Python之pyarrow：pyarrow的简介、安装、使用方法之详细攻略 

目录

pyarrow的简介

1、项目的主要组成部分包括:

2、Arrow特点

pyarrow的安装

pyarrow的使用方法

pyarrow的简介

       用于Apache Arrow的Python库。这个库为Arrow c++库提供的功能提供了Python API，以及用于与panda、NumPy和Python生态系统中的其他软件进行箭头集成和互操作性的工具。Apache Arrow是一个用于内存分析的开发平台。它包含一组技术，使大数据系统能够快速处理和移动数据。

1、项目的主要组成部分包括:

• The Arrow Columnar In-Memory Format: a standard and efficient in-memory representation of various datatypes, plain or nested
• The Arrow IPC Format: an efficient serialization of the Arrow format and associated metadata, for communication between processes and heterogeneous environments
• The Arrow Flight RPC protocol: based on the Arrow IPC format, a building block for remote services exchanging Arrow data with application-defined semantics (for example a storage server or a database)
• C++ libraries
• C bindings using GLib
• C# .NET libraries
• Gandiva: an LLVM-based Arrow expression compiler, part of the C++ codebase
• Go libraries
• Java libraries
• JavaScript libraries
• Plasma Object Store: a shared-memory blob store, part of the C++ codebase
• Python libraries
• R libraries
• Ruby libraries
• Rust libraries

2、Arrow特点

• Format： Apache Arrow为平面和层次数据定义了一种与语言无关的柱状内存格式，这种格式的组织用于在现代硬件(如cpu和gpu)上进行高效的分析操作。Arrow内存格式还支持零拷贝读取，用于不需要序列化开销的闪电般的数据访问。
• Libraries： Arrow的库实现了这种格式，并为一系列用例提供了构建块，包括高性能分析。许多流行的项目使用箭头有效地发送柱状数据，或者作为分析引擎的基础。库可用于C、c++、c#、Go、Java、JavaScript、MATLAB、Python、R、Ruby和Rust。请参阅如何安装和启动。
• Ecosystem：Apache Arrow是由开发人员社区创建并为其服务的软件。我们致力于开放、友好的沟通和协商一致的决策。我们的提交者来自不同的组织和背景，我们欢迎所有人与我们一起参与。

pyarrow的安装

pip install --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyarrow

pyarrow的使用方法

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