首页
/ Apache Arrow 教程

Apache Arrow 教程

2024-09-02 18:29:15作者:管翌锬

项目介绍

Apache Arrow 是一个跨语言的开发平台,旨在提供高性能的内存数据交换。它定义了一种通用的列式内存格式,支持多种数据类型,并且可以在不同的计算框架和编程语言之间高效地传输数据。Arrow 的主要目标是消除数据转换和序列化的开销,从而加速数据分析和处理任务。

项目快速启动

安装

首先,确保你的系统已经安装了 gitcmake。然后,通过以下命令克隆并构建 Apache Arrow:

git clone https://github.com/apache/arrow.git
cd arrow
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install

示例代码

以下是一个简单的 Python 示例,展示如何使用 Arrow 创建一个表格并打印出来:

import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq

# 创建一个表格
data = [
    pa.array([1, 2, 3, 4]),
    pa.array(['foo', 'bar', 'baz', None]),
    pa.array([True, None, False, True])
]

table = pa.Table.from_arrays(data, ['f0', 'f1', 'f2'])

# 打印表格
print(table)

# 将表格写入 Parquet 文件
pq.write_table(table, 'example.parquet')

# 从 Parquet 文件读取表格
table_read = pq.read_table('example.parquet')
print(table_read)

应用案例和最佳实践

数据分析

Apache Arrow 在数据分析领域有广泛的应用。例如,它可以与 Pandas 结合使用,提高数据处理的速度和效率。以下是一个使用 Pandas 和 Arrow 的示例:

import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq

# 创建一个 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'int': [1, 2, 3, 4],
    'str': ['foo', 'bar', 'baz', None],
    'bool': [True, None, False, True]
})

# 将 DataFrame 转换为 Arrow Table
table = pa.Table.from_pandas(df)

# 将 Table 写入 Parquet 文件
pq.write_table(table, 'example_pandas.parquet')

# 从 Parquet 文件读取 Table
table_read = pq.read_table('example_pandas.parquet')

# 将 Table 转换回 Pandas DataFrame
df_read = table_read.to_pandas()
print(df_read)

大数据处理

在处理大规模数据时,Arrow 可以与 Spark 和 Hadoop 等大数据框架结合使用,提供高效的数据交换和处理能力。

典型生态项目

Pandas

Pandas 是一个强大的数据分析工具,与 Arrow 结合使用可以显著提高数据处理的速度和效率。

Spark

Apache Spark 是一个快速且通用的大数据处理引擎,Arrow 可以作为 Spark 和外部系统之间数据交换的桥梁,提高数据处理的性能。

Parquet

Apache Parquet 是一种高效的列式存储格式,与 Arrow 结合使用可以提供快速的数据读写能力。

通过以上内容,你可以快速了解和使用 Apache Arrow,并探索其在不同场景下的应用。

热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
Python-100-DaysPython-100-Days
Python - 100天从新手到大师
Python
326
62
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
198
46
EasyAiEasyAi
国内TOP1原生JAVA人工智能算法框架
Java
47
2
HarmonyOS-ExamplesHarmonyOS-Examples
本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
274
71
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
55
44
source-vuesource-vue
🔥 一直想做一款追求极致用户体验的快速开发平台,看了很多优秀的开源项目但是发现没有合适的。于是利用空闲休息时间对若依框架进行扩展写了一套快速开发系统。如此有了开源字节快速开发平台。该平台基于 Spring Boot + MyBatis + Vue & Element ,包含微信小程序 & Uniapp, Web 报表、可视化大屏、三方登录、支付、短信、邮件、OSS...
Java
17
2
open-eBackupopen-eBackup
open-eBackup是一款开源备份软件,采用集群高扩展架构,通过应用备份通用框架、并行备份等技术,为主流数据库、虚拟化、文件系统、大数据等应用提供E2E的数据备份、恢复等能力,帮助用户实现关键数据高效保护。
HTML
85
63
LangChatLangChat
LangChat: Java LLMs/AI Project, Supports Multi AI Providers( Gitee AI/ 智谱清言 / 阿里通义 / 百度千帆 / DeepSeek / 抖音豆包 / 零一万物 / 讯飞星火 / OpenAI / Gemini / Ollama / Azure / Claude 等大模型), Java生态下AI大模型产品解决方案,快速构建企业级AI知识库、AI机器人应用
Java
6
2
RuoYi-Cloud-Vue3RuoYi-Cloud-Vue3
🎉 基于Spring Boot、Spring Cloud & Alibaba、Vue3 & Vite、Element Plus的分布式前后端分离微服务架构权限管理系统
Vue
43
26
CangjieCommunityCangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
897
0