Apache Arrow源码分析(一)——简介和框架

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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