Apache Arrow 通用列式格式与多语言内存分析工具箱项目全景与源码级解读【免费下载链接】arrowApache Arrow is the universal columnar format and multi-language toolbox for fast data interchange and in-memory analytics项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/arrow3/arrowApache Arrow 是一个面向内存分析场景的通用列式格式universal columnar format与多语言工具箱它通过一套标准化的内存数据表示和高效序列化协议让不同数据系统之间能够快速交换数据、共享内存。本文以仓库根目录 README.md 为主线结合 格式协议定义 与各语言实现源码系统梳理 Arrow 的架构组成、核心格式、IPC/Flight 协议以及各语言库的落地形态帮助读者建立从格式规范到工程实现的完整认知并能在自己的项目中正确选用 Arrow 的能力模块。一、项目定位Powering In-Memory Analytics根据 README.md 的官方描述Apache Arrow 是一套universal columnar format and multi-language toolbox for fast data interchange and in-memory analytics即通用列式格式定义了一套与语言无关的内存数据结构规范覆盖从普通到嵌套的各种数据类型多语言工具箱同一套格式在 C、C (GLib)、Python、R、Java、Go、Rust、Ruby、JavaScript、.NET、Julia、Swift 等语言中均有参考实现可跨语言零成本对接技术集合包含一系列使数据系统能够高效存储、处理与移动数据的技术组件。格式规范文档 docs/source/format/Columnar.rst当前版本 1.5进一步定义了该列式格式的四大关键特性这也是理解 Arrow 设计哲学的入口数据邻接data adjacency同一列的数据在内存中连续存放天然适配顺序扫描scanO(1) 常数时间随机访问除 Run-End Encoded 布局 为 O(log n) 外其余布局均可在常数时间内按索引取值SIMD 与向量化友好连续的同构数据可直接喂给 SIMD 指令集做批量运算免指针重定位relocatable without pointer swizzling数据可整体搬迁而无需改写指针因此能在共享内存中实现真正的零拷贝zero-copy访问。作为交换该格式的变更操作mutation成本相对较高因此 Arrow 更适合一次写入、频繁扫描与分析的工作负载这一取舍在规范文档中有明确说明。二、项目核心组件全景README.md 列出的主要组件构成了一张清晰的 Arrow 技术版图下面逐一结合仓库源码说明其定位与实现位置。1. Arrow Columnar Format列式格式规范这是整个项目的基石一种标准、高效的内存表示覆盖各种普通primitive与嵌套nested数据类型。其协议定义文件位于 format/Schema.fbsFlatBuffers 模式定义其中记录了格式的版本演进历史Version 1.0前后向兼容性保证的起点Version 1.1加入 Decimal256Version 1.2加入 Interval MONTH_DAY_NANOVersion 1.3加入 Run-End EncodedREE布局Version 1.4加入 BinaryView、Utf8View、可变长度 buffer 计数variadicBufferCounts、ListView 与 LargeListViewVersion 1.5Decimal 允许 32 位与 64 位位宽。同文件中的MetadataVersion枚举V1V5说明了元数据格式的兼容性策略V5 读取器可以读取 V4 元数据与 IPC 消息且 V4 与 V5 之间唯一的格式不兼容点是 Union 布局变化V5 起 Union 不再有 validity bitmap buffer。这为多实现之间的互操作提供了明确的版本契约。2. Arrow IPC Format进程间通信与序列化格式Arrow 提供高效的二进制序列化用于进程间通信IPC与异构环境间传输。其核心数据结构定义在 format/Message.fbs例如FieldNode描述嵌套类型树中某一层的字段元信息包含length该层值槽数量与null_count观测到的 null 数量当null_count 0时实现可以选择不物化 validity bitmap将 bitmap buffer 长度置 0CompressionTypeIPC 消息体的可选压缩方式包括LZ4_FRAMElz4frame 格式可移植性好与ZSTD两种BodyCompressionMethod目前仅BUFFER一种策略即对每个构成 buffer 先压缩、再以 8 字节小端有符号整数记录未压缩长度后写入未压缩长度可设为 -1 表示该段数据未经压缩。在 C 侧对应实现位于 cpp/src/arrow/ipc/其中 reader.cc 与 writer.cc 分别承担消息读取与写入options.cc 提供 IPC 读写选项如压缩 codec 配置。Python 侧可通过 python/pyarrow/ipc.py 使用对应能力。3. Arrow Flight RPC 协议Flight 是基于 Arrow IPC 格式构建的 RPC 框架用于构建以应用自定义语义交换 Arrow 数据的远程服务典型场景如存储服务器或数据库。协议以 protobuf 定义在 format/Flight.proto核心服务FlightService提供的关键 RPC 包括Handshake客户端与服务端的握手过程双方均为流式stream以支持按认证机制进行多轮往返、确定后续操作使用的 tokenListFlights按给定Criteria列出当前可用的数据流GetFlightInfo针对特定FlightDescriptor返回如何消费该 flight 的信息允许消费者动态生成一个 flight例如 descriptor 携带 SQL 语句或 Python pickle 操作此外还包含DoGet拉取数据流、DoPut推送数据流等见 format/Flight.proto 后续定义。C 参考实现位于 cpp/src/arrow/flight/其中 client.cc 与 server.cc 分别是客户端与服务端主体transport 层在 transport/ 下。该目录的 README.md 记录了开发注意事项gRPC protobuf 插件要求libprotoc位于LD_LIBRARY_PATH例如需执行export LD_LIBRARY_PATH$PROTOBUF_HOME/lib:$LD_LIBRARY_PATH运行单测时需保证可执行文件目录在 PATH 中如PATHdebug:$PATH debug/flight-test。此外还有面向 SQL 的扩展协议 format/FlightSql.proto 与配套实现 cpp/src/arrow/flight/sql/。4. ADBCArrow Database ConnectivityREADME 将 ADBC 描述为Arrow-powered API、驱动与库用于访问数据库与查询引擎。注意其维护在独立仓库README 中以↗标注的组件均托管在独立仓库本仓库不包含其源码因此在使用时需以 ADBC 独立仓库的发布为准。5. GandivaLLVM 表达式编译器Gandiva 是基于 LLVM 的 Arrow 表达式编译器位于 C 代码库内实现在 cpp/src/gandiva/。其工作原理可以理解为把表达式即时编译成机器码核心文件包括llvm_generator.cc基于 LLVM 的代码生成器function_registry.cc 与各分类注册表如 function_registry_arithmetic.cc、function_registry_string.cc登记可编译的内置函数projector.cc 与 filter.cc分别对应投影计算与过滤两种执行入口。从源码结构看Gandiva 通过表达式分解expr_decomposer.cc、校验expr_validator.cc与缓存cache.cc等阶段将表达式树编译为可直接执行的函数适用于对性能敏感的计算密集场景。6. 多语言实现矩阵README 将各语言实现分为两类本仓库内维护的实现与独立仓库维护带↗图标的实现。本仓库内包含语言仓库路径说明Ccpp/参考实现同时包含 Parquet C 库构建说明见 cpp/README.mdC (GLib 绑定)c_glib/以 GLib 对象体系暴露 Arrow 能力供 Vala/Lua/Ruby 等消费Pythonpython/pyarrow/以 Cython 封装 C 核心如 lib.pyx并提供pyarrow包Rr/提供 dplyr 集成、Parquet/CSV 读写等见 r/R/Rubyruby/red-arrow 系列 gem位于 ruby/red-arrow/独立仓库维护的实现包括 .NETarrow-dotnet、Goarrow-go、Javaarrow-java、JavaScriptarrow-js、Juliaarrow-julia、Rustarrow-rs、Swiftarrow-swift。这种参考实现在主仓库、外围语言在独立仓库的组织方式是理解 Arrow 社区协作模式的关键。三、Arrow 库包含哪些软件组件README.md 专门用一节列举了参考 Arrow 库包含的软件组件这是理解Arrow 工具箱到底给了你什么的清单逐条对应仓库证据如下列式向量与类表容器类似 data frame支持扁平与嵌套类型。C 实现如 cpp/src/arrow/array/数组、table.cc表与 record_batch.cc记录批Python 侧对应 python/pyarrow/table.pxi。快速、与语言无关的元数据消息层基于 Google 的 FlatBuffers 库协议文件集中在 format/Schema.fbs、Message.fbs、Tensor.fbs、SparseTensor.fbs、File.fbs。引用计数的堆外off-heapbuffer 内存管理用于零拷贝内存共享与内存映射文件处理。C 实现在 cpp/src/arrow/buffer.cc 与 memory_pool.cc并支持 jemalloc、mimalloc 等池化分配器memory_pool_jemalloc.cc、memory_pool_mimalloc.cc。本地与远程文件系统的 IO 接口见 cpp/src/arrow/filesystem/Python 侧封装于 python/pyarrow/fs.py并支持 S3、GCS、HDFS、Azure 等python/pyarrow/_s3fs.pyx 等。自描述二进制 wire 格式流式与批/文件两种形态面向 RPC 与 IPC即上文所述的 Arrow IPC Format实现在 cpp/src/arrow/ipc/。集成测试用于验证各实现之间的二进制兼容性例如从 Java 发送数据到 C。相关支撑见 cpp/src/arrow/integration/ 与 format/ 协议文件确保跨语言数据一致。与其他内存数据结构的互转典型如 Python 侧与 pandas/numpy 的转换python/pyarrow/pandas_compat.py、以及 DLPack 集成python/pyarrow/_dlpack.pxi。多种常用文件格式的读写器如 Parquet、CSVC 侧位于 cpp/src/arrow/csv/ 与 Parquet 相关目录Python 侧对应 python/pyarrow/csv.py 与 python/pyarrow/parquet/R 侧见 r/R/parquet.R 与 r/R/csv.R。四、实现状态与特性矩阵由于各官方语言库对 Arrow 格式及相关特性的实现进度并不一致README 建议查阅 git main 上的 feature matrix特性矩阵来了解当前实现状态。该矩阵按格式特性、计算原语、IO 能力等维度列出各语言的支持情况是评估某个能力在目标语言里是否可用的第一手依据。在阅读特性矩阵时可结合本仓库的测试目录验证实际能力例如Python 单测位于 python/pyarrow/tests/R 单测位于 r/tests/C 各模块自带*_test.cc如 cpp/src/arrow/ipc/read_write_test.cc 覆盖 IPC 读写往返C GLib 的 Ruby 绑定测试位于 c_glib/test/。五、如何参与贡献与社区协作对于希望参与项目的开发者README 给出了明确路径阅读贡献指南官方最新贡献指南与 AI 生成代码规范涉及 AI 辅助编码时的审查要求见 CONTRIBUTING.md加入邮件列表向dev-subscribearrow.apache.org发送邮件订阅开发者列表分享想法与使用案例关注 GitHub issues跟踪项目问题与讨论学习格式规范从 docs/source/format/ 入手其中 Intro.rst、Columnar.rst、Layout.rst、Metadata.rst、IPC.rst 是按入门 → 布局 → 元数据 → IPC递进的核心文档链向任一参考实现提交代码可基于 cpp/、python/、r/、java/若存在等目录开始。此外仓库根目录还提供了 CHANGELOG.md版本变更记录与各语言子项目的构建配置如 cpp/CMakeLists.txt、python/pyproject.toml、r/DESCRIPTION方便开发者搭建本地构建环境。六、小结从本仓库的布局可以清晰看到 Apache Arrow 的工程化思路一份与语言无关的二进制格式规范format/作为契约一套 C 高性能参考实现cpp/src/arrow/作为底座再通过 Python/R/Ruby/C-GLib 等绑定python/、r/、ruby/、c_glib/向不同语言生态交付同时以 IPC、Flight 协议支撑进程内与跨进程的数据流动。无论是想要理解列式内存格式的设计还是计划在自有系统中集成高性能数据交换层README.md 及其背后的这份仓库都是最权威的起点。【免费下载链接】arrowApache Arrow is the universal columnar format and multi-language toolbox for fast data interchange and in-memory analytics项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/arrow3/arrow创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考