Aktionen

NetCDF: Unterschied zwischen den Versionen

Aus BAWiki

imported>Lang Guenther
K (Gitter: Überschrift geändert)
(Links to existing pages added by LinkTitles bot.)
Zeile 29: Zeile 29:
 
[http://visa.lab.asu.edu/web/wp-content/uploads/2015/12/S08210-3.pdf Biookaghazadeh, Saman, et al. (2015) ''Enabling scientific data storage and processing on big-data systems''. Big Data (Big Data), 2015 IEEE International Conference on. IEEE, 2015] Verwenden von in netCDF-Dateien gespeicherten Daten in dem Big-Data Analysesystem [http://hadoop.apache.org Hadoop].
 
[http://visa.lab.asu.edu/web/wp-content/uploads/2015/12/S08210-3.pdf Biookaghazadeh, Saman, et al. (2015) ''Enabling scientific data storage and processing on big-data systems''. Big Data (Big Data), 2015 IEEE International Conference on. IEEE, 2015] Verwenden von in netCDF-Dateien gespeicherten Daten in dem Big-Data Analysesystem [http://hadoop.apache.org Hadoop].
  
[https://www.researchgate.net/publication/303822983_Uniform_post-processing_of_computational_results_based_on_UGRID_CF_NetCDF_files Lang, G. (2016) "Uniform post-processing of computational results based on UGRID CF netCDF files"], 13th International UnTRIM Users Workshop 2016, Villa Madruzzo, Italy, May 30th - June 1st ([[doi:10.13140/RG.2.1.5059.8000]]).
+
[https://www.researchgate.net/publication/303822983_Uniform_post-processing_of_computational_results_based_on_UGRID_CF_NetCDF_files Lang, G. (2016) "Uniform post-processing of computational results based on UGRID CF netCDF files"], 13th International [[UNTRIM|UnTRIM]] Users Workshop 2016, Villa Madruzzo, Italy, May 30th - June 1st ([[doi:10.13140/RG.2.1.5059.8000]]).
  
 
[http://www.mdpi.com/2077-1312/2/1/194/htm Signell, R. P. und Snowden, D. P. (2014) ''Advances in a Distributed Approach for Ocean Model Data Interoperability''. J. Mar. Sci. Eng. 2014, 2, 194-208]. Verweist u. a. auf die Vorteile der Verwendung des UGRID CF Standards für die Speicherung von Daten in netCDF-Dateien.
 
[http://www.mdpi.com/2077-1312/2/1/194/htm Signell, R. P. und Snowden, D. P. (2014) ''Advances in a Distributed Approach for Ocean Model Data Interoperability''. J. Mar. Sci. Eng. 2014, 2, 194-208]. Verweist u. a. auf die Vorteile der Verwendung des UGRID CF Standards für die Speicherung von Daten in netCDF-Dateien.

Version vom 30. Mai 2017, 13:12 Uhr

Allgemeines

Zielsetzung dieser BAWiki-Seiten

Dieser Bereich des BAWiki enthält alle NetCDF-Konventionen, die zur Speicherung typischer BAW-spezifischer Daten in NetCDF-Dateien (siehe network common data form) erforderlich sind. Insbesondere werden auch alle lokalen Konventionen aufgeführt, die über die international vereinbarte CF-Metadaten-Konvention hinausgehen. In vielen Fällen, in denen die CF-Konventionen unzueichend sind, werden i. W. die Unstructured Grid Metadata Conventions for Scientific Datasets (UGRID Conventions) verwendet. Die aktuelle Version der UGRID Conventions wird auf auf GITHUB beschrieben. Nützliche Mustervorlagen zur Verwendung insbesondere globaler Attribute sind bei den NODC NetCDF Templates zu finden. Das Datenzentrum NODC firmiert seit einiger Zeit unter National Centers for Environmental Information (NCEI).

Die seit 2010 entwickelte BAW-Ausprägung einer NetCDF-Datei wird als Datei des Typs CF-NETCDF.NC bezeichnet. Ab Version NetCDF-4.0 wird HDF (Hierarchical Data File, siehe HDF5 Group) als darunter liegendes Dateiformat verwendet. Damit werden Konzepte wie Online-Kompression der gelesenen/geschriebenen Daten sowie das File Chunking auch bei Verwendung der NetCDF API unterstützt

Wichtige NetCDF Hilfsmethoden

Die wichtigsten Hilfsmethoden der NetCDF Utilities sind:

  • NCDUMP Inhalt einer NetCDF Datei als Text (selektiv) ausgeben;
  • NCCOPY Inhalt einer NetCDF Datei selektiv kopieren, Kompressionsniveau abwandeln, innere Struktur der Datei (File Chunking) abwandeln; und
  • NCGEN erzeugt eine NetCDF Datei aus einer CDL Textdatei; optional kann auch C oder FORTRAN Code automatisch damit erzeugt werden.

Einen guten Gesamtüberblick gibt die NetCDF-Dokumentation.

File Chunking

Die Chunk Size der in einer CF NetCDF abgelegten Variablen kann die Geschwindigkeit, mit der diese entlang verschiedener Dimensionen gelesen werden kann, erheblich beeinflussen. Typisch für unterschiedliche Zugriffe ist z. B. der räumliche (synoptische) Zugriff gegenüber dem Zeitserien-Zugriff. Die Chunk Size kann sehr allgemein über die NetCDF API individuell optimiert werden. In vielen Situationen können befriedigende Ergebnisse allerdings auch schon auf sehr einfachem Wege mit Hilfe des Hilfsprogramms NCCOPY erzielt werden. Für weitergehende Informationen lese man:

NetCDF vs. GRIB

Neben NetCDF ist GRIB ein weit verbreitetes Dateiformat. Zur Problematik der Unterschiede von NetCDF und GRIB wurde im September 2014 ein Workshop beim ECMWF abgehalten. Weitere Informationen auf der Website des Workshops Closing the GRIB/NetCDF gap.

Literatur

Biookaghazadeh, Saman, et al. (2015) Enabling scientific data storage and processing on big-data systems. Big Data (Big Data), 2015 IEEE International Conference on. IEEE, 2015 Verwenden von in netCDF-Dateien gespeicherten Daten in dem Big-Data Analysesystem Hadoop.

Lang, G. (2016) "Uniform post-processing of computational results based on UGRID CF netCDF files", 13th International UnTRIM Users Workshop 2016, Villa Madruzzo, Italy, May 30th - June 1st (doi:10.13140/RG.2.1.5059.8000).

Signell, R. P. und Snowden, D. P. (2014) Advances in a Distributed Approach for Ocean Model Data Interoperability. J. Mar. Sci. Eng. 2014, 2, 194-208. Verweist u. a. auf die Vorteile der Verwendung des UGRID CF Standards für die Speicherung von Daten in netCDF-Dateien.

Wie man Unidata danken kann

"Software and technologies developed and distributed by the Unidata Program Center are (with very few exceptions) Free and Open Source, and you can use them in your own work with no restrictions. In order to continue developing software and providing services to the Unidata community, it is important that the Unidata Program Center be able to demonstrate the value of the technologies we develop and services we provide to our sponsors — most notably the National Science Foundation. Including an acknowledgement in your publication or web site helps us do this."

"It helps even more if we are aware of what you're doing. If you're using Unidata technologies and citing them in a paper, poster, thesis, or other venue, we'd be grateful if you would let us know about it by sending a short message to support@unidata.ucar.edu. Thanks!"

Informell

Zitat

  • Unidata, (year): Package name version number [software]. Boulder, CO: UCAR/Unidata Program Center. Available from URL-to-software-page.

Wo wird NetCDF verwendet?

Für eine Übersicht siehe Where is NetCDF used?.

Globale Attribute

Einzelpositionen, Profile und Gitter

Zeitkoordinate

Vertikalkoordinate

Reduktion der Datensatzgröße

Traditionell, d. h. bis zum Erscheinen von NetCDF-4 (HDF), konnte die Größe der Datensätze mit

reduziert werden. Die Verwendung dieser Methoden wird heute (NetCDF-4 (HDF)) nicht mehr empfohlen. Über die NetCDF API kann jede Variable individuell (Online) beim Schreiben einer Datei komprimiert werden. Existierende NetCDF Dateien können außerdem mit Hilfe von NCCOPY nachträglich komprimiert werden.

Horizontales Koordinatensystem

Daten

Synoptische Daten

Zeitserien

Analysedaten


zurück zu Standard-Software-Anwendungen (Add-ons)


Strukturübersicht