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English(EN) Apache Arrow: The Movie Your Bronze Layer Deserves

Apache Arrow 和 Parquet：为数据工程师解释列式存储

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

本文通过数据工程师 Joey 和 Chandler 之间的虚构对话，阐述了 Apache Arrow 和 Apache Parquet 在大规模数据处理中的优势。Chandler 解释说，对于需要列数据的分析查询而言，基于行的存储效率低下，并将其与针对此类任务进行了优化的列式存储进行了对比。对话强调了 Python 列表和 Pandas 在内存占用和数据类型解释问题方面可能很耗费资源，因此与 Parquet 等列式格式相比，它们不适合原始数据摄取（铜层）。 AI

影响 解释了与 AI/ML 数据管道相关的基本数据存储概念。

排序理由 文章使用虚构对话来解释与数据存储格式相关的技术概念。

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Apache Arrow 和 Parquet：为数据工程师解释列式存储

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报道来源 [1]

  1. Towards AI TIER_1 English(EN) · Akhileswar Chinnaguravagari ·

    Apache Arrow：您的铜层值得拥有的电影

    <h4>If Bing and Joey were data engineers: a conversation on columnar storage, why lists and pandas tap out at scale, and how raw files become Parquet.</h4><h3>1: The 2 AM Call</h3><p>Every good movie opens with trouble.</p><p>It’s 2 AM. An ingestion job pulled a 40 GB claims extr…

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