开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

来自iostream或内存缓冲区的Apache Arrow表

Apache Arrow是一个跨语言的内存数据格式，旨在提供一种高效的方式来处理和交换大型数据集，以减少数据传输和序列化的开销。它可以从iostream或内存缓冲区创建Apache Arrow表，这样就可以在不同的计算框架之间高效地传输数据。

Apache Arrow表是一种内存中的列式数据结构，由多个列组成，每个列都有相同的长度。它提供了快速的随机访问和切片操作，适用于各种数据处理任务。

Apache Arrow的主要优势是：

高性能：Apache Arrow使用列式存储格式，使得数据的压缩和处理更加高效。它还支持零拷贝操作，可以在不同计算框架之间共享内存，提高数据传输速度和处理效率。
跨语言：Apache Arrow提供了多种编程语言的接口，包括C++、Python、Java等，使得不同语言的程序可以无缝地交换和处理Apache Arrow表。
可扩展性：Apache Arrow支持数据的分布式处理，可以在集群上进行并行计算和分布式存储，满足大规模数据处理的需求。

Apache Arrow适用于以下场景：

大数据处理：Apache Arrow可以高效地处理大规模数据集，支持快速的数据分析、聚合、过滤和转换操作。
机器学习和人工智能：Apache Arrow提供了对机器学习和人工智能算法的支持，可以进行高性能的模型训练和推理。
数据仓库和数据湖：Apache Arrow可以作为数据仓库和数据湖的中间格式，实现不同数据源之间的快速数据交换和集成。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云数据万象（COS）：提供高性能、可扩展的对象存储服务，可以与Apache Arrow配合使用，存储和处理大规模数据集。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cos

腾讯云弹性MapReduce（EMR）：提供大数据处理和分析的云服务，支持Apache Arrow作为数据格式，实现高效的数据处理和计算。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/emr

相关搜索:如何在TypeScript中创建用于写入表的Apache Arrow vectors 在Rust中读取Apache Arrow IPC文件时的IoError(“无法填充整个缓冲区”)处理来自内存缓冲区的视频流 apache ignite或postgres的内存缓存中的任何其他内容谷歌工作表不接受来自appendRow或setValues的数据 JDBC或Hibernate对来自单个表的select查询的性能 Android -来自数据库、共享首选项或内存的功能标记？来自带有逗号分隔列表的单元格的Vlookup或表连接用cx_Oracle访问内存中的数据库或表 Postgresql如何使用来自远程数据库的条目(或查询)插入(或更新)本地数据库(或表)？SQL -使用来自另一个表的结果插入或更新 "试图读取或写入受保护的内存.这通常表明其他内存已损坏." 来自C#的Delphi7 DLL 如何在element-ui表上显示来自其他表的数据，并根据id显示yes或no Apache Spark或SQL server解决方案是否适用于内存受限的本地数据操作？ASP.net Blazor:显示来自两个或更多相关表的数据如何从另一个表中获取或连接来自2列的给定id的数据在没有Salesforce或Lightning connect的情况下将外部对象集成到SF中(来自Postgres表)使用PHP Laravel 2019在postgres中连接来自不同数据库的2个或多个表有没有办法通过python中的REAST API转储来自Google SQL Cloud的表数据(json或csv)？术语:在OOP中，当您有一个对象或记录使用来自查找表或网关的“连接”数据时，它被称为什么？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Apache Arrow - 大数据在数据湖后的下一个风向标

自此，arrow项目创立。在项目早期，最重要的是设计出一套与语言无关的内存表结构，并一定要方便分析处理。除此之外，还需要将各种格式、类型的数据转换、转出为这个标准格式的库。...放到具体内存布局上，本类型包含一个连续的内存缓冲区，总大小则是槽宽*长度（对于比特的槽宽，则需要四舍五入到字节）。...布局使用的缓冲区 Arrow的几种物理布局用到的缓冲区如下表所示： Layout Type Buffer 0 Buffer 1 Buffer 2 Primitive validity...值得注意的是，record batch message包含实际的数据缓冲区、对应的物理内存布局。然后问题又来了，Arrow为何无需pointer-swizzling即可实现流与数据转换的呢？...最后补上一张图作为Arrow的优点、限制的总结： [总结] 参考 Wes和Jacques的视频访谈: Starting Apache Arrow Arrow起名投票: Vector Naming Discussion

5.1K4 0

基于AIGC写作尝试：深入理解 Apache Arrow

Apache Arrow定义了一种统一的二进制数据格式和元数据规范，所以不同语言和系统的应用程序可以直接访问和操作这些数据，而无需进行任何转换或翻译。...Apache Arrow的架构主要由三个部分组成：内存格式、列式数据结构和交互协议。内存格式Apache Arrow的内存格式是一种基于二进制序列的数据结构，可以表示各种类型的数据。...它采用了一种内存对齐技术，确保数据存储在物理上连续的内存块中，从而提高了数据访问的效率。内存格式还支持零拷贝操作，可以直接将数据从一个系统传输到另一个系统，无需进行复制或转换。1....内存模型：Apache Arrow使用统一的内存模型，这意味着不同语言的Arrow库可以在内存中共享数据结构，而无需进行额外的数据转换或复制。...Java：Apache Arrow的Java实现提供了一组类和接口，这些类和接口镜像了C ++ API。它包括对Arrow类型、缓冲区和内存管理的支持。

6.8K4 0

基于AIGC写作尝试：深入理解 Dremio

图片Dremio是一个数据即服务平台，提供快速、自助的数据分析方法。以下三个主要特点是：数据虚拟化：Dremio 的数据虚拟化功能允许用户访问和查询来自不同来源的数据，而无需物理移动或复制数据。...通过利用 Apache Arrow 的矢量化处理引擎，与传统系统相比，Dremio 可以将海量数据集的查询速度提高 10-100 倍，包括一个列式存储引擎和自动缓存，可在处理大量数据时提高性能。...Reflections功能基于列式存储和内存计算的原理，通过将常用查询结果预先计算和缓存到磁盘或内存中，以便在后续查询中直接使用，从而避免了重复的计算和 I/O 操作。...Dremio利用以下主要技术来减少查询所需处理的量：直接数据湖存储查询：优化器使用Apache Arrow直接从数据湖存储中读取数据到Arrow缓冲区，采用高速和极端并发的预测式流水线进行大规模并行读取...Dremio:Dremio是一个开源的数据管理平台，允许用户直接在各种数据源上运行SQL查询。Dremio使用Apache Arrow作为其本地数据格式，使其比传统的查询引擎更快、更高效地处理数据。

3.2K3 0

Apache Arrow 简介

经过一系列的研究，我们最终决定采用Apache Arrow作为我们新的结果集序列化方式。这篇文章对arrow进行了一些简单的介绍，并且反思了arrow想解决的一些问题。...Apache Arrow是什么数据格式：arrow 定义了一种在内存中表示tabular data的格式。这种格式特别为数据分析型操作（analytical operation）进行了优化。...不仅如此，Arrow还定义了IPC格式，序列化内存中的数据，进行网络传输，或者把数据以文件的方式持久化。开发库：arrow定义的格式是与语言无关的，所以任何语言都能实现Arrow定义的格式。...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。...序列化与进程间通信（IPC) 之前已经提到了，多个长度相同的array组成的有序集合可以用来表示结果集的子集（或者部分的表），arrow称这个有序集合为Record Batch。

2.4K3 0

数据库信息速递： Apache Arrow 如何加速 InfluxDB （翻译）

—————————————————————————————— 在翻译前，我们先把基础知识建立以下，apache arrow 是一个跨语言的内存交换格式，通过内存中的列式内存和零拷贝技术，提供了高速数据访问和互操作的能力...于是apache arrow 应运而生，apache arrow 是一个开源的框架定义了一种内存中列式数据的格式，每个分析处理引擎都可以使用， apache arrow 由impala ,spark,...Apache Arrow 是一个开源框架，定义了一种内存中的列式数据格式，每个分析处理引擎都可以使用。...借助 Apache Arrow，InfluxDB 可以通过提供高效的列式数据交换来支持接近无限的基数或维度用例。...具体而言，Apache Arrow 定义了一种进程间通信机制，用于传输一组 Arrow 列式数组（称为“记录批次”）这可以通过进程间同步或将数据持久化到存储中来异步完成。

3901 0

【Rust日报】2024-02-06 Polars 重写字符串数据结构

security.googleblog.com/2024/02/improving-interoperability-between-rust-and-c.html Polars 重写字符串数据结构最初，Polars 采用了 Arrow2...crate（Rust 实现的 Arrow 规范），这限制了对字符串类型的修改。...但随着 Polars 从 Arrow2 分支出 polars-arrow，他们获得了更多的自主权，从而进行了重构。...重构的主要动机是：原有的 Apache Arrow 规范支持的字符串类型由三个缓冲区定义，但这种方式在数据预分配和处理大字符串时效率低下，在 gather filter 等数据处理的核心操作下，效率不佳...总的来说，重写字符串数据类型是一个巨大的努力，但它显著提高了处理字符串数据的效率和性能。Polars 团队期待未来通过进一步优化内存缓冲区来获得更多性能提升。

1591 0

✨新一代的存储格式Apache Arrow(四)

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。...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。...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。...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。

4712 0

湖仓一体 - Apache Arrow的那些事

湖仓一体 - Apache Arrow的那些事 Arrow是高性能列式内存格式标准。...它的优势：高效计算：所有列存的通用优势，CPU缓存友好、SIMD向量化计算友好等；零序列化/反序列化：arrow的任何数据结构都是一段连续的内存，在跨进程/跨及其传输数据时直接发送/接收整段内存即可，不需要序列化和反序列化...Gandiva 生成的是 LLVM 的形式，并且可以生成向量化的执行代码。Gandiva 是一个开源项目，旨在为 Apache Arrow 提供高效的数据处理功能。...他将计算表示为“execution plan”即ExecPlan，接收零个或多个输入数据，输出一个数据流。Plan描述了数据在通过这个节点时，是怎么转换的，也就是计算的。...utm_id=0 https://github.com/apache/arrow https://arrow.apache.org/docs/cpp/ https://www.dremio.com/blog

9381 0

独家 | Pandas 2.0 数据科学家的游戏改变者（附链接）

在这一版本里，大的改变来自于为pandas数据引入Apache Arrow后端。...从本质上讲，Arrow 是一种标准化的内存中列式数据格式，具有适用于多种编程语言（C、C++、R、Python 等）的可用库。...总结一下，这些是新版本中引入的主要优势：性能优化：随着 Apache Arrow 后端的引入、更多的 numpy dtype 索引和写入时复制模式；增加灵活性和自定义性：允许用户控制可选的依赖项并利用...Apache Arrow 数据类型（包括从一开始的可空性！）...由于 Arrow 是独立于语言的，因此内存中的数据不仅可以在基于 Python 构建的程序之间传输，还可以在 R、Spark 和其他使用 Apache Arrow 后端的程序之间传输！

4293 0

Apache Arrow Acero执行引擎

Apache Arrow流执行引擎对于许多复杂的计算，在内存或计算时间内，连续的计算函数的直接调用都是不可行的。...为了更加有效的提高资源使用率、促进多批数据的消费，Arrow提供了一套流式执行引擎，称为Acero。...1.Acero Plan 以两表join为例，假设Student、Score表，其列字段分别如下： Student表 Column | Type | Collation | Nullable |...涉及的内容非常庞杂，可以说把HashjoinNode实现出来，对于Arrow的整个框架基本可以覆盖了(当然还有ipc/kernel等)。...对于第三个问题，HashJoin在Probe阶段会得到一些匹配的行、不匹配的行，对于Filter来说需要Batch数据，而这个Batch是由n列组合而来，那么可能一部分列来自于PayLoad、一部分来自于

5752 0

【Rust日报】2021-08-21 Apache Arrow DataFusion 5.0.0 版本

它支持 async/await 和动态内存管理，当然，玩蛇 :) 我在发布中附上了一个可启动的映像，所以你们所有想要短暂休息的人，现在你可以在裸机上玩贪吃蛇了！...Arrow DataFusion 5.0.0 版本 Apache Arrow 团队很高兴地宣布 DataFusion 5.0.0 版本。...这涵盖了 4 个月的开发工作，包括来自以下 31 位不同贡献者的 211 次提交。...1 Yichen Wang 1 baishen 1 Nga Tran 1 rdettai 1 Marco Neumann 文章链接，https://arrow.apache.org.../blog/2021/08/18/datafusion-5.0.0/ Gitlab 链接，https://github.com/apache/arrow-rs ---- From 日报小组 TOM 社区学习交流平台订阅

5971 0

Pandas 2.0 简单介绍和速度评测

而pandas使用了一个“NumPy”作为后端，这个我们也都是知道的，但是最近 Pandas 2.0 的RC版已经最近发布了。这个版本主要包括bug修复、性能改进和增加Apache Arrow后端。...当涉及到使用DF时，Arrow比Numpy提供了更多的优势。 PyArrow可以有效地处理内存中的数据结构。...我们再看看其他的测试，比如读取parquet 文件，求和、平均等：以上测试结果来自这里：https://datapythonista.me/blog/pandas-20-and-the-arrow-revolution-part-i...工作原理大致如下：你复制pandas对象时，如DataFrame或Series，不是立即创建数据的新副本，pandas将创建对原始数据的引用，并推迟创建新副本，直到你以某种方式修改数据。...通过Arrow实现提供了更快、更高效的内存操作，pandas现在可以更好地处理复杂而广泛的数据集。正式版还没有发布，所以本文的内容也可能与发布的正式版有所出入。

2K2 0

Hugging Face 推出“数据集”：用于自然语言处理 (NLP) 的轻量级社区库

每个数据集都有一个由社区创建的构建器模块。构建器模块将原始数据（例如文本或 CSV）转换为标准化的数据集接口表示。在内部，每个创建的数据集都表示为一个带有类型列的表。...Apache Arrow 是一个跨语言的列式数据平台，它构成了Datasets的基础。Arrow 具有本地缓存机制，允许通过内存映射的磁盘缓存备份数据集，以便快速查找。...这将调用特定于数据集的构建器代码，该代码将文本转换为与要素模式匹配并缓存表的类型化表格格式。向用户提供内存映射类型表。用户可以运行任意矢量化代码并存储结果以进一步处理数据，例如对其进行标记化。...该库可以使用 FAISS 或 ElasticSearch 来生成索引。此界面使使用文本或矢量查询定位最近的邻居变得简单。...它使标准数据集的使用变得容易，鼓励了跨数据集 NLP 的新用例，并为索引和流式处理大数据集等任务提供了复杂的功能，来自 250 多个贡献者的 650 个数据集。

1.1K3 0

时序数据库Influx-IOx源码学习一（项目背景）

Rust作为系统级编程语言及Apache Arrow作为内存分析工具集，这两款开源工具在过去的几年中，取得了巨大的进步。 Rust可以为我们提供了运行时行为和内存管理的更细粒度控制。...Apache Arrow定义了一个内存的列式数据结构并且可以对接Parquet(列式持久化文件格式)、Flight(一个client/server的通信协议框架，传输大数据集的高性能网络接口)。...使用Rust和Arrow还有一个额外的好处就是DataFusion(为Apache Arrow提供Rust原生支持的SQL查询引擎)。...基于列式存储的数据模型： Measurements会变为Table(每一个measurement都是一张表) Tags和Fields会成为表中的列(这样就需要通过measurement来锁定一个范围)...另外是用户必须在创建数据库的时候指定分区策略(比如基于时间的每2个小时)。对于每个分区，可以存储一些摘要性的数据在内存中，包含分区都拥有哪些表，有什么列，这些列的最大最小值等。

7582 0

一个交互式实时数据引擎的架构设计

其中，比较有意思的是 Apache Arrow，提供了跨语言的数据支持。密集计算下沉：C++ 与 WASM 应对挑战对于将密集型计算下沉到 WASM 部分，相信大家都比较熟悉了。...这就得从 Apache Arrow 提供的能力说起。无序列化与内存分析：Apache Arrow 对于序列化的性能优化，相信大家都比较熟悉了。...于是乎，我们就可以在上面的架构图中，看到两个工具： Apache Arrow。一个直接针对数据分析需求的数据层，提供分析所需的数据类型的综合集合。...除了语言无关的标准化列式存储格式之外，它还包含三个特性：零拷贝共享内存和基于 RPC 的数据移动、读取和写入文件格式（如 CSV、Apache ORC 和 Apache Parquet）、内存分析和查询处理...Apache Arrow 的相关介绍可以见官方文档：https://arrow.apache.org/ 灵活的前端组件：无框架与渲染机制优化简单来说，只要是以下的两个特点：无框架。

1.2K3 0

Apache Doris 2.1.0 版本发布：开箱盲测性能大幅优化，复杂查询性能提升 100%

与此同时，我们也对业内多个 OLAP 系统在同等硬件资源和多个测试数据规模下进行了性能测试，不论大宽表场景或多表关联场景，Apache Doris 都具备着极为明显的性能优势。...作为用于大规模数据处理的列式内存格式，Apache Arrow 提供了高效的数据结构、允许不同系统间更快共享数据。...如果源数据库和目标客户端都支持 Apache Arrow 作为列式内存格式，使用 Arrow Flight SQL 协议传输将无需序列化和反序列化数据，消除数据传输中的开销。...字典编码：在进行 PV/UV 统计或人群圈选等需要精确去重的查询时，可以使用自增列对 UserID 或订单 ID 等字符串值创建字典表，将用户数据批量或者实时写入字典表即可生成字典，根据各种维度的条件对对应的...如定时通过 Catalog 的方式去进行增量或全量数据同步；定期 ETL，如部分用户定期从宽表中 Load 数据至指定表、从明细表中定时拉取数据存至聚合表、ODS 层表定时打宽并写入原有宽表更新；尽管诸如

5051 1

如何在Apache Arrow中定位与解决问题

如何在apache Arrow定位与解决问题最近在执行sql时做了一些batch变更，出现了一个 crash问题，底层使用了apache arrow来实现。...https://github.com/apache/arrow/pull/40817 背景最近想修改一下arrow batch的大小，当调整为65536后发现crash，出现： terminate called...'std::length_error' what(): vector::_M_default_append 然后通过捕获异常gdb找到异常位置，最后拿到堆栈，发现位置是在join里面构建哈希表侧的...场景1：内存确实不足了，超过了vector的max_size，此时会抛这个异常。场景2：__n传递的是一个负数，由于是size_t类型，则会变为超大值，从而抛出异常。...] - locals.batch_prtn_ranges[prtn_id]; 继续跟进找到PartitionSort的Eval，里面有几处非常需要注意： ARROW_DCHECK(num_rows >

1681 0

Hadoop生态系统在壮大：十大炫酷大数据项目

Hadoop周围出现了这个生态系统，备受关注的项目围绕它壮大起来。” 而发展并未止步。新的项目一直被Apache软件基金会纳入到大数据生态系统。最近，Apache Arrow就成了一个顶级项目。...如今有来自商用公司的三大发行版：Cloudera、Hortonworks和MapR。Hadoop的开发者之一Doug Cutting最近接受了《信息周刊》杂志的采访，畅谈了Hadoop的发展。...Arrow 这个月，Apache Arrow被Apache软件基金会接收为一个顶级项目。这项技术源自Dremio公司，这家公司还捐献了Apache Drill项目。...Dremio的几位创始人是从MapR出来的，这是一家Apache Hadoop发行版公司。据Apache软件基金会声称，Arrow最初是靠来自Apache Drill项目的代码起家的。...据Dremio的联合创始人兼首席技术官Jacques Nadeau声称，Arrow提供了列式内存分析功能。

1.1K7 0

Apache Doris 支持 Arrow Flight SQL 协议，数据传输效率实现百倍飞跃

在之前版本中，如需将这些数据通过 MySQL Client 或 JDBC/ODBC 驱动传输至目标客户端时，需要先将 Block 序列化为行存格式的 Bytes，如果目标客户端是类似 Pandas 的列存数据科学组件或列存数据库...以 Python 读取 Apache Doris 中数据为例，Apache Doris 先将列存的 Block 快速转换为列存的 Arrow RecordBatch，随后在 Python 客户端中，将...不仅如此，Arrow Flight SQL 还提供了通用的 JDBC 驱动，支持与同样遵循 Arrow Flight SQL 协议的数据库无缝交互，这不仅增强了 Apache Doris 的兼容性，还为其拓展了更广泛的应用场景...使用介绍Apache Doris 支持 Arrow Flight SQL 后，我们得以利用 Python 的 ADBC Driver 轻松连接 Doris，实现数据的极速读取。...未来，Apache Doris 计划支持 Arrow Flight SQL 写入，届时由主流编程语言构建的系统均可借助 ADBC 客户端来读写 Doris，实现高速的数据交互；并计划利用 Arrow Flight

3781 0

Spark 2.3.0 重要特性介绍

首先，它简化了 API 的使用，API 不再负责进行微批次处理。其次，开发者可以将流看成是一个没有边界的表，并基于这些表运行查询。...它还支持将 Kafka 作为数据源和数据池（Sink），也支持将控制台和内存作为数据池。...虽然看起来很简单，但实际上流到流的连接解决了一些技术性难题：将迟到的数据缓冲起来，直到在另一个流中找到与之匹配的数据。通过设置水位（Watermark）防止缓冲区过度膨胀。...Pandas UDF 以 Apache Arrow 为基础，完全使用 Python 开发，可用于定义低开销、高性能的 UDF。...Spark 2.3 提供了两种类型的 Pandas UDF：标量和组合 map。来自 Two Sigma 的 Li Jin 在之前的一篇博客中通过四个例子介绍了如何使用 Pandas UDF。

1.6K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭