Beim Data Engineering geht es darum, Datenpipelines zu entwerfen, zu erstellen und zu pflegen, die Rohdaten in nützliche Informationen für Analysen und Entscheidungen umwandeln.
Zu diesem Zweck müssen Dateningenieure mit verschiedenen Datenquellen, Formaten, Systemen und Tools arbeiten. Außerdem müssen sie die Qualität, Zuverlässigkeit und Leistung der Daten sicherstellen. Data Engineering ist jedoch keine leichte Aufgabe. Eine der größten Herausforderungen ist der Umgang mit der Heterogenität und Komplexität der Datenformate und ‑systeme.
Dateningenieure müssen oft benutzerdefinierten Code schreiben oder Bibliotheken von Drittanbietern verwenden, um Daten über verschiedene Plattformen und Sprachen hinweg zu lesen, zu schreiben, zu bearbeiten und zu transportieren. Dies kann zu Overhead, Ineffizienz und Fehlern in der Datenpipeline führen. An dieser Stelle kommt Apache Arrow ins Spiel.
Apache Arrow ermöglicht Dateningenieuren die konsistente und effiziente Arbeit mit Daten über verschiedene Systeme und Sprachen hinweg, ohne dass sie sich um Serialisierung, Deserialisierung, Konvertierung oder Kompatibilitätsprobleme kümmern müssen.
Was ist Apache Arrow?
Apache Arrow ist ein Open-Source-Projekt, das ein sprachunabhängiges spaltenförmiges Speicherformat für flache und hierarchische Daten definiert, das für effiziente Analyseoperationen auf moderner Hardware wie CPUs und GPUs organisiert ist. Das Arrow-Speicherformat unterstützt auch Zero-Copy-Reads für blitzschnellen Datenzugriff ohne Serialisierungs-Overhead.
Das Arrow-Projekt enthält auch Bibliotheken, die das Format implementieren und Bausteine für eine Reihe von Anwendungsfällen, einschließlich Hochleistungsanalysen, bereitstellen. Viele populäre Projekte verwenden Arrow, um spaltenförmige Daten effizient auszuliefern oder als Grundlage für Analyse-Engines. Bibliotheken sind für C, C++, C#, Go, Java, JavaScript, Julia, MATLAB, Python, R, Ruby und Rust verfügbar.
Warum Apache Arrow?
Apache Arrow hat mehrere Vorteile für Data-Engineering-Anwendungen:
- Leistung: Apache Arrow nutzt die Vorteile der spaltenförmigen Datendarstellung, wie bessere Komprimierung, schnelleres Scannen, vektorisierte Operationen und Cache-Effizienz. Es ermöglicht auch SIMD-Optimierungen (Single Instruction, Multiple Data) mit modernen Prozessoren. Außerdem entfällt die kostspielige Serialisierung und Deserialisierung bei der Übertragung von Daten zwischen Systemen oder Sprachen.
- Interoperabilität: Es bietet ein gemeinsames Datenformat, das von verschiedenen Systemen und Sprachen gemeinsam genutzt werden kann, ohne dass Informationen oder Funktionen verloren gehen. Außerdem erleichtert es die Wiederverwendung von Bibliotheken und Algorithmen, die mit Arrow-Daten arbeiten, auch über Sprachgrenzen hinweg.
- Standardisierung: Apache Arrow bietet eine standardisierte, sprachunabhängige Spezifikation für die Darstellung strukturierter, tabellenartiger Datensätze im Speicher. Dies vereinfacht die Entwicklung und Wartung von Data-Engineering-Anwendungen, die mit verschiedenen Datenquellen und ‑formaten arbeiten müssen.
- Flexibel: Apache Arrow unterstützt ein umfangreiches Datentypsystem (einschließlich verschachtelter und benutzerdefinierter Datentypen), das auf die Anforderungen von analytischen Datenbanksystemen, Datenrahmenbibliotheken und anderen Anwendungen zugeschnitten ist. Außerdem können Benutzer benutzerdefinierte Metadaten und Erweiterungen des Formats definieren.
Wie benutzt man Apache Arrow?
Es kann je nach Anwendungsfall und gewählter Sprache auf unterschiedliche Weise eingesetzt werden. Hier sind einige Beispiele für die Verwendung von Apache Arrow in Python:
- Lesen und Schreiben von Arrow-Dateien: Sie können die pyarrow Bibliothek verwenden, um Pfeildateien (mit den Erweiterungen .arrow oder .feather) von der Festplatte oder aus dem Speicher zu lesen und zu schreiben. Zum Beispiel:
import pyarrow as pa
import pyarrow.feather as feather
# Create a table from a list of dictionaries
data = [
{"name": "Alice", "age": 25, "gender": "F"},
{"name": "Bob", "age": 30, "gender": "M"},
{"name": "Charlie", "age": 35, "gender": "M"}
]
table = pa.Table.from_pydict(data)
# Write the table to an Arrow file
feather.write_feather(table, "data.arrow")
# Read the table from an Arrow file
table = feather.read_table("data.arrow")- Konvertierung zwischen Arrow und Pandas: Sie können die pyarrow-Bibliothek verwenden, um zwischen Arrow-Tabellen und Pandas-Datenrahmen zu konvertieren. Zum Beispiel:
import pyarrow as pa
import pandas as pd
# Create a Pandas data frame
df = pd.DataFrame(data)
# Convert the data frame to an Arrow table
table = pa.Table.from_pandas(df)
# Convert the table back to a Pandas data frame
df = table.to_pandas()- Verwendung von Arrow mit Spark: Sie können die pyarrow-Bibliothek verwenden, um die Arrow-Optimierung bei der Arbeit mit Spark DataFrames in Python zu aktivieren. Zum Beispiel:
import pyarrow as pa
import pyspark.sql.functions as F
# Enable Arrow optimization
spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled", "true")
# Create a Spark DataFrame from a Pandas data frame
df = spark.createDataFrame(pd.DataFrame(data))
# Apply a Spark UDF that uses Arrow data
@F.pandas_udf("int", F.PandasUDFType.SCALAR)
def add_one(s: pd.Series) -> pd.Series:
return s + 1
df = df.withColumn("age_plus_one", add_one(df.age))Fazit
Apache Arrow ist eine leistungsstarke und vielseitige Plattform für Data-Engineering-Anwendungen, die schnell, interoperabel und standardisiert mit spaltenförmigen Daten arbeiten müssen. Es kann Dateningenieuren helfen, die Leistung, Interoperabilität, Standardisierung und Flexibilität ihrer Datenpipelines zu verbessern und das bestehende Ökosystem von Arrow-kompatiblen Projekten und Bibliotheken zu nutzen. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, können Sie die offizielle Website besuchen oder die Dokumentation lesen.
Quelle: medium.com
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