1.简介
Apache Arrow 是面向内存计算的高性能跨语言列存储格式。它被设计成可以支持复杂的结构数据集并且具有显着的性能优势。本文首先介绍了Arrow的历史、动机和目标，之后简要介绍了它的基本概念及相关术语。然后详细介绍了Arrow的核心算法原理和具体操作步骤，最后给出了一系列具体的代码示例。文章还讨论了Arrow未来的发展方向以及遇到的一些挑战。希望通过阅读本文，读者能够对Apache Arrow有深刻的理解并应用到实际生产环境中。
2.背景
2.1 什么是Apache Arrow?
Apache Arrow 是一个跨语言的开源内存计算项目，用来在内存中处理数组数据。它最初于2017年3月作为独立项目发布，其创始人的目的是为了支持 Apache Spark 数据分析框架。从那时起，它就一直在不断进化，目前已成为一种主要的云计算服务提供商Databricks和AWS Athena等产品的内存计算引擎。
截至2020年8月，Arrow已经发布了7个版本，功能特性也日益完善，有能力支撑庞大的内存数据集，并且可以在各种编程语言环境中运行。现在，Apache Arrow正变得越来越流行，成为许多数据科学领域的基础性工具。
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支持多种编程语言和运行时环境：Arrow 提供了数据共享和传输的通用接口，使得内存中的数据既可以在语言之间共享，也可以跨进程/线程边界传递。同时，Arrow 支持多种编程语言和运行时环境，如 Python，Java，C++，GoLang，JavaScript 和 Rust。
原文地址:https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132706190
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