阿帕奇箭已经 10 岁了

Apache Arrow 是用于内存数据的开源跨语言开发平台，将于 2026 年庆祝其成立 10 周年，这一里程碑标志着现代企业大规模处理、共享和分析数据方式的十年转变。 Arrow 最初是一种不起眼的列式内存格式规范，现已发展成为现代数据堆栈的最基本层之一，默默地为数百万开发人员和分析师每天依赖的工具提供支持。

Apache Arrow 到底是什么？为什么它从第一天起就很重要？

Apache Arrow 的诞生源于一种简单但深刻的挫败感：每种数据工具都使用不同的内部语言。 Pandas 有自己的内存布局。斯帕克还有另一个。 R还有另一个。每次数据在系统之间移动时，都必须对其进行序列化、反序列化和重新格式化，这一过程会消耗 CPU 周期、消耗内存，并增加团队需要快速运行的管道的延迟。

Arrow 的提议很优雅：定义一种单一的、标准化的列式内存格式，任何语言或运行时都可以读取该格式，而无需复制或转换。当 Python 脚本通过 Arrow 将数据传递给 Rust 库时，不会发生任何转换。页面上的位是相同的。在数据工程变得越来越多语言的世界中，这种零拷贝互操作性确实是革命性的。

在最初几年，Arrow 吸引了 Pandas、Dremio、Wes McKinney 背后的团队以及主要云基础设施参与者的贡献。事实上，它于 2016 年在如此广泛的行业支持下从 Apache 孵化器毕业，这表明数据社区认识到这不仅仅是另一种格式——它是解决基础设施层面的系统性问题的一次尝试。

Apache Arrow 在过去十年中如何发展？

十年过去了，Arrow 已经不仅仅是一种内存格式了。该项目已扩展到相关规范和实现的丰富生态系统：

Arrow Flight：一种基于 gRPC 构建的高性能数据传输协议，使 Arrow 数据能够以线速在服务之间移动，而无需序列化开销。

Arrow Flight SQL：一种扩展，允许数据库使用 Arrow Flight 公开 SQL 接口，将传统的查询-结果-获取周期压缩为单个高效的流。

Apache Arrow DataFusion：一种 Rust 本机查询引擎，使用 Arrow 作为其本机内存格式，无需单独的数据库进程即可实现嵌入式分析。

ADBC（Arrow 数据库连接）：一种数据库连接 API，以 ODBC 和 JDBC 为模型，但是 Arrow 原生的，允许应用程序查询数据库并直接以 Arrow 格式接收结果。

Arrow IPC 格式：一种文件和流格式，允许 Arrow 数据以相同的零复制效率跨进程和机器进行持久化和交换。

Arrow 跨越 13 种官方语言实现（包括 C++、Java、Go、Rust、Python、JavaScript、C# 等），实现了大多数开源项目梦寐以求的跨生态系统采用。像 Polars、DuckDB 和 InfluxDB 3.0 这样的库已经围绕 Arrow 柱状格式构建了整个引擎，不将其视为互操作性层，而是将其视为核心数据表示。

Arrow 对数据驱动型企业产生了哪些现实影响？

“Apache Arrow 不仅使数据移动速度更快，它还重新定义了业务平台的数据层。当基础设施消失在标准中时，构建者可以专注于价值。”

Arrow 的业务影响在两个方面最为明显：成本降低和迭代速度。曾经为跨系统数据移动的管道延迟预算数小时的团队现在以毫秒为单位进行衡量。需要专用数据仓库集群的分析现在可以使用 DataFusion 或 DuckDB 嵌入到应用程序服务器中运行。运营成本的降低是可衡量的——对于大规模运营的企业来说，这是意义重大的。

适用于 Mewa 等现代商业操作系统

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