Apache镶木地板和箭之间的区别

Question

我正在寻找一种加快应用程序内存密集型前端的方法。我看到有人推荐Apache Arrow，而在研究它的同时，我对Parquet和Arrow之间的区别感到困惑。

它们都是列化数据结构。最初，我认为镶木地板用于磁盘，而箭头则用于内存格式。但是，我刚刚了解到，您也可以将箭头保存到桌面上的文件中，例如abc.arrow。在这种情况下，有什么区别？他们不是在做同样的事情吗？

Answer 1

Parquet是用于数据序列化的列式文件格式。读取Parquet文件需要将其内容解压缩并解码为某种内存数据结构。它被设计为空间/ IO高效的，但会消耗用于解码的CPU利用率。它不提供任何用于内存计算的数据结构。Parquet是一种流格式，必须从头到尾进行解码，而最近在存储格式中添加了一些“索引页”功能，通常，随机访问操作成本很高。

另一方面，Arrow首先是提供用于内存计算的列式数据结构的库。读取Parquet文件时，可以将数据解压缩并解码为 Arrow柱状数据结构，以便随后可以对解码后的数据进行内存内分析。箭头柱状格式具有一些不错的属性：随机访问为O（1），并且每个值单元格在内存中的前一个和后一个相邻，因此迭代有效。

那“箭头文件”呢？Apache Arrow定义了一种二进制“序列化”协议，用于安排Arrow列数组的集合（称为“记录批处理”），该数组可用于消息传递和进程间通信。您可以将协议放在任何地方，包括磁盘上，以后可以对其进行内存映射或读入内存并发送到其他地方。

该Arrow协议的设计使您可以“映射” Arrow数据的大块而无需进行任何反序列化，因此对磁盘上的Arrow协议数据执行分析可以使用内存映射并有效地支付零成本。该协议用于许多用途，例如Spark SQL和Python之间的流数据，用于针对Spark SQL数据块运行pandas函数，这些被称为“ pandas udfs”。

在某些应用程序中，Parquet和Arrow可以互换使用，以进行磁盘数据序列化。注意事项：

• Parquet是用于“存档”目的的，这意味着如果您今天编写文件，我们希望任何能够“读取Parquet”的系统将能够在5年或7年内读取文件。我们尚未就Arrow格式的长期稳定性做出此断言（尽管将来可能会）
• 镶木地板通常价格昂贵得多，因为必须将其解码为其他数据结构。Arrow协议数据可以简单地进行内存映射。
• 由于Parquet使用的数据编码方案，Parquet文件通常比磁盘上的箭头协议小得多。如果您的磁盘存储或网络速度很慢，Parquet将是一个更好的选择

因此，总而言之，Parquet文件是为磁盘存储而设计的，Arrow是为内存而设计的（但是您可以将其放在磁盘上，然后再进行内存映射）。它们旨在相互兼容，并在应用程序中一起使用。

对于内存密集型的前端应用程序，我建议您查看Arrow JavaScript（TypeScript）库。