织、检索和分析。
数据格式
HDF 文件采用了分层数据管理结构，由目录（Directory）和数据对象集（Collection）组成，通过总体目录结构可以直接从嵌套的文件中获取各种信息。
优点
- 自述性：HDF 文件具有自我描述的特点，文件里的每一个数据对象都包含关于该数据的综合信息（元数据），这允许应用程序在没有外部信息的情况下解释 HDF 文件的结构和内容。
- 多样性：HDF 文件可以包含多种类型的数据，如栅格图像数据、科学数据集、信息说明数据等，这种数据结构方便了信息的提取。
- 灵活性：HDF 允许用户把相关的数据对象组合在一起，放到一个分层结构中，并向数据对象添加描述和标签。同时，用户也可以把科学数据存储到多个 HDF 文件中。
- 可扩展性：HDF 极易容纳将来新增加的数据模式，容易与其他标准格式兼容。
- 独立性：HDF 是一种与平台无关的文件格式，HDF 文件可以在不同类型的机器上传输，而无需转换格式。
- 标准化：HDF 对常用数据集的格式和描述进行了标准化，鼓励所有机器和程序使用标准数据格式。
缺点
- 访问延迟：虽然 HDF 文件在存储和分发科学数据方面表现出色，但在某些情况下，它可能不适合需要低延迟数据访问的应用场景。
- 小文件存储：对于大量的小文件存储，HDF 可能不是最优选择，因为 NameNode 将文件系统的元数据存储在内存中，文件系统的存储能力受限于 NameNode 的内存容量。
- 写入限制：HDFS（Hadoop Distributed File System，一种分布式文件系统）与 HDF 在某些方面相似，但 HDFS 不支持并发写入和文件随机修改，这可能对某些应用场景构成限制。然而，需要注意的是，这一缺点更多是针对 HDFS 而非 HDF 文件本身，因为 HDF 文件并不直接涉及到底层的分布式文件系统实现。但在实际应用中，如果需要频繁修改数据或进行并发写入，可能需要考虑其他更适合的文件格式或存储系统。
应用场景
HDF 适用于存储和管理大规模、复杂的科学数据，特别是在科学研究、数据分析和可视化等领域有广泛的应用，如天文学、地球科学、生物医学、气象学等，用于存储和共享大规模的科学数据集。
示例图
- HDF 文件格式示例。
- HDF 格式气象数据。
文件打开方式
- 在 HDFView 打开 HDF 文件。