什麼是Apache Arrow？入門基礎

從業務決策到機器學習，資料是一切的核心。但在不同系統中處理大規模資料的速度往往很慢。不斷的格式轉換增加了處理時間和記憶體開銷。傳統的基於行的儲存格式很難跟上現代分析的步伐。這將導致計算速度變慢、記憶體使用量增加以及效能瓶頸。Apache Arrow 解決了這些問題。它是一種開源的列式記憶體資料格式，專為提高速度和效率而設計。Arrow 提供了一種表示表格資料的通用方法，消除了昂貴的轉換，實現了無縫互操作性。

Apache Arrow的主要優勢

• 零拷貝資料共享 – 傳輸資料時無需進行不必要的拷貝或序列化。
• 支援多種格式 – 可與 CSV、Apache Parquet 和 Apache ORC 相容。
• 跨語言相容性 – 支援 Python、C++、Java、R 等語言。
• 優化的記憶體分析 – 快速過濾、切片和聚合。

隨著資料工程、雲端計算和機器學習領域的應用日益廣泛，Apache Arrow 已經改變了遊戲規則。它為 Pandas、Spark 和 DuckDB 等工具提供動力，使高效能運算更加高效。

Apache Arrow的特點

• 列式記憶體格式 – 針對向量化計算進行了優化，提高了處理速度和效率。
• 零拷貝資料共享 – 實現不同程式語言間快速、無縫的資料傳輸，無需序列化開銷。
• 廣泛的互操作性 – 與 Pandas、Spark、DuckDB、Dask 和其他資料處理框架輕鬆整合。
• 多語言支援 – 提供 C++、Python (PyArrow)、Java、Go、Rust、R 等語言的官方實現。
• Plasma Object Store – 為分散式計算工作負載設計的高效能記憶體儲存解決方案。

Arrow列式格式

Apache Arrow 專注於表格資料。例如，假設我們有可以組織成表格的資料：

表格資料在記憶體中可以使用行格式或列格式表示。行格式是逐行儲存資料，即計算機記憶體中的行是相鄰的：

列格式則是逐列儲存資料。這樣可以提高記憶體位置性，加快篩選和彙總速度。它還能實現向量化計算。現代 CPU 可以使用 SIMD（單指令、多資料） 進行並行處理。

Apache Arrow 通過提供標準化的列式記憶體佈局來解決這一問題。這確保了不同系統間的高效能資料處理。

在 Apache Arrow 中，每一列被稱為一個陣列（Array）。這些陣列可以有不同的資料型別，其記憶體儲存也相應不同。實體記憶體佈局定義了這些值在記憶體中的排列方式。陣列的資料儲存在緩衝區中，緩衝區是連續的記憶體區域。一個陣列通常由一個或多個緩衝區組成，以確保高效的資料訪問和處理。

標準化的效率

如果沒有標準的列格式，每個資料庫和語言都會定義自己的資料結構。這就造成了效率低下。由於需要重複序列化和反序列化，在系統間移動資料的成本變得很高。通用演算法也需要針對不同格式進行重寫。

Apache Arrow 採用統一的記憶體列格式解決了這一問題。它能以最小的開銷實現無縫資料交換。應用程式不再需要自定義聯結器，從而降低了複雜性。標準化的記憶體佈局還允許跨語言重複使用優化演算法。這既提高了效能，又增強了互操作性。

不使用Arrow

使用Arrow

Apache Spark與Arrow的比較

Apache Arrow的使用案例

• 優化資料工程管道 – 通過高效的記憶體處理加快 ETL 工作流程。
• 增強的機器學習和人工智慧 – 利用 Arrow 優化的資料結構加快模型訓練。
• 高效能實時分析 – 為 DuckDB、Polars 和 Dask 等分析工具提供動力。
• 可擴充套件的大資料和雲端計算 – 與 Apache Spark、Snowflake 和其他雲平臺整合。

如何使用Apache Arrow（上機示例）

Apache Arrow 是一種功能強大的工具，可用於高效的記憶體資料表示和系統間交換。下面的上機示例可幫助您在 Python 中開始使用 PyArrow。

步驟 1：安裝PyArrow

要開始使用 PyArrow，您需要安裝它。您可以使用 pip 或 conda 進行安裝：

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

確保環境設定正確，以避免任何衝突，尤其是在虛擬環境中工作時。

步驟 2：建立Arrow表和陣列

PyArrow 允許你建立陣列和表格，它們是 Arrow 的基本資料結構。

建立陣列

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

建立表

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

這些結構可實現高效的資料處理，並對效能進行了優化。

步驟 3：在Arrow和Pandas資料幀之間轉換

PyArrow 與 Pandas 無縫整合，實現了高效的資料交換。

將Pandas資料幀轉換為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

將Arrow錶轉換為Pandas資料幀

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

這種互操作性促進了 Pandas 和 Arrow 之間高效的資料工作流。

步驟 4：使用Arrow與Parquet和Flight進行資料傳輸

PyArrow 支援讀寫 Parquet 檔案，並使用 Arrow Flight 實現高效能資料傳輸。

讀寫Parquet檔案

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進行資料傳輸

Arrow Flight 是一個高效能資料服務框架。實現 Arrow Flight 需要設定 Flight 伺服器和客戶端，以便高效傳輸資料。詳細的實現超出了本概述的範圍，但您可以參考 PyArrow 官方文件瞭解更多資訊。

Apache Arrow的未來

1. 正在進行的開發

• 增強的資料格式 – Arrow 15 與 Meta 的 Velox 合作，引入了新的佈局，如 StringView、ListView 和 Run-End-Encoding (REE)。這些都提高了資料管理效率。
• 穩定 Flight SQL – Arrow Flight SQL 在第 15 版中已經穩定。它可加快資料交換和查詢執行速度。

2. 雲端計算和人工智慧的應用日益廣泛

• 機器學習和人工智慧 – Ray 等框架使用 Arrow 實現零拷貝資料訪問。這提高了人工智慧工作負載的效率。
• 雲端計算 – Arrow 的開放資料格式提高了資料湖的效能和可訪問性。
• 資料倉儲與分析 -它現已成為記憶體列式分析的標準。

小結

Apache Arrow 是資料處理和分析領域的一項關鍵技術。它的標準化格式消除了資料序列化中的低效問題。它還增強了跨系統和跨語言的互操作性。

這種效率對現代 CPU 和 GPU 架構至關重要。它優化了大規模工作負載的效能。隨著資料生態系統的發展，Apache Arrow 等開放標準將推動創新。這將提高資料工程的效率和協作性。