ERA5データをPythonの並列処理で高速ダウンロード

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ERA5データをPythonの並列処理で高速ダウンロード

ERA5データをPythonの並列処理で高速ダウンロード

Copernicus Climate Data Store（CDS）から提供されるERA5データを、Pythonによる並列処理ワークフローで効率的に取得するためのサンプルリポジトリです。READMEとJupyter Notebook（parallel-ERA5-data-download.ipynb）を中心に、複数リクエストを並列化してダウンロード時間を短縮し、HPC環境やバッチ処理との相性も考慮した設計になっています。CDS APIの基本や並列化の考え方、エラーハンドリングや実運用上の注意点にも触れています。（約300字）

https://github.com/akash-met/Downloading-ERA5-Data-Faster-Using-Parallel-Processing-in-Python

概要

（リポジトリの概要を300字程度で説明）

このリポジトリは、Copernicus Climate Data Store（CDS）からERA5や関連データセットを取得する際に、ダウンロード処理を並列化して高速化する方法を示したJupyter Notebookを提供します。CDS APIに対する複数のリクエストを分割・並行実行することで、単一スレッドでの逐次ダウンロードよりも大幅に処理時間を短縮できます。ノートブックは実行例、並列化の実装（multiprocessing / concurrent.futures 想定）、基本的なエラーハンドリング、HPCバッチへの組み込みに関する示唆を含み、実践的にすぐ使えるワークフローを示します。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 3
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 3
  • コミット数: 9
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • CDS APIを用いたERA5データ取得処理を並列化して高速化するサンプルノートブックを提供
  • ダウンロード単位（年・月・変数など）でジョブを分割し、並列ワーカで同時実行
  • HPCやクラウドのバッチ処理環境に組み込みやすい設計を意識
  • 実行上の注意（APIキー、レート制限、リトライ戦略）に関するガイダンスを含む

技術的なポイント

（技術的な特徴や注目点を700字程度で説明）

本リポジトリの核は、parallel-ERA5-data-download.ipynb に示された「CDS APIリクエストの並列化」アプローチです。ERA5のような大規模時系列気象データは、縦横の期間や変数でスライスして複数ファイルに分割取得するのが一般的です。ノートブックではダウンロード単位（例：年/月、領域、変数の組合せ）でタスクを定義し、Pythonの並列処理ライブラリ（multiprocessing／concurrent.futures等）でワーカープロセスに割り当てます。各ワーカーは個別にCDS APIへリクエストを送り、レスポンスをローカルに保存します。ポイントは適切なタスク粒度の選定と、CDS側のレート制限や同時接続数を考慮したワーカー数の調整です。さらに、ネットワーク障害や一時的なAPIエラーに対するリトライ機構、ログ出力、失敗タスクの再実行ロジックが示されており、運用時の堅牢性が確保されます。HPC環境では並列処理をプロセス単位で実行するよりも、ジョブスケジューラ（SLURM等）でタスクを分配する方法が効率的な場合があり、その点についても触れられています。拡張としては、より大規模データ向けにDaskやMPIを使った分散処理、データ取得後の並列変換（NetCDFの結合や圧縮）を組み合わせると効果的です。ノートブックは実例中心であるため、実行にはユーザーのCDSアカウントとAPIキー、Python環境が必要になります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file
  • parallel-ERA5-data-download.ipynb: file

まとめ

（総評を50字程度で）

実践的で導入しやすい並列ダウンロード例を示し、ERA5取得の時間短縮に有用。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Downloading-ERA5-Data-Faster-Using-Parallel-Processing-in-Python

Download any data from https://cds.climate.copernicus.eu/datasets faster using parallel processing. Climate Data Store/ Copernicus website/ Climate change service dataset. This article introduces a parallelized Python workflow that allows you to download ERA5 data significantly faster and HPC-compatible.

Find the scrip here parallel-ERA5-data-download.ipynb

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