🎯 Definicja
Apache Arrow to wysokowydajna, kolumnowa platforma do analiz i przetwarzania danych „w pamięci” (in-memory). Oferuje efektywny, językowo niezależny format danych służący do wspólnej reprezentacji, wymiany i transferu danych pomiędzy aplikacjami analitycznymi i big data — bez potrzeby ich kopiowania lub dekodowania.
🔑 Kluczowe punkty
- Bazuje na formatowaniu kolumnowym i strukturze danych zapisanych w RAM — zoptymalizowanej pod kątem nowoczesnych procesorów i CPU cache.
- Umożliwia współdzielenie danych pomiędzy językami, systemami i narzędziami (np. Python ↔ R ↔ Spark).
- Apache Arrow to standard wymiany danych dla wielu projektów open source (np. Pandas, DuckDB, Parquet, Spark, Polars).
- Eliminuje konieczność konwersji serializacji (JSON, CSV, protobuf itd.) — jedno wspólne API danych.
- Wspiera strumieniowanie danych i dostarcza zintegrowany format „zero-copy”.
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
Podstawy działania
Dane są reprezentowane jako tabele kolumnowe osadzone w tzw. Arrow Memory Format. Są one:
- ustandaryzowane w schemacie
- wektorowe (operacje na zestawach elementów)
- nie wymagają kopiowania do innego formatu przy przesyłaniu między narzędziami
Główne komponenty:
- Arrow Format – binarny zapis danych kolumnowych w pamięci
- Arrow Flight – RPC do przesyłania danych strumieniowo między klientami a serwerami
- Arrow Compute – lokalny silnik operacji numerycznych nad kolumnami
- Arrow IPC – format sterowania przesyłem danych (inter-process communication)
Przykład wykorzystania
W Pythonie korzystając z biblioteki pyarrow:
import pyarrow as pa
# Tworzymy prostą tabelę w pamięci
data = {
"nazwa": ["A", "B", "C"],
"wartosc": [5, 10, 20],
}
table = pa.table(data)
# Zapis do pliku Arrow
with pa.output_stream("dane.arrow") as sink:
with pa.RecordBatchFileWriter(sink, table.schema) as writer:
writer.write_table(table)Zastosowania
| Obszar | Jak pomaga Apache Arrow |
|---|---|
| Data Science (Analytics) | Szybka integracja Pandas, Numpy, Polars |
| ETL & Big Data | Szybkie dzielenie danych pomiędzy Spark ↔ Python |
| Lakehouse | Format transportowy pomiędzy silnikami (Arrow ↔ Parquet) |
| SQL Engines | Używany jako backend format w DuckDB, DataFusion, etc |
| Cloud/Streaming | Kompatybilny z Kafka, Arrow Flight, gRPC zero-copy |
Apache Arrow vs inne formaty
| Format | Typ przechowywania | Zastosowanie |
|---|---|---|
| Arrow | kolumnowy (w pamięci) | wymiana, compute in-memory |
| Parquet | kolumnowy (na dysku) | storage + kompresja |
| CSV / JSON | wierszowy (tekstowy) | wymiana, czytelność |
| ORC | kolumnowy (na dysku) | storage w Hive |
💡 Przykład zastosowania
System analityczny o wysokiej częstotliwości używa Apache Arrow do pośredniczenia między silnikiem Spark a aplikacją ML w Pythonie. Dzięki temu nie trzeba eksportować danych do CSV czy JSON — wszystko działa w pamięci, w czasie rzeczywistym, przy minimalnym opóźnieniu i bez konwersji.
📌 Źródła
- https://arrow.apache.org/
- https://arrow.apache.org/docs/python/
- https://databricks.com/blog/2023/01/18/apache-arrow-columnar-memory-format
- https://www.linkedin.com/pulse/apache-arrow-vs-parquet-vs-orc-hadoop-mahaboob-pasha/
👽 Brudnopis
- Arrow = większa interoperacyjność p. open data stack
- Flight = RPC z transferem danych → zerokopiowy, streamingowy replacement for REST
- Zmusza do myślenia w kolumnach, nie rekordach
- staje się standardem “RAM-native format” real-time compute
- DuckDB / Polars – mają natywne wsparcie dla Arrow jako primarnego typu
- Zero-copy + stream-friendly → idealne do dużych ilości danych w locie