基本介绍

Apache Arrow 是一种基于内存的列式数据结构，正像上面这张图的箭头，它的出现就是为了解决系统到系统之间的数据传输问题，2016 年 2 月 Arrow 被提升为 Apache 的顶级项目。

在分布式系统内部，每个系统都有自己的内存格式，大量的 CPU 资源被消耗在序列化和反序列化过程中，并且由于每个项目都有自己的实现，没有一个明确的标准，造成各个系统都在重复着复制、转换工作，这种问题在微服务系统架构出现之后更加明显，Arrow 的出现就是为了解决这一问题。作为一个跨平台的数据层，我们可以使用 Arrow 加快大数据分析项目的运行速度。下面这张图概括了 Hadoop 生态系统，本身就分为 4 层，每层又有若干组件，而且还在不断扩大系统范围，如果各个系统之间都需要进行序列化和反序列化，消耗巨大。

相关技术

• 适配器模式

适配器模式是经典的 23 种设计模式之一，它的主要作用是在新接口和老接口之间进行适配，可以让客户方便使用，不需要改造自身的产品，如下图所示。

虽然 Apache Arrow 的实现细节远不止适配器模式，但是它从功能设计思路来看，还是有点像的，有了 Arrow 之后，它的一部分功能就相当于所有系统的适配器了。

我们假设数据表有 session_id、timestamp、source_ip 等三个字段，在行式存储的时候，按照每一行形式包含 3 个字段，而多行之间是互相分开的，没有关联，而到了列式存储概念，我们按照每一列对数据进行聚集，例如 session_id 包含了“1331246660”等 4 个值。

从上面这张摘录自 Arrow 官网的图可以看出，传统的内存数据格式以每一行作为各个字段的分布，相同字段没有被集中在一起，造成了计算时的不必要浪费。通过列式存储格式约束，可以将相同字段集中排列在一起。而官网也给出了一条 SQL 语句，代表使用 SQL 语句很容易查询得到数据。

• SIMD 指令

即单指令流多数据流（SingleInstruction Multiple Data），是一种采用一个控制器来控制多个处理器，同时对一组数据（又称“数据向量”）中的每一个分别执行相同的操作从而实现空间上的并行性的技术。在微处理器中，单指令流多数据流技术则是一个控制器控制多个平行的处理微元。

技术深入

需要明确的是，Apache Arrow 不是一个引擎，也不是一个存储系统，它是用来处理分层的列式内存数据的一系列格式和算法。它不是一个独立的软件，而是系统中用来加速数据分析的一个组件。很多开源项目都已经支持了 Arrow，而且其他商业化的项目也有这个趋势。对于已经支持 Arrow 的项目来说，这些项目不再需要序列化和反序列化各种数据，从而以极小的成本来共享数据资源，对于同一集群下的系统则完全不需要进行任何的数据格式转换。

对于 Apache Arrow 的期望：

• 列式存储：大数据系统几乎都是列式存储的，类似于 Apache Parquet 这样的列式数据存储技术自从诞生起就是大家的期望。
• 内存式：SAP HANA 是第一个利用内存加速分析流程的组件，随着 Apache Spark 的出现，进一步提升了利用内存加速流程的技术可能性落地。
• 复杂数据和动态模式：当我们通过继承和内部数据结构呈现数据的时候，一开始有点麻烦，后来就有了 JSON 和基于文档的数据库。

Arrow 的列式存储有着 O(1) 的随机访问速度，并且可以进行高效的 Cache，同时还允许 SIMD 指令的优化。由于很多大数据系统都是在 JVM 上运行的，Arrow 对于 Python 和 R 的社区来说显得格外重要。

Apache Arrow 是基于 Apache Drill 中的 Value Vector 来实现的，而使用 Value Vector 可以减少运算时重复访问数据带来的成本。

举个例子，有一个 people 数组：

people=[
{
name:’mary’,age:30,
placed_lived:[
{city:’Akron’,state:’OH’},
{city:’Bath’,state:’OH’}
]
},
{
name:’mary’,age:31,
placed_lived:[
{city:’Lodi’,state:’OH’},
{city:’Ada’,state:’OH’}
{city:’Akron’,state:’OH’}
]
}
]

其中，对于 people.places_lived.city，在 Arrow 中是这样存储的：

这种存储方式有 O(1) 的访问速度，可以有效地缓存，而且，在 Value Vector 中的信息可以直接在不同的项目之间传递，不依赖于所使用的编程语言。

而从代码层面分析，Apache Arrow 类的设计采用了设计模式里的建造者模式，封装了基础类 Array、Buffer 以及 ArrayBuilder，具体类图如下图所示：

从 GC 的角度来看，Arrow 基于一种有规划的内存使用理念。传统的 GC 面对的程序数据是很多细粒度的、频繁诞生与消亡的对象。而 Arrow 的内存使用体现了基于较粗粒度的按需分配，有良好的线性关系，要处理的数据都是大块的，本身不具高频新生与删除的数据。（而这种数据特性刚好很切合我们的内存表所要处理的数据。）由于数据本身块头大，变化频率低，为进一步规划更稳健和高效的内存分配策略提供了可能。系统启动时需要预锁定一片区域；当删除数据时，瞬时归还系统，但会留存一块；几乎没有内存碎片。

总结

Apache Arrow 之所以会流行，是因为它不针对特定产品，而是可以为大数据整个生态系统带来便利。有了 Arrow 作为标准数据交换格式，各个数据分析系统和应用之间的交互性有了全新的方式，我们不再需要把 CPU 资源花费在数据的序列化和反序列化上了，实现了不同系统之间数据的无缝连接，官网发表的文章显示，它的目标是提升数据之间的 100 倍交换速度，这样才能真正对数据分析流程进行加速。

作者介绍：周明耀，2004 年毕业于浙江大学，工学硕士。13 年软件研发经验，近 10 年技术团队管理经验，4 年分布式计算、大数据技术经验。著有《大话 Java 性能优化》、《深入理解 JVM&G1 GC》、《技术领导力 - 码农如何才能带团队》。个人微信号 michael_tec，个人公众号“麦克叔叔每晚 10 点说”。

感谢蔡芳芳对本文的审校。