什么是Apache Arrow？入门基础

从业务决策到机器学习，数据是一切的核心。但在不同系统中处理大规模数据的速度往往很慢。不断的格式转换增加了处理时间和内存开销。传统的基于行的存储格式很难跟上现代分析的步伐。这将导致计算速度变慢、内存使用量增加以及性能瓶颈。Apache Arrow 解决了这些问题。它是一种开源的列式内存数据格式，专为提高速度和效率而设计。Arrow 提供了一种表示表格数据的通用 *** ，消除了昂贵的转换，实现了无缝互操作性。

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。

随着数据工程、云计算和机器学习领域的应用日益广泛，Apache Arrow 已经改变了游戏规则。它为 Pandas、Spark 和 DuckDB 等工具提供动力，使高性能计算更加高效。

Apache Arrow的特点

• 列式内存格式 – 针对矢量化计算进行了优化，提高了处理速度和效率。
• 零拷贝数据共享 – 实现不同编程语言间快速、无缝的数据传输，无需序列化开销。
• 广泛的互操作性 – 与 Pandas、Spark、DuckDB、Dask 和其他数据处理框架轻松集成。
• 多语言支持 – 提供 C++、Python (PyArrow)、Java、Go、Rust、R 等语言的官方实现。
• Pla *** a Object Store – 为分布式计算工作负载设计的高性能内存存储解决方案。

Arrow列式格式

专注于表格数据。例如，假设我们有可以组织成表格的数据：

表格数据在内存中可以使用行格式或列格式表示。行格式是逐行存储数据，即计算机内存中的行是相邻的：

列格式则是逐列存储数据。这样可以提高内存位置性，加快筛选和汇总速度。它还能实现矢量化计算。现代 CPU 可以使用 SIMD（单指令、多数据） 进行并行处理。

Apache Arrow 通过提供标准化的列式内存布局来解决这一问题。这确保了不同系统间的高性能数据处理。

在 Apache Arrow 中，每一列被称为一个数组（Array）。这些数组可以有不同的数据类型，其内存存储也相应不同。物理内存布局定义了这些值在内存中的排列方式。数组的数据存储在缓冲区中，缓冲区是连续的内存区域。一个数组通常由一个或多个缓冲区组成，以确保高效的数据访问和处理。

标准化的效率

如果没有标准的列格式，每个数据库和语言都会定义自己的数据结构。这就造成了效率低下。由于需要重复序列化和反序列化，在系统间移动数据的成本变得很高。通用算法也需要针对不同格式进行重写。

Apache Arrow 采用统一的内存列格式解决了这一问题。它能以最小的开销实现无缝数据交换。应用程序不再需要自定义连接器，从而降低了复杂性。标准化的内存布局还允许跨语言重复使用优化算法。这既提高了性能，又增强了互操作性。

不使用Arrow

使用Arrow

Apache Spark与Arrow的比较

Aspect	Apache Spark	Apache Arrow
主要功能	分布式数据处理框架	内存列式数据格式
特性	– 容错分布式计算 – 支持批处理和流处理 – 内置 SQL、机器学习和图处理模块	– 系统间高效数据交换 – 提高数据处理库（如 Pandas）的性能 – 作为跨语言数据操作的桥梁
用例	– 大规模数据处理、实时分析、机器学习管道	– 大规模数据处理、实时分析- 机器学习管道
集成	可以利用 Arrow 进行优化的内存数据交换，特别是在 PySpark 中，以实现 JVM 和 Python 进程之间的高效数据传输	通过减少在不同执行环境之间传输数据时的序列化开销，提高 Spark 性能

Apache Arrow的使用案例

• 优化数据工程管道 – 通过高效的内存处理加快 Etl 工作流程。
• 增强的机器学习和人工智能 – 利用 Arrow 优化的数据结构加快模型训练。
• 高性能实时分析 – 为 DuckDB、Polars 和 Dask 等分析工具提供动力。
• 可扩展的大数据和云计算 – 与 Apache Spark、Snowflake 和其他云平台集成。

如何使用Apache Arrow（上机示例）

Apache Arrow 是一种功能强大的工具，可用于高效的内存数据表示和系统间交换。下面的上机示例可帮助您在 Python 中开始使用 PyArrow。

步骤 1：安装PyArrow

要开始使用 PyArrow，您需要安装它。您可以使用 pip 或 conda 进行安装：

# Using pip
pip install pyarrow
# Using conda
conda install -c conda-forge pyarrowCopy Code

确保环境设置正确，以避免任何冲突，尤其是在虚拟环境中工作时。

步骤 2：创建Arrow表和数组

PyArrow 允许你创建数组和表格，它们是 Arrow 的基本数据结构。

创建数组

import pyarrow as pa
# Create a PyArrow array
data = pa.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(data)Copy Code

创建表

import pyarrow as pa
# Define data for the table
data = {
    'column1': pa.array([1, 2, 3]),
    'column2': pa.array(['a', 'b', 'c'])
}
# Create a PyArrow table
table = pa.table(data)
print(table)Copy Code

这些结构可实现高效的数据处理，并对性能进行了优化。

步骤 3：在Arrow和Pandas数据帧之间转换

PyArrow 与 Pandas 无缝集成，实现了高效的数据交换。

将Pandas数据帧转换为Arrow表

import pandas as pd
import pyarrow as pa
# Create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'column1': [1, 2, 3],
    'column2': ['a', 'b', 'c']
})
# Convert to a PyArrow table
table = pa.Table.from_pandas(df)
print(table)Copy Code

将Arrow表转换为Pandas数据帧

import pyarrow as pa
import pandas as pd
# Assuming 'table' is a PyArrow table
df = table.to_pandas()
print(df)Copy Code

这种互操作性促进了 Pandas 和 Arrow 之间高效的数据工作流。

步骤 4：使用Arrow与Parquet和Flight进行数据传输

PyArrow 支持读写 Parquet 文件，并使用 Arrow Flight 实现高性能数据传输。

读写Parquet文件

import pyarrow.parquet as pq
import pandas as pd
# Create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'column1': [1, 2, 3],
    'column2': ['a', 'b', 'c']
})
# Write DataFrame to Parquet
table = pa.Table.from_pandas(df)
pq.write_table(table, 'data.parquet')
# Read Parquet file into a PyArrow table
table = pq.read_table('data.parquet')
print(table)Copy Code

使用Arrow Flight进行数据传输

Arrow Flight 是一个高性能数据服务框架。实现 Arrow Flight 需要设置 Flight 服务器和客户端，以便高效传输数据。详细的实现超出了本概述的范围，但您可以参考 PyArrow 官方文档了解更多信息。

Apache Arrow的未来

1. 正在进行的开发

• 增强的数据格式 – Arrow 15 与 meta 的 Velox 合作，引入了新的布局，如 StringView、ListView 和 Run-End-Encoding (REE)。这些都提高了数据管理效率。
• 稳定 Flight SQL – Arrow Flight SQL 在第 15 版中已经稳定。它可加快数据交换和查询执行速度。

2. 云计算和人工智能的应用日益广泛

• 机器学习和人工智能 – Ray 等框架使用 Arrow 实现零拷贝数据访问。这提高了人工智能工作负载的效率。
• 云计算 – Arrow 的开放数据格式提高了数据湖的性能和可访问性。
• 数据仓库与分析 -它现已成为内存列式分析的标准。

小结

Apache Arrow 是数据处理和分析领域的一项关键技术。它的标准化格式消除了数据序列化中的低效问题。它还增强了跨系统和跨语言的互操作性。

这种效率对现代 CPU 和 GPU 架构至关重要。它优化了大规模工作负载的性能。随着数据生态系统的发展，Apache Arrow 等开放标准将推动创新。这将提高数据工程的效率和协作性。