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apache arrow

 滴水穿石  1233  3 分钟  

apache arrow

简介

  • Apache Arrow 是一种基于内存的列式数据格式；

  • 为了解决系统到系统之间的数据传输问题，

  • 2016 年 2 月 Arrow 被提升为 Apache 的顶级项目。

  • 和protobuf相比，protobuf主要是序列化structured data，有很多的键值对和非常深的nested structure。arrow序列化的对象主要还是表格状数据。

主要技术

  • 适配器模式

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  • 列式存储

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  • SIMD

    即单指令流多数据流（SingleInstruction Multiple Data），是一种采用一个控制器来控制多个处理器，同时对一组数据（又称“数据向量”）中的每一个分别执行相同的操作从而实现空间上的并行性的技术。在微处理器中，单指令流多数据流技术则是一个控制器控制多个平行的处理微元。

对于 Apache Arrow 的期望：

  • 列式存储：大数据系统几乎都是列式存储的，类似于 Apache Parquet 这样的列式数据存储技术自从诞生起就是大家的期望。
  • 内存式：SAP HANA 是第一个利用内存加速分析流程的组件，随着 Apache Spark 的出现，进一步提升了利用内存加速流程的技术可能性落地。
  • 复杂数据和动态模式：当我们通过继承和内部数据结构呈现数据的时候，一开始有点麻烦，后来就有了 JSON 和基于文档的数据库。

Arrow 的列式存储有着 O(1) 的随机访问速度，并且可以进行高效的 Cache，同时还允许 SIMD 指令的优化。由于很多大数据系统都是在 JVM 上运行的，Arrow 对于 Python 和 R 的社区来说显得格外重要。

Apache Arrow 是基于 Apache Drill 中的 Value Vector 来实现的，而使用 Value Vector 可以减少运算时重复访问数据带来的成本。

内存表示

arrow在内存中表示数据的最基本单元是array，它代表了一连串长度已知、类型相同的数据。而多个长度相同、类型相同或者不同的array就可以用来表示结果集（或者一部分的结果集）。举一个简单的例子：一个如下图所示的结果集（或者table）

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+------+------+                                 
|   C1 |   C2 |            [
|------+------|              DoubleArray: [ 1.11, 2.22, 3.33],
| 1.11 |  foo |     ->       StringArray: [ foo, bar, NULL]
| 2.22 |  bar |            ]
| 3.33 | NULL |   
+------+------+

就可以表示成一个大小为2的有序集合，集合中的array（DoubleArray 和 StringArray）长度为3。arrow限制了array的最大长度，当结果集（或者表）的大小超过了array的最大长度，就需要把结果集水平切分成多个有序集合。

Arrow Flight

近段时间Arrow最大的变化就是添加了Flight，一个通用C/S架构的高性能数据传输框架。Flight基于gRPC开发，从最开始重点就是优化Arrow格式数据。

Flight的具体细节请看官方文档。这里只介绍它的优势：

  • 无序列化/反序列化：Flight会直接将内存中的Arrow发送，不进行任何序列化/反序列化操作
  • 批处理：Flight对record batch的操作无需访问具体的列、记录或者元素
  • 高并发：Flight的吞吐量只收到客户端和服务端的吞吐量以及网络的限制
  • 网络利用率高：Flight使用基于HTTP/2的gRPC，不仅是快

官方给出的数据是Flight的传输大约是标准ODBC的20-50倍。

参考

  1. 聊聊 Apache Arrow
  2. Apache Arrow简介
  3. Apache Arrow - 大数据在数据湖后的下一个风向标 - 云+社区 - 腾讯云
  4. Apache Arrow 内存数据-阿里云开发者社区
  5. http://www.liuhaihua.cn/archives/698599.html
updatedupdated2024-12-152024-12-15

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