Apache Arrow数据框架概览 | AI生成和翻译
Apache Arrow 是一个由 Apache 软件基金会开发的开源、语言无关的软件框架。它为标准化的列式内存格式提供支持，适用于扁平化和嵌套数据，旨在实现高效的内存分析以及跨不同编程语言和系统（如 Python、Java、R、C++ 等）的快速数据交换。
核心特性与优势
- 列式存储：将数据按列而非行进行组织，通过减少内存使用并提升现代硬件上的 CPU 效率，优化分析查询性能。
- 零拷贝读取：支持在不同进程和语言间无缝共享数据，无需序列化/反序列化开销，可加速 Apache Spark、Pandas 或 Dremio 等大数据工具的工作流程。
- 多语言支持：提供涵盖十余种语言的程序库和工具包，使其成为数据处理流水线的通用格式。
- Arrow Flight 等扩展：一种用于网络高性能数据传输的协议，进一步加速数据流转。
该框架被广泛应用于数据工程、机器学习和分析生态系统中，相比传统的行式格式，能更高效地处理大规模数据集。
参考资源
- Apache Arrow 官方网站
- Apache Arrow GitHub 仓库
- 维基百科上的 Apache Arrow
- 什么是 Apache Arrow？（Dremio 指南）
- Apache Arrow 简介（The New Stack）