在 Julia 中使用 Arrow.jl 进行数据压缩

时间:2021-07-29 15:40:50

标签: julia compression apache-arrow lz4

我尝试使用 Arrow.jl 压缩数据。但是,使用以下代码的测试运行没有显示任何大小减少(或压缩)。我可以就我的实施寻求建议吗,比如我做错了什么? 代码:

using CSV, DataFrames, Arrow
df = CSV.read("input_data.csv", DataFrame)
function compress_data(data::DataFrame)
    io = Arrow.tobuffer(data)
    d = Arrow.Table(io; convert=false)
    Arrow.write("output_data.lz4", d; compress=:lz4)
end
compress_data(df)

期待建议。谢谢!

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

代码看起来不错,使用全零值的输入 CSV 对其进行测试,压缩率很高。

我怀疑这里的情况是使用浮点数,这里有两个潜在的棘手问题需要记住

  1. 在浮点数在小范围内的情况下,例如0. < x < 1.,我们可能会期待压缩的潜力,但我们可能会感到失望,因为浮点数的字节模式不适用于常见的压缩技术。
  2. Float64 的文本表示可能会截断小数,并且每个值存储的字节数远少于 8 个字节,因此在保存二进制表示时实际上可以增加保存。

浮点数的压缩技术确实存在,例如Blosc,但除非您的数据很幸运,否则结果可能会令人失望。有损压缩技术可以实现高压缩率,例如zfp。您可以在 SO 上找到有关该主题的更多信息: Compressing floating point data