刚好 duckdb 也支持 arrow 格式,所以就想尝试使用 arrow 格式来查询数据,这样至少有两个好处,一个是这样我们就可以暴露 arrow 格式的数据给用户,在使用的时候就可以用上 arrow 生态的其他功能,有可能会产生一些化学反应;另外 arrow 也是有丰富的数据类型和明确的定义,反正我们是要支持很多数据类型的,现在的 C 接口...
1. 为Rust语言选择Arrow包:Rust有许多Arrow包可供选择,例如arrow-rs,datafusion和ballista等。 2. 定义Arrow格式:定义与Arrow框架兼容的数据结构格式。这些格式在Rust中通常采用结构体来表示,如StructArray和PrimitiveArray等。这些数据结构可以通过Rust的元编程功能来自动生成。 3. 实现序列化和反序列化方法:Arrow数据...
在Shell脚本中逐行读取文件的命令方法Apache Arrow defines a language-independent columnar memory format ...
Apache Arrow 是使用 C++、Java、Python、C#、Go、Ruby、Rust 等多种编程语言开发的，它同时提供了对这些编程语言的绑定和 API，使得开发人员可以方便地在自己熟悉的编程语言中使用 Arrow。此外，Arrow 还支持许多其他编程语言和系统，如 JavaScript、Julia、Matlab、Scala 等。这使得 Arrow 成为一个真正跨语言的数据结...
首先,DataFusion 是一个可扩展的查询执行框架,用 Rust 编写,使用Apache Arrow作为其内存格式。 其次,DataFusion 支持用于构建逻辑查询计划的 SQL 和 DataFrame API,以及能够使用线程对分区数据源(CSV 和 Parquet)并行执行的查询优化器和执行引擎。 DataFusion 还支持通过Ballista (Arrow)crate进行分布式查询执行。
Arrow 本身并不是一个数据存储或执行引擎,而是一种高性能、内存中的列式存储标准。它与具体的语言或应用程序无关,无论是用 C++、Python 还是 Rust 等语言,都可以进行跨语言跨系统的互操作。因为在任何环境中,Arrow 数据的内存表示是完全一致的,所以在进行跨系统传输时,不需要进行内存拷贝、序列化或反序列化等...
基于apache-arrow 的 duckdb rust 客户端,背景duckdb是一个C++编写的单机版嵌入式分析型数据库。它刚开源的时候是对标SQLite的列存
首先,Arrow 原生实现了七种程序语言,并在此基础上实现了更多语言的绑定,包括 Rust、C++、C、Python 等,基本覆盖了主流的程序语言。并且得到大量数据系统的支持,如 PyTorch、Spark、ClickHouse 和 DuckDB 等,在这些系统中,数据可以采用 Arrow 格式进行输出。
Apache Arrow DataFusion原理与架构 本篇主要介绍了一种使用Rust语言编写的查询引擎——DataFusion,其使用了基于Arrow格式的内存模型,结合Rust语言本身的优势,达成了非常优秀的性能指标 DataFusion是一个查询引擎而非数据库,因此其本身不具备存储数据的能力。但正因为不依赖底层存储的格式,使其成为了一个灵活可扩展的...
Official Rust implementation of Apache Arrow. Contribute to apache/arrow-rs development by creating an account on GitHub.