Apache Arrow源码分析（一）——简介和框架

最新推荐文章于 2025-06-27 23:25:15 发布
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Apache Arrow是一种内存列式数据结构，旨在解决分布式系统中序列化和反序列化的性能问题。它优化了内存布局，提高CPU缓存效率，支持SIMD技术，并提供了C++和Java等多语言实现。通过紧凑的向量存储方式和Offset向量，Arrow能高效地处理字符串等数据，减少序列化开销。其设计采用建造者模式，包括array、buffer和arraybuilder等核心类。

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背景

列存储在数据库领域中早已被提出，列存储数据结构在分析型事务上表现优异，大数据分析引擎，诸如Spark-SQL，Impala 均采用列存储作为其中间数据表示形式，那么Apache Arrow就是这样一种内存列式数据结构。

在众多分布式系统中，每个系统都有自己内部的内存格式，70-80%的CPU浪费在序列化和反序列化过程，类似功能在多个项目中实现，没有一个标准。那么Arrow就是为解决这一问题而提出了。Arrow基于列存储的数据组织方式，能够很好的适应CPU的Cache，以及现代CPU SIMD (Single input multiple data) 技术，并且提供良好的序列化和反序列化性能。更值得一提的是，Arrow提供良好的扩展性，既有C++版的实现，又有java版的实现，是一个很值得学习的数据结构库。

基本思想

Arrow 基本思想就是把向量在内存中的布局给紧凑话，说白了，就是把之前按行表示的数据按列进行组织。
这里写图片描述

举一个很简单的例子，对于一个字符串

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