Apache Arrow 的主要目标是通过提供一个开放的标准,解决大数据领域常见的问题:大量的数据复制和序列化/反序列化操作所带来的性能问题,以及跨平台和跨语言环境下的数据兼容性问题。 Apache Arrow 的 ColumnReader 是一个用于从 Parquet 文件中读取单个列数据并将其转换为 Arrow 数组的组件。在处理大型数据集时,这种方法...
为了更加有效的提高资源使用率、促进多批数据的消费，Arrow提供了一套流式执行引擎，称为Acero。ActiveMQ...
Parquet是广泛用于Hadoop生态系统中的列式存储格式。它针对大规模数据处理进行了优化,并可以处理复杂的数据类型。Parquet特别适用于批处理大数据,如机器学习和分析工作负载。Parquet的优势包括高性能、压缩和支持嵌套数据。但相对于Arrow,它的写入速度较慢,文件大小也倾向于更大。 ORC ORC (Optimized Row Columnar)是另一...
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。
在Apache Arrow之上构建系统,需要你读取、写入、呼吸和消耗Arrow缓冲区。如果你要构建一个可以处理数据对象集合(如某种数据库)的系统,想要计算对列友好的内容,并计划在一个群集中运行它,那么Arrow绝对值得投资。 与Parquet的集成(稍后讨论)让持久性更容易实现。跨平台、跨语言方面,Arrow支持多种语言的微服务架构,并能...
这几个库目前用不到,但是CMakeLists.txt里面会用到一个。后面再说。完事以后就可以用Apache Arrow来读写HDFS的parquet文件了。代码如下,CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 2.6) project(lexical_cast) add_definitions(-std=c++14) set( ENV{ARROW_LIBHDFS_DIR} /opt/hadoop-2.10.1/lib/native )...
底层存储使用了 Parquet 这一列式持久化存储标准,其对 Arrow 有很好的支持。Parquet 还会存储一些元数据,比如每列的存储位置和一些统计信息,如最大值和最小值等。这样就可以支持一些查询的下推操作。如果数据中存储了多列,但只想访问某一列,可以直接定位到该列的存储位置,而不需要将整个文件都读入内存中。
Apache Arrow其实诞生的非常早,初创团队主要来自于Dremio公司和由Apache Parquet(一种列式存储格式)的开发人员于2016年创建。其最初的定位是通过定义一套通用数据结构和 API,使数据可以在不同的编程语言和计算引擎之间以零复制(zero-copy)的方式进行共享和交换,从而提高数据处理的效率。 Arrow 的核心数据结构是统一的...
然而,Parquet 需要预先给定数据的模式,即存储数据时需要先定义一个模式,无法直接支持动态模式或者无模式数据。为了支持动态模式的数据,在 Parquet 的基础上我们进行了一些扩展,这样就可以在 Arrow 和 Parquet 的基础上进行简单的修改,从而完成数据存储。 数据存储之后,需要读入到内存中。每个数据在内存中会以 Arrow 定义...
列式存储结构：通过按列存储数据，Parquet 能够减少 I/O 访问并提高查询效率，尤其适合针对部分列进行查询的场景。类似框架 Apache ORC：一种面向列式的高效存储格式，用于存储和处理数据。Avro：一个数据序列化系统，主要用于大规模数据处理应用。Arrow：一个跨语言的内存数据格式，支持大规模数据集的交互式分析。选用...