✨[hadoop3.x]新一代的存储格式Apache Arrow(四)

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✨[hadoop3.x]新一代的存储格式Apache Arrow(四)

🍑新一代的存储格式Apache Arrow

🐒Arrow简介

l Apache Arrow是一个跨语言平台,是一种列式内存数据结构,主要用于构建数据系统。Apache Arrow在2016年2月17日作为顶级Apache项目引入。

l Apache Arrow发展非常迅速,并且在未来会有更好的发展空间。 它可以在系统之间进行高效且快速的数据交换,而无需进行序列化,而这些成本已与其他系统(例如Thrift,Avro和Protocol Buffers)相关联。

l 每一个系统实现,它的方法(method)都有自己的内存存储格式,在开发中,70%-80%的时间浪费在了序列化和反序列化上。

l Arrow促进了许多组件之间的通信。 例如,使用Python(pandas)读取复杂的文件并将其转换为Spark DataFrame。

🐒Arrow是如何提升数据移动性能的

l 利用Arrow作为内存中数据表示的两个过程可以将数据从一种方法“重定向”到另一种方法,而无需序列化或反序列化。 例如,Spark可以使用Python进程发送Arrow数据来执行用户定义的函数。

l 无需进行反序列化,可以直接从启用了Arrow的数据存储系统中接收Arrow数据。 例如,Kudu可以将Arrow数据直接发送到Impala进行分析。

以将Arrow数据直接发送到Impala进行分析。

l Arrow的设计针对嵌套结构化数据(例如在Impala或Spark Data框架中)的分析性能进行了优化。


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