Apache Arrow : 원주민 인 메모리 형식으로 데이터 처리 혁명 혁명
데이터는 비즈니스 인텔리전스에서 정교한 머신 러닝 모델에 이르기까지 모든 것을 강화하는 최신 응용 프로그램의 생명체입니다. 그러나 다양한 시스템에서 대규모 데이터 세트를 처리하면 종종 상당한 성능 병목 현상이 발생합니다. 형식 변환에 대한 지속적인 요구는 상당한 처리 오버 헤드 및 메모리 소비를 추가합니다. 기존의 행 기반 스토리지 형식은 현대 분석의 요구에 맞추기 위해 어려움을 겪고 계산이 느려지고 메모리 사용량 증가 및 성능 제한을 초래합니다. Apache Arrow는 이러한 도전에 대한 강력한 솔루션으로 나타납니다.
이 오픈 소스, 원주민 인 메모리 데이터 형식은 속도와 효율성을 위해 설계되었습니다. Arrow는 표 형식 데이터에 대한 공통 표현을 설정하여 반복 형식 변환의 비용이 많이 드는 오버 헤드를 제거하고 다양한 시스템과 프로그래밍 언어 간의 원활한 상호 운용성을 용이하게합니다.
Apache Arrow의 주요 장점 :
데이터 엔지니어링, 클라우드 컴퓨팅 및 머신 러닝에서 Apache Arrow의 채택이 증가함에 따라 변환 적 영향이 강조됩니다. 팬더, 스파크 및 DUCKDB와 같은 수많은 인기있는 도구를 뒷받침하여 고성능 컴퓨팅의 효율성을 크게 향상시킵니다.
Apache Arrow의 핵심 기능 :
화살표 기둥 형식 이해 :
Apache Arrow는 테이블 데이터를 중심으로합니다. 테이블로 구성된 데이터 세트를 고려하십시오.
데이터는 행 기반 또는 열 기반 형식을 사용하여 메모리에 저장할 수 있습니다. 행 기반 형식은 데이터 행을 행으로 저장하여 필터링 및 집계와 같은 작업에 비효율적 인 데이터 액세스를 초래합니다. 반면에 원주 형식은 데이터 열을 열별로 저장하고 메모리 위치를 개선하고 이러한 작업을 가속화합니다. 또한 현대 CPU에서 병렬 처리를위한 SIMD (단일 명령어, 다중 데이터) 지침을 활용하여 벡터화 된 계산을 활성화합니다.
Apache Arrow는 표준화 된 원주민 메모리 레이아웃을 사용하여 다양한 시스템에서 고성능 데이터 처리를 보장합니다. 각 열은 "배열"이며 잠재적으로 다른 데이터 유형을 보유합니다. 배열 내 데이터는 "버퍼"라는 연속 메모리 영역에 저장되어 데이터 액세스를 최적화합니다.
표준화의 힘 :
표준화 된 원주 형식이 없으면 각 데이터베이스 및 프로그래밍 언어는 자체 데이터 구조를 정의하여 상당한 비 효율성을 초래합니다. 반복적 인 직렬화 및 사막화로 인해 시스템 간 데이터 전송이 비싸게됩니다. 알고리즘도 다른 형식에 대해 다시 작성해야합니다.
Apache Arrow는 Unified In-Memory Collect Format을 제공하여이를 해결하여 최소한의 오버 헤드로 완벽한 데이터 교환을 가능하게합니다. 애플리케이션에는 더 이상 사용자 정의 커넥터가 필요하지 않아 개발을 단순화하고 복잡성을 줄입니다. 표준화 된 메모리 레이아웃을 사용하면 언어에서 최적화 된 알고리즘을 재사용 할 수있어 성능과 상호 운용성이 향상됩니다.
(스파크 통합, 사용 사례, 실습 예제, 향후 방향 및 결론에 관한 섹션을 포함하여 문서의 나머지 부분은 유사한 패턴의 재구성 및 구조 조정을 따라 원래 의미를 유지하면서 흐름과 가독성을 향상시킬 것입니다.
위 내용은 Apache Arrow는 무엇입니까? 기능, 사용 방법 등의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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