除了该格式外,Apache Arrow还提供了一组库(包括C、C++、C#、Go、Java、JavaScript、MATLAB、Python、R、Ruby和Rust),以使用Apache Arrow格式的数据。本文的剩余部分会介绍Arrow的基本概念,以及如何使用Apache Arrow编写Java应用程序。 基本概念 向量Schema根 假设我们正在建模一个连锁店的销售记录。一般来说,你会遇到一...
以下是一个使用 Apache Arrow Java 库的示例：import org.apache.arrow.memory.RootAllocator;import org.apache.arrow.vector.IntVector;import org.apache.arrow.vector.VectorSchemaRoot;import org.apache.arrow.vector.ipc.ArrowStreamWriter;import java.io.FileOutputStream;import java.io.IOException;public class ...
Official Java implementation of Apache Arrow. Contribute to apache/arrow-java development by creating an account on GitHub.
arrow-format GH-7: Add macOS, Windows CI (#432) 5个月前 bom MINOR: Upgrade to Spotless 2.44.3 and Google Java Format 1.17 (support… 2个月前 c GH-709: Correct length calculation of value buffers of variable-sized … 24天前
湖仓一体 - Apache Arrow的那些事 Arrow是高性能列式内存格式标准。它的优势:高效计算:所有列存的通用优势,CPU缓存友好、SIMD向量化计算友好等;零序列化/反序列化:arrow的任何数据结构都是一段连续的内存,在跨进程/跨及其传输数据时直接发送/接收整段内存即可,不需要序列化和反序列化;完善的数据类型和生态;支持跨...
Apache Arrow被引入作为一个开源项目,提供跨语言的内存数据开发平台。 Apache Arrow有几个优点,包括不需要序列化和反序列化的不同系统和编程语言之间的高效数据交换。 在现代数据生态系统中,Apache Arrow因其高性能和灵活性而越来越受欢迎。 Apache Arrow支持多种编程语言,包括Python、Java、C++等。
Apache Arrow的主要优势 零拷贝数据共享– 传输数据时无需进行不必要的拷贝或序列化。 支持多种格式– 可与 CSV、Apache Parquet 和 Apache ORC 兼容。 跨语言兼容性– 支持 Python、C++、Java、R 等语言。 优化的内存分析– 快速过滤、切片和聚合。
Security Insights Additional navigation options Latest Compare koureleased this13 Feb 01:46 ·47 commitsto main since this release v18.2.0 a5b8604 What's Changed New Contributors Full Changelog:https://github.com/apache/arrow-java/commits/v18.2.0 ...
Apache Arrow 性能 Daniel Abadi 的实验 Apache Parquet/ORC vs. Apache Arrow 使用方法 安装 数据文件模块 数据处理模块 DataSet 参考: 背景 Apache Arrow 将列式数据结构的优势与内存计算相结合。它提供了这些现代技术的性能优势,同时还提供了复杂数据和动态模式的灵活性。它以开源和标准化的方式完成所有这些工作。
跨平台和跨语言支持:Apache Arrow 提供了多种语言的API,包括Python、Java、C++等,以及与常见数据处理框架(如Pandas、Spark等)的无缝集成。这使得不同语言和工具之间可以共享和处理相同的数据格式,方便了跨团队和跨平台的数据协作和处理。 大规模数据处理:Apache Arrow 的设计目标之一是支持大规模数据处理,特别是大数据...