DataFusion 开发者指南

DataFusion 开发者指南

datafusion-archive DataFusion has now been donated to the Apache Arrow project 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/datafusion-archive

1. 项目介绍

DataFusion 是一个用 Rust 编写的现代分布式计算平台，它使用 Apache Arrow 作为内存模型。DataFusion 的目标是构建一个能够处理大规模数据集的查询引擎。该项目自 2019 年以来已经被捐赠给了 Apache Arrow 项目，并由社区继续开发和维护。

2. 项目快速启动

要开始使用 DataFusion，您需要确保安装了 Rust 夜间版（因为 parquet-rs crate 需要）。以下是快速启动的步骤：

首先，添加 DataFusion 作为您项目的依赖项。在 Cargo.toml 文件中添加以下内容：

[dependencies]
datafusion = "0.6.0"

然后，您可以编写一个简单的主函数来执行 SQL 查询。以下是一个例子：

fn main() {
    // 创建本地执行上下文
    let mut ctx = ExecutionContext::new();
    
    // 定义数据源（csv 文件）的架构
    let schema = Arc::new(Schema::new(vec![
        Field::new("city", DataType::Utf8, false),
        Field::new("lat", DataType::Float64, false),
        Field::new("lng", DataType::Float64, false),
    ]));
    
    // 注册 csv 文件到执行上下文中
    let csv_datasource = CsvDataSource::new("test/data/uk_cities.csv", schema.clone(), 1024);
    ctx.register_datasource("cities", Rc::new(RefCell::new(csv_datasource)));
    
    // 执行简单投影和选择
    let sql = "SELECT city, lat, lng FROM cities WHERE lat > 51.0 AND lat < 53";
    
    // 执行查询
    let relation = ctx.sql(&sql).unwrap();
    
    // 显示结果
    let mut results = relation.borrow_mut();
    while let Some(batch) = results.next().unwrap() {
        println!("RecordBatch has {} rows and {} columns", batch.num_rows(), batch.num_columns());
        
        let city = batch.column(0).as_any().downcast_ref::<BinaryArray>().unwrap();
        let lat = batch.column(1).as_any().downcast_ref::<Float64Array>().unwrap();
        let lng = batch.column(2).as_any().downcast_ref::<Float64Array>().unwrap();
        
        for i in 0..batch.num_rows() {
            let city_name = String::from_utf8(city.get_value(i).to_vec()).unwrap();
            println!("City: {}, Latitude: {}, Longitude: {}", city_name, lat.value(i), lng.value(i));
        }
    }
}

确保你有一个名为 uk_cities.csv 的文件，其中包含城市数据，以便上述代码能够运行。

3. 应用案例和最佳实践

DataFusion 可以用于执行多种数据处理任务，例如数据转换、聚合和联接。以下是一些应用案例：

• 数据聚合：对数据进行分组和聚合，例如计算每个城市的平均纬度和经度。
• 数据过滤：根据特定的条件筛选数据，例如选择特定纬度范围内的城市。
• 数据转换：将数据从一种格式转换为另一种格式，例如从 CSV 转换为 Parquet。

最佳实践包括：

• 数据分区：为了提高查询性能，对数据进行分区。
• 内存管理：合理管理内存使用，避免内存泄漏。

4. 典型生态项目

DataFusion 是 Apache Arrow 生态系统的一部分，它与其他项目如 Arrow、Spark 和其他数据处理工具紧密集成。以下是一些与 DataFusion 相关联的典型生态项目：

• Apache Arrow：提供高性能的数据结构和数据处理工具。
• Apache Spark：用于大规模数据处理和查询的分布式计算系统。
• Polars：一个用 Rust 编写的快速 DataFrame 库。

以上就是 DataFusion 的开发者指南，希望对您有所帮助。

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