Apache Arrow：跨语言的内存分析工具集

原创

qife122

发布于 2025-07-30 19:31:43

2480

项目标题与描述

Apache Arrow是一个跨语言的开发平台，用于内存数据分析。它提供了一种标准化的列式内存格式，支持高效的数据交换和处理，适用于各种大数据处理场景。Arrow支持多种编程语言，包括C++、Python、R等，并提供了丰富的功能特性，如零拷贝读取、并行计算等。

功能特性

标准化列式内存格式：Arrow定义了一种高效的列式内存表示格式，适用于各种数据类型，包括嵌套类型。
跨语言支持：支持C++、Python、R等多种编程语言，方便在不同语言间共享数据。
高效数据交换：通过Arrow IPC格式实现高效的数据序列化和进程间通信。
并行计算：支持多线程和并行计算，提高数据处理效率。
丰富的扩展功能：包括对Parquet、CSV等文件格式的支持，以及与Hadoop、Spark等大数据工具的集成。

安装指南

依赖项

CMake 3.5+
C++编译器（支持C++11）
Python 3.6+（可选）
R（可选）

安装步骤

克隆仓库：git clone https://github.com/apache/arrow.git cd arrow/cpp
构建项目：mkdir build cd build cmake .. make -j4
安装Python绑定（可选）：pip install pyarrow
安装R绑定（可选）：install.packages("arrow")

使用说明

基础示例

以下是一个简单的C++示例，展示如何创建一个Arrow数组：

#include <arrow/api.h>

arrow::Int64Builder builder;
builder.Append(1);
builder.Append(2);
builder.Append(3);

std::shared_ptr<arrow::Array> array;
builder.Finish(&array);

Python示例

以下是一个Python示例，展示如何从Pandas DataFrame转换为Arrow表：

import pyarrow as pa
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': ['a', 'b']})
table = pa.Table.from_pandas(df)

API概览

Arrow提供了丰富的API，包括：

数组操作：创建、操作和转换数组。
表格操作：处理表格数据，支持分块和合并。
文件读写：支持Parquet、CSV等格式的读写操作。

核心代码

数组构建器（C++）

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// or more contributor license agreements.  See the NOTICE file
// distributed with this work for additional information
// regarding copyright ownership.  The ASF licenses this file
// to you under the Apache License, Version 2.0 (the
// "License"); you may not use this file except in compliance
// with the License.  You may obtain a copy of the License at
//
//   http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
//
// Unless required by applicable law or agreed to in writing,
// software distributed under the License is distributed on an
// "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
// KIND, either express or implied.  See the License for the
// specific language governing permissions and limitations
// under the License.

#include <arrow/api.h>

arrow::Int64Builder builder;
builder.Append(1);
builder.Append(2);
builder.Append(3);

std::shared_ptr<arrow::Array> array;
builder.Finish(&array);

表格操作（Python）

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# distributed with this work for additional information
# regarding copyright ownership.  The ASF licenses this file
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import pyarrow as pa
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': ['a', 'b']})
table = pa.Table.from_pandas(df)

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