Apache Arrow的零拷贝是指什么

Dremio的Apache Arrow 和 Gandiva Dremio通过Apache Arrow和Gandiva构建高性能查询引擎。Arrow作为统一的内存数据标准,实现跨语言零拷贝数据交换,解决传统系统序列化瓶颈;Gandiva基于LLVM将SQL表达式编译为本地机器码,实现向量化计算。二者协同工作形成"数据移动+计算"的全栈优化:Arrow提供标准化列式内存格式,Gandiva进行高效计算,全程无格式转换。Dremio社区版采用Apache 2.0许可可免费商用,但功能受限(如仅支持2个反射),企业版提供完整功能。 阅读详情

背景

最近在看一些native相关的东西(主要是Spark Datafusion Comet Jvm与Rust JNI的Shuffle数据交互),遇到了Arrow零拷贝相关的问题,再次记录一下,Arrow在Spark中应用也是存在的,见Spark中python和jvm的通信杂谈–ArrowConverter

Apache Arrow的零拷贝技术是指通过传递在同一个指向列式内存缓冲区的指针,在不同的系统之间(比如Python,R,Spark,数据库)之间共享数据,从而避免了
代价高昂的数据复制,序列化和反序列化,以获取性能提升,尤其是对于做数据 pipelie以及数据分析的场景,得益于Arrow标准的内存格式以及C Data接口,
通过把数据保存在连续的共享的内存中,显著的减少了内存压力。

工作原理

  • 共享内存:Arrow定义了标准的列式布局,允许不同的Runtime(如 Python, Java,C++)无需重塑,就可以解释编译相同的字节码。
  • C Data接口:该接口允许一个进程或者库将指向Arrow数据缓存区的指针传递另一个进程或者库,从而实现直接内存访问
  • 零拷贝:无需拷贝大量的数据,系统只需要共享在RAM中存在的数据,减少了内存和CPU的额外开销

什么情况下利用了零拷贝(何时不能实现)

  • 利用了:使用Arrow原生格式,或者使用MemoryMappedFile进行进程间通信(IPC),或者使用与Arrow集成的引擎(如DuckDB)
  • 未利用:转换为可写的NumPy数组(会导致强制复制),处理复杂的嵌套数据,或者在传输中需要进行压缩转换的数据

主要优势

  • 低延迟高吞吐:数据处理更快,因为不需要不断的复制和序列化。
  • 减少内存使用:更少的临时对象数据的使用,减少了内存压力
  • 更简洁的架构:Arrow可以作为跨工具的通用数据语言
Apache Arrow零拷贝与列式内存格式实战指南 Apache Arrow 是一种面向现代数据基础设施的跨语言列式内存格式标准,其核心原理在于通过 CPU 缓存友好的连续内存布局、位图空值标记和严格类型定义,实现高效向量化计算与零拷贝数据共享。相比传统行式结构(如 Pandas 的混合存储),Arrow 显著降低序列化开销、提升 SIMD 指令利用率,并支撑实时分析、跨系统管道和嵌入式边缘计算等高性能场景。它不替代应用层工具,而是作为底层数据交换契约,深度赋能 PyArrow、DuckDB、Polars 和 Spark 等生态组件。本文聚焦 Apache 阅读详情

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