(PS:尝试结合 ChatGPT 生成)
Dataframe Arrow 是基于 Apache Arrow 的 Kotlin Dataframe 实现,目标是提供高性能的数据处理框架,同时保持与 Apache Arrow 的兼容性。 本文将探讨 Dataframe Arrow 的应用以及 Kotlin Dataframe 与 Apache Arrow 的关系。
为什么 Dataframe Arrow 是可接受的
Kotlin Dataframe Arrow 的优点:
- 高性能:由于使用了 Apache Arrow 的数据结构,可以实现高效的数据处理和传输。
- 数据格式标准化:Apache Arrow 提供了一种标准的跨语言内存布局,Kotlin Dataframe Arrow 的实现与 Apache Arrow 的兼容性非常高,从而可以实现数据格式的标准化,使得数据的处理更加方便。
- 易于使用:Kotlin Dataframe Arrow 为数据处理和传输提供了一种简单、易于使用的框架,可用于数据挖掘、机器学习、数据分析等领域。在 Kotlin 中使用 Dataframe 也非常方便,只需要定义 Dataframe Schema 和读取 Dataframe 即可。
除此,对于 ArchGuard 的 CLI 来说,体积也是很重要的,如下是积的差异:
- Apache Arrow with Chapi: 14M
- Jetbrains Dataframe with Chapi: 35M
- Jetbrains Dataframe Arrow with Chapi: 19M
Jetbrains Dataframe Arrow 依赖于 Apache Arrow,4M 的差异还是可以接受的。
Apache Arrow Schema 与 FlatBuffer Schema
Apache Arrow Schema 与 FlatBuffer Schema 是两种不同的 Schema 定义方式,其区别在于:
- Apache Arrow Schema 是使用 JSON 格式。
- FlatBuffer Schema 是使用自定义的 FlatBuffer Schema 格式。
我们来看一个示例。假设我们有一个待序列化的 Kotlin 类:
@Serializable
data class CodePosition(
var StartLine: Int = 0,
var StartLinePosition: Int = 0,
var StopLine: Int = 0,
var StopLinePosition: Int = 0
)
那么,这个类的 FlatBuffer Schema 定义为:
table Position {
StartLine: int;
StartLinePosition: int;
StopLine: int;
StopLinePosition: int;
}
而这个类的 Apache Arrow Schema 则可以用以下的 JSON 表示:
{
"name": "Position",
"type": {
"name": "Position",
"type": "struct",
"fields": [
{
"name": "StartLine",
"type": "int"
},
{
"name": "StartLinePosition",
"type": "int"
},
{
"name": "StopLine",
"type": "int"
},
{
"name": "StopLinePosition",
"type": "int"
}
]
}
}
对于 Apache Arrow Schema 的 Kotlin 实现,可以使用以下代码:
fun main() {
val rootAllocator = RootAllocator(Long.MAX_VALUE)
val byteBuddyPool = ByteBuddyPool()
val schema = Schema(List<Field>().k().apply {
add(Field.nullable("StartLine", ArrowType.Int(32, true)))
add(Field.nullable("StartLinePosition", ArrowType.Int(32, true)))
add(Field.nullable("StopLine", ArrowType.Int(32, true)))
add(Field.nullable("StopLinePosition", ArrowType.Int(32, true)))
}, null)
// Use the schema as needed
println(schema)
}
在 Kotlin 中使用 Dataframe
在 Kotlin 中使用 Dataframe,需要先定义 Dataframe 的 schema,然后可以使用 Dataframe API 进行数据的读取、过滤、聚合等操作。
下面介绍三种定义 Dataframe schema 的方式:
1. 定义 Dataframe Schema
在 Kotlin 中,可以使用类定义 Dataframe 的 schema。需要在类上添加 @DataSchema 注解,然后在类中定义属性作为 Dataframe 的列。属性需要使用 val 或 var 关键字定义,并指定属性的类型和名称。如下所示:
import org.jetbrains.kotlinx.dataframe.annotations.DataSchema
@DataSchema
interface Person {
val name: String
val age: Int
}
2. 使用注解
可以使用 @ImportDataSchema 注解来导入已有的 Dataframe schema,如下所示:
@file:ImportDataSchema(
"Repository",
"https://raw.githubusercontent.com/Kotlin/dataframe/master/data/jetbrains_repositories.csv",
)
import org.jetbrains.kotlinx.dataframe.annotations.ImportDataSchema
3. 使用 Gradle Task
定义好 schema 后,可以使用 Dataframe API 进行数据读取和处理,如下所示:
dataframes {
schema {
data = "https://raw.githubusercontent.com/Kotlin/dataframe/master/data/jetbrains_repositories.csv"
name = "org.example.Repository"
}
}
此外,Dataframe 还支持数据过滤、聚合等操作,具体使用可以参考 Kotlin Dataframe 的官方文档。
Kotlin Dataframe 与 Apache Arrow 关系
Kotlin Dataframe是基于Apache Arrow的数据框架,它提供了对Arrow内存格式和Arrow表格格式的支持。因此,Kotlin Dataframe可以看作是Arrow在Kotlin中的实现。
Apache Arrow是一种跨语言的内存数据结构,可以有效地在不同的计算引擎和编程语言之间传递数据。Arrow的一个关键优势是它使用了内存映射文件(Memory Mapped Files)来管理数据,这使得跨语言和跨平台数据传输变得更加高效和可扩展。
Kotlin Dataframe 的依赖如下所示:
implementation(libs.arrow.vector)
implementation(libs.arrow.format)
implementation(libs.arrow.memory)
implementation(libs.commonsCompress)
implementation(libs.kotlin.reflect)
implementation(libs.kotlin.datetimeJvm)
Kotlin Dataframe 依赖于 Arrow 的核心库和格式库,这些库提供了 Arrow 表格格式和内存格式的支持。除此之外,Kotlin Dataframe 还使用了 Kotlin 反射库和 Kotlin 日期时间库等其他第三方库。
注意事项
当使用 Kotlin Dataframe 时,还需要注意以下几点:
- 需要将数据类声明为 data class,以便 Dataframe 可以识别数据类的属性。
- 集合类型应该是 List、Map 或 ArrayList,而不是 Array,因为 Dataframe 对于集合的处理是基于 Java Collections Framework 的,而不是基于原生数组。
此外,还需要注意以下几点:
- 数据类的属性类型应该是 Kotlin 原生类型或者是具有无参构造函数的类,这是因为 Dataframe 可以直接将这些类型映射到 Arrow 数据类型,而无需进行其他转换。
- 如果数据类的属性类型是一个复合类型,比如一个列表或一个嵌套的数据类,需要使用 Arrow 的数据类型来定义这个属性的类型。
- 在定义 Dataframe schema 时,需要显式指定每个列的数据类型,否则 Dataframe 会根据数据自动推断数据类型,可能会导致类型不一致的错误。
- 在读取 CSV 或 Parquet 文件时,需要指定文件的 schema,否则 Dataframe 也会尝试根据数据自动推断数据类型,可能会导致类型不一致的错误。
Kotlin Dataframe 问题
Kotlin Dataframe 是一个非常优秀的 Kotlin 数据框架,但是它也存在一些 问题:
- 不支持嵌套类型的数据,例如嵌套的列表或嵌套的数据类。详细见:Nested type in dataframe is not supported yet
- 对于数据的变更需要使用到 Arrow 库中的 Mutable 表示类型,不方便使用。
- 在数据量较小的情况下,使用 Kotlin Dataframe 的性能不如 Kotlin 内置的集合类型。
如果想要解决这些问题,可以考虑修改 Kotlin Dataframe Arrow 的源码
- arrowTypesMatching.kt
- ArrowWriterImpl.kt
此外,如果你不想修改 Kotlin Dataframe 源码,也可以考虑使用其他类库,例如:
- Ktorm:提供了强类型的 SQL 操作,与 Kotlin 集成良好。
- Exposed:提供了类似于 ActiveRecord 的模型操作方式,支持 DSL 查询语法。
- JOOQ:支持多种数据库类型,提供了完善的查询语法和类型安全。
以上是一些常用的 Kotlin 数据库操作类库,你可以根据自己的需求选择适合的工具
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