HDF5（Hierarchical Data Format 5）概述
1. 什么是 HDF5
HDF5 是一种面向 大规模、复杂科学数据 的开放式文件格式和对应的 I/O 库。它由美国国家超级计算应用中心（NCSA）/HDF Group 开发，旨在提供跨平台、跨语言的统一存储方案，常用于保存多维数组、表格、图像、元数据等异构数据。
2. 关键特性
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 层次化结构 | 类似文件系统的“组（Group）‑数据集（Dataset）”组织方式，支持任意深度的嵌套 |
| 自描述（Self‑describing） | 文件内部携带完整的元数据（属性、数据类型、维度等），无需外部说明即可解释内容 |
| 高效压缩与分块（Chunking） | 支持多种压缩过滤器（GZIP、SZIP 等），并可将大数据集分块存储以提升随机访问性能 |
| 并行 I/O | 通过 MPI‑IO 等机制实现多进程并发读写，适合 HPC 环境 |
| 跨语言/跨平台 | 官方提供 C、C++、Fortran、Java、Python（h5py、PyTables）、MATLAB、R 等接口 |
| 可扩展性 | 支持自定义复合数据类型、枚举、引用等，几乎可以描述任意结构的数据 |
3. 数据模型与文件结构
HDF5 的数据模型由以下核心对象组成（每个对象在文件中都有唯一的标识）：
| 对象 | 作用 |
|---|---|
| File | 整个 HDF5 文件的根容器 |
| Group | 类似文件夹，用于组织子对象 |
| Dataset | 存放实际数据的多维数组或表格 |
| Datatype | 描述数据元素的类型（整数、浮点、字符串、复合等） |
| Dataspace | 定义数据的维度和布局 |
| Attribute | 附加在 Group 或 Dataset 上的元数据 |
| Link | 符号链接或硬链接，实现对象的别名或共享 |
这种层次化、对象化的设计使得 HDF5 能够像文件系统一样灵活管理复杂数据，同时保持高效的随机访问能力。
4. 常用库与语言支持
| 语言/环境 | 主流库 |
|---|---|
| Python | h5py、PyTables |
| MATLAB | 内置 HDF5 函数（h5read、h5write） |
| R | rhdf5 包 |
| C / C++ / Fortran | 官方 HDF5 C 库及对应语言绑定 |
| Java | HDF5 Java API |
| 其他 | Julia、Scala、Rust 等社区实现 |
这些库均封装了底层的 HDF5 库，使得用户可以直接进行创建、读取、写入、压缩等操作。
5. 典型应用场景
- 科学计算与仿真：气象、天文、粒子物理、分子动力学等大规模数值模拟数据的存储与共享
- 遥感与卫星影像：存储多波段影像、时间序列观测数据
- 机器学习 / 深度学习：保存训练数据、模型权重（如 Keras 的
.h5格式） - 生物信息学：基因组、显微镜图像等高维实验数据
- 工业与工程：CAD、BIM、GIS 等复杂结构数据的归档
6. 文件扩展名与兼容性
- 常用后缀：
.h5、.hdf5（两者等价） - 文件是二进制、跨平台（Windows、Linux、macOS）均可直接读取，无需转换。
小结
HDF5 通过层次化的自描述数据模型、强大的压缩与并行 I/O 能力，以及广泛的语言支持，成为科研、工程和数据科学领域存储大规模异构数据的事实标准。它既能保持高效的随机访问，又能在不同平台和语言之间实现无缝共享，是现代数据密集型工作流的核心存储格式。
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