Как лучше всего преобразовать коллекцию файлов NetCDF в набор данных Zarr

Я пытаюсь переработать коллекцию файлов NetCDF и создать набор данных Zarr на AWS S3. У меня есть 168 оригинальных классических файлов NetCDF4 с массивами размерности time: 1, y: 3840, x: 4608, разбитых как chunks={'time':1, 'y':768, 'x':922}.

Я хочу записать этот вывод в Zarr, и я хочу оптимизировать для извлечения временных рядов, поэтому включите больше записей времени в мои фрагменты. Я подумал, что буду использовать xarray, чтобы помочь выполнить работу, поскольку у меня есть много процессоров для использования преимуществ Dask, а в xarray есть как xr.open_mfdataset, так и ds.to_zarr.

Сначала я попытался выполнить повторное объединение до chunks={'time':24, 'y':768, 'x':922}, чтобы соответствовать входному фрагменту NetCDF4 в x и y, но когда я попытался написать в Zarr, он пожаловался, потому что ему нужны были одинаковые размеры фрагментов как в x, так и в y, допуская только неоднородный размер в последнем фрагменте. размер time (и, к сожалению, в измерении x общий размер 4608 не кратен размеру блока 922.

Тогда я попробовал chunks={'time':168, 'y':384, 'x':288}, и это начало работать, и продолжалось очень быстро в течение нескольких минут, затем становилось все медленнее и медленнее. В конце концов, через 50 минут кластер умер:

4072 distributed.core - INFO - Event loop was unresponsive in Worker for 1.41s.  This is often caused by long-running GIL-holding functions or moving large chunks of data. This can cause timeouts and instability.
4073 slurmstepd: error: Step 3294889.0 exceeded memory limit (25346188 > 25165824), being killed

Вот код, который я использую:

from dask.distributed import Client

import pandas as pd
import xarray as xr
import s3fs
import zarr

client = Client(scheduler_file='/home/rsignell/scheduler.json')
client

root = '/lustre/projects/hazards/cmgp/woodshole/rsignell/nwm/forcing_short_range/' 

bucket_endpoint='https://s3.us-west-1.amazonaws.com/'

f_zarr = 'rsignell/nwm/test_week4'

dates = pd.date_range(start='2018-04-01T00:00', end='2018-04-07T23:00', freq='H')

urls = ['{}{}/nwm.t{}z.short_range.forcing.f001.conus.nc'.format(root,a.strftime('%Y%m%d'),a.strftime('%H')) for a in dates]

ds = xr.open_mfdataset(urls, concat_dim='time', chunks={'time':1, 'y':768, 'x':922})
ds = ds.drop(['ProjectionCoordinateSystem','time_bounds'])
ds = ds.chunk(chunks={'time':168, 'y':384, 'x':288}).persist()
ds

производство

<xarray.Dataset>
Dimensions:         (reference_time: 168, time: 168, x: 4608, y: 3840)
Coordinates:
  * reference_time  (reference_time) datetime64[ns] 2018-04-01 ...
  * x               (x) float64 -2.304e+06 -2.303e+06 -2.302e+06 -2.301e+06 ...
  * y               (y) float64 -1.92e+06 -1.919e+06 -1.918e+06 -1.917e+06 ...
  * time            (time) datetime64[ns] 2018-04-01T01:00:00 ...
Data variables:
    T2D             (time, y, x) float64 dask.array<shape=(168, 3840, 4608), chunksize=(168, 384, 288)>
    LWDOWN          (time, y, x) float64 dask.array<shape=(168, 3840, 4608), chunksize=(168, 384, 288)>
    Q2D             (time, y, x) float64 dask.array<shape=(168, 3840, 4608), chunksize=(168, 384, 288)>
    U2D             (time, y, x) float64 dask.array<shape=(168, 3840, 4608), chunksize=(168, 384, 288)>
    V2D             (time, y, x) float64 dask.array<shape=(168, 3840, 4608), chunksize=(168, 384, 288)>
    PSFC            (time, y, x) float64 dask.array<shape=(168, 3840, 4608), chunksize=(168, 384, 288)>
    RAINRATE        (time, y, x) float32 dask.array<shape=(168, 3840, 4608), chunksize=(168, 384, 288)>
    SWDOWN          (time, y, x) float64 dask.array<shape=(168, 3840, 4608), chunksize=(168, 384, 288)>

Тогда я звоню

fs = s3fs.S3FileSystem(anon=False, client_kwargs=dict(endpoint_url=bucket_endpoint))
d = s3fs.S3Map(f_zarr, s3=fs)

compressor = zarr.Blosc(cname='zstd', clevel=3, shuffle=2)
encoding = {vname: {'compressor': compressor} for vname in ds.data_vars}

delayed_store = ds.to_zarr(store=d, mode='w', encoding=encoding, compute=False)
persist_store = delayed_store.persist(retries=100)

и прямо перед его смертью Dask Daskboard выглядит так:

Общий размер файлов NetCDF4 составляет 20 ГБ, поэтому кажется немного безумным, что на панели Dask Dashboard отображается более 500 ГБ, а 30 процессоров с 60 ГБ ОЗУ для каждого недостаточно.

Что я делаю не так или что было бы лучше?