Formato Zarr para Datos Científicos¶

📚 Descripción general¶

En este cuadernillo aprenderás todo sobre Zarr, el formato ARCO más usado para datos científicos multidimensionales:

¿Qué es Zarr? - Conceptos fundamentales (Store, Group, Array)
Exportar a Zarr - Convertir datos radar a formato Zarr
Carga perezosa - Trabajar con archivos sin cargarlos en memoria
Fragmentación - Optimizar rendimiento según tu caso de uso
Metadatos - Inspeccionar estructura interna de archivos Zarr

Trabajarás con datos reales de radar meteorológico colombiano.

✅ Requisitos previos¶

Concepto	Importancia	Notas
Introducción a ARCO	Necesario	Conceptos ARCO y FAIR
Introducción a Radar	Necesario	Datos radar meteorológico
Xarray	Necesario	Manipulación de datos multidimensionales

⏱️ Tiempo estimado de aprendizaje:

📖 Solo lectura: 15–20 minutos
🏋️ Con actividades prácticas: 25–30 minutos

✍️ Formato: práctico, ejecuta y modifica el código

Librerías¶

Importamos las librerías necesarias para este cuaderno.

import xarray as xr  # Estructuras de datos multidimensionales
import xradar as xd  # Lectura y manipulación de datos radar
import zarr  # Formato de almacenamiento optimizado
import numpy as np  # Operaciones numéricas
import matplotlib.pyplot as plt  # Visualización
import cmweather  # Colormaps meteorológicos
import os  # Operaciones del sistema de archivos
from pathlib import Path  # Manejo de rutas

1. ¿Qué es Zarr?¶

Zarr es un formato para almacenar grandes arrays N-dimensionales — en fragmentos (chunks) — con metadatos, diseñado para acceso rápido y paralelo desde almacenamiento local o en la nube.

Conceptos clave de Zarr:¶

Store (Almacén):

Un directorio en disco (e.g., LocalStore)
Un bucket en la nube (e.g., FsspecStore para s3://…)
En memoria (e.g., MemoryStore)

Group (Grupo):

Un grupo puede contener múltiples arrays Zarr relacionados
Puede contener otros grupos (jerarquía anidada)
Cada grupo tiene sus propios metadatos (en zarr.json)

Ventajas de Zarr:¶

📦 Compresión - Para ahorrar espacio de almacenamiento
🔀 Acceso paralelo - Por múltiples usuarios simultáneamente
📡 Transmisión eficiente - Desde almacenamiento en nube
⚡ Procesamiento bajo demanda - Sin necesidad de descargar todo

Piensa en ello como tener una biblioteca donde puedes tomar solo los libros que necesitas, ¡en lugar de tener que llevarte toda la biblioteca!

Características clave de Zarr¶

Formato abierto y libre - No propietario, código abierto
Compatible con NumPy - Se integra perfectamente con el ecosistema científico de Python
Compresión flexible - Múltiples algoritmos de compresión disponibles
Metadatos integrados - Autodescriptivo, similar a NetCDF
Almacenamiento jerárquico - Soporta estructuras de grupos anidados
Optimizado para nube - Diseñado desde el inicio para object storage (S3, GCS, Azure)

Zarr vs NetCDF: Comparación¶

Característica	NetCDF	Zarr
Fragmentación	Limitada	Flexible y optimizada
Acceso paralelo	Difícil	Nativo
Almacenamiento nube	Ineficiente	Optimizado
Compresión	Limitada	Múltiples opciones
Escritura concurrente	No	Sí
Tamaño máximo	Limitado por formato	Sin límite práctico
Madurez	Muy maduro	En crecimiento rápido

2. Exportar Datos a Zarr¶

Ahora que entiendes qué es Zarr, ¡veámoslo en acción! Vamos a:

Cargar datos radar del cuadernillo anterior (1.5)
Exportarlos al formato Zarr
Examinar la estructura del archivo Zarr resultante

# Cargar datos radar usando xradar (del cuadernillo 1.5)
archivo_radar = "../data/CAR220809191504.RAWDSX2"

%%time
radar_dt = xd.io.open_iris_datatree(archivo_radar)

CPU times: user 1.21 s, sys: 22 ms, total: 1.23 s
Wall time: 1.26 s

print("Datos radar cargados:")
radar_dt

Datos radar cargados:

# Exportar a Zarr
# Escribimos en formato Zarr v3 (nativo). consolidated=False porque los
# metadatos consolidados no forman parte de la especificación de Zarr v3
zarr_path = "../data/radar_carimagua.zarr"

# Eliminar si existe para evitar errores
import shutil
if os.path.exists(zarr_path):
    shutil.rmtree(zarr_path)

# Exportar el DataTree completo
radar_dt.to_zarr(zarr_path, mode="w", zarr_format=3, consolidated=False)

print(f"✅ Datos exportados a: {zarr_path}")

/home/runner/micromamba/envs/cdh-python/lib/python3.14/site-packages/xradar/io/backends/iris.py:254: RuntimeWarning: invalid value encountered in sqrt
  return np.sqrt(decode_array(data, **kwargs))

Fetching long content....

# Examinar estructura del archivo Zarr
# Zarr v3 almacena metadatos de cada grupo/array en un único archivo zarr.json
print("Estructura del archivo Zarr:")
print("\nPrimeros 20 archivos/directorios:")
for i, (root, dirs, files) in enumerate(os.walk(zarr_path)):
    if i > 5:  # Limitar salida
        break
    level = root.replace(zarr_path, '').count(os.sep)
    indent = ' ' * 2 * level
    print(f"{indent}{os.path.basename(root)}/")
    subindent = ' ' * 2 * (level + 1)
    for file in files[:5]:  # Mostrar solo primeros 5 archivos por directorio
        print(f"{subindent}{file}")

3. Carga Perezosa (Lazy Loading)¶

Una de las ventajas más poderosas de Zarr es la carga perezosa (lazy loading). Esto significa que podemos abrir un archivo Zarr gigante sin cargar todos los datos en memoria. Solo se cargan los datos cuando realmente los necesitamos.

%%time
radar_zarr = xr.open_datatree( # Abrir archivo Zarr
    zarr_path, 
    engine="zarr",
    chunks={},
    consolidated=False
)

# Esto NO carga los datos en memoria, solo los metadatos
print("Archivo Zarr abierto:")
radar_zarr

# Cargar solo un subconjunto de datos
subset = radar_zarr["sweep_0"]
subset

# Acceder a una variable específica
# Los datos aún no se cargan en memoria - están "lazy"
dbzh = radar_zarr["sweep_0"]["DBZH"]

print("Variable DBZH (lazy):")
dbzh

# Visualizar el subconjunto
dbzh.plot(cmap="ChaseSpectral", vmin=-10, vmax=60)
plt.title("Reflectividad - Primeros 100 km, 0-180° azimuth")
plt.show()

4. Actividades Prácticas¶

Ahora es tu turno de experimentar con Zarr. Estas actividades te ayudarán a dominar fragmentación, rendimiento y metadatos.

🏋️ Práctica 1: Exportar con fragmentación personalizada¶

Zarr permite especificar cómo se fragmentan (chunk) los datos. Una fragmentación óptima puede mejorar significativamente el rendimiento.

Contexto sobre fragmentación:

La fragmentación determina qué tamaño tienen los “bloques” de datos. Opciones comunes:

📏 Estrategias de fragmentación:

{azimuth: 180, range: 250} → Fragmentos de tamaño específico (bueno para acceso parcial)
{azimuth: -1, range: -1} → Un solo fragmento por dimensión (bueno para cargar dimensiones completas)
- ¿Qué significa -1? → Toda la dimensión en un solo chunk (sin fragmentación adicional)
{azimuth: 360, range: 497} → Fragmentos medianos (balance entre los dos anteriores)

Tareas:

Carga el dataset de radar nuevamente
Accede al sweep_0 como Dataset
Aplica fragmentación personalizada usando .chunk() con {azimuth: 180, range: 250}
Exporta a Zarr con el nombre radar_chunked.zarr
Compara el tamaño con la versión anterior
Reflexión: ¿En qué caso de uso sería mejor cada estrategia de fragmentación?

# Tu código aquí

Solución

# 1. Cargar datos
radar_dt = xd.io.open_iris_datatree("../data/CAR220809191504.RAWDSX2")

# 2. Acceder a sweep_0
sweep0 = radar_dt["sweep_0"].ds

# 3. Aplicar fragmentación personalizada
sweep0_chunked = sweep0.chunk({"azimuth": -1, "range": -1})

# 4. Exportar
zarr_chunked_path = "../data/radar_chunked.zarr"
if os.path.exists(zarr_chunked_path):
    shutil.rmtree(zarr_chunked_path)
    
sweep0_chunked.to_zarr(zarr_chunked_path, mode="w")

# 5. Ver el nuevo esquema de partición o chunking 
sweep0_back = xr.open_zarr(zarr_chunked_path, chunks={})
sweep0_back["DBZH"]

🏋️ Práctica 2: Comparar velocidad de acceso¶

Compara la velocidad de lectura entre el formato original y Zarr.

Tareas:

Usa %%time para medir el tiempo de carga del archivo original
Usa %%time para medir el tiempo de apertura del archivo Zarr (lazy)
Mide el tiempo de cargar un subconjunto desde Zarr
Explica las diferencias de rendimiento

# Tu código aquí

Solución

# 1. Tiempo de carga del formato original
print("=== Formato original RAWDSX2 ===")
%time radar_orig = xd.io.open_iris_datatree("../data/CAR220809191504.RAWDSX2")

# 2. Tiempo de apertura Zarr (lazy)
print("\n=== Zarr (lazy loading) ===")
%time radar_z = xr.open_datatree(zarr_path,engine="zarr")

# 3. Tiempo de cargar subconjunto desde Zarr
print("\n=== Cargar subconjunto desde Zarr ===")
%time subset = radar_z = xr.open_datatree(zarr_path, engine="zarr", group="sweep_0")

print("\n📊 Interpretación:")
print("- RAWDSX2: Carga completa necesaria")
print("- Zarr lazy: Apertura casi instantánea (solo metadatos)")
print("- Zarr subset: Solo carga los fragmentos necesarios")
print("\n✅ Ventaja: Zarr permite exploración rápida y acceso selectivo")

🏋️ Práctica 3: Inspeccionar metadatos Zarr¶

Contexto:

Zarr almacena metadatos en archivos JSON legibles por humanos. Esto te permite:

✅ Verificar la compresión aplicada sin cargar datos
✅ Confirmar el tamaño de fragmentos (chunks)
✅ Entender el esquema de datos antes de procesarlos
✅ Diagnosticar problemas de rendimiento

En Zarr v3 (el formato que usamos en este cuadernillo), cada grupo o array tiene un único archivo:

zarr.json: Contiene toda la metadata del nodo (forma, tipo, fragmentación, codecs) junto con sus atributos personalizados bajo la clave "attributes"

Esto simplifica el esquema anterior de Zarr v2, que dividía esta información entre .zattrs, .zarray y .zgroup.

Exploraremos estos archivos para entender cómo Zarr organiza la información.

Tareas:

Lee el archivo zarr.json del grupo raíz (sweep_0) de tu archivo Zarr
Lee el archivo zarr.json de la variable DBZH
Identifica en el zarr.json de DBZH: codecs (compresión/serialización), forma del array, fragmentación, tipo de datos
Explica qué significa cada campo y cómo afecta el rendimiento

# Tu código aquí

Solución

import json

# 1. Leer metadata del grupo raíz (en Zarr v3, atributos y metadata
#    del nodo viven juntos en un único archivo zarr.json)
print("=== Metadata del grupo raíz (zarr.json) ===")
with open(f"{zarr_path}/sweep_0/zarr.json", 'r') as f:
    group_meta = json.load(f)
    print(json.dumps(group_meta.get("attributes", {}), indent=2)[:500])  # Primeros 500 caracteres

# 2. Leer metadata del array DBZH
print("\n=== Metadata del array DBZH (zarr.json) ===")
with open(f"{zarr_path}/sweep_0/DBZH/zarr.json", 'r') as f:
    dbzh_meta = json.load(f)
    print(json.dumps(dbzh_meta, indent=2))

# 3 y 4. Identificar y explicar campos
print("\n📋 Explicación de campos clave:")
print(f"- shape: {dbzh_meta['shape']} → Forma del array (azimuth, range)")
print(f"- chunk_grid: {dbzh_meta['chunk_grid']['configuration']['chunk_shape']} → Tamaño de cada fragmento")
print(f"- data_type: {dbzh_meta['data_type']} → Tipo de datos (float32)")
print(f"- codecs: {[c['name'] for c in dbzh_meta['codecs']]} → Cadena de codecs (serialización + compresión)")
print(f"- fill_value: {dbzh_meta['fill_value']} → Valor para datos faltantes")

Resumen¶

En este cuadernillo dominaste el formato Zarr:

✅ Conceptos fundamentales: Store, Group, Array, fragmentación

✅ Exportación: Convertiste datos radar a formato Zarr cloud-optimized

✅ Carga perezosa: Abriste archivos grandes sin cargar todo en memoria

✅ Fragmentación: Optimizaste estrategias de chunking

✅ Metadatos: Inspeccionaste estructura interna JSON

✅ Rendimiento: Comparaste velocidad con formatos tradicionales

Ahora puedes trabajar eficientemente con grandes volúmenes de datos científicos usando formatos ARCO.

💡 ¿Cuándo usar Zarr vs NetCDF?¶

Usa Zarr cuando:

📈 Datasets muy grandes (> 1 GB)
☁️ Almacenamiento en nube (S3, GCS, Azure)
🔀 Acceso paralelo por múltiples usuarios
⚡ Acceso rápido a subconjuntos
📊 Pipelines de análisis escalables

Usa NetCDF cuando:

💾 Sistemas de archivos locales
📁 Datasets pequeños (< 1 GB)
🔒 Compatibilidad con software legacy
📜 Estándares CF requeridos

¿Qué sigue?¶

Ahora que dominas los formatos de datos científicos (NetCDF, GRIB, Zarr), estás listo para aplicar estos conocimientos en el acceso y análisis de datos hidrometeorológicos reales.

Temas avanzados para explorar:¶

Kerchunk: Virtualización de NetCDF como Zarr sin conversión
Dask: Procesamiento paralelo y distribuido
Intake: Catálogos de datos ARCO
Pangeo: Ecosistema de análisis científico en la nube

Recursos recomendados:¶

👉 Continúa con: Sección 2 - Acceso a datos hidrometeorológicos

📚 Referencias¶

Miles, A. et al. (2022). Zarr: A format for the storage of chunked, compressed, N-dimensional arrays. https://zarr.dev
Abernathey, R. et al. (2021). Cloud-Native Repositories for Big Scientific Data. Computing in Science & Engineering, 23(2), 26-35.
WMO (2021). Manual on the WMO Integrated Global Observing System (WIGOS). WMO-No. 1160.
Helmus, J. J., & Collis, S. M. (2016). The Python ARM Radar Toolkit (Py-ART). Journal of Open Research Software, 4(1).