「Apache Arrow: データエンジニアリングの未来」

DataScience

Python

Daichi Takayama (高山大地)

以下の文章は執筆者のRavish Kumarさんからの許可を得て翻訳したものです。

はじめに

データエンジニアリングの主な役割は、生データを有益な情報へと転換し、分析や意思決定の過程での利用を容易にすることです。この役割を果たすためには、さまざまなデータソースやフォーマット、ツール、システムとの連携が求められます。これに加え、データの品質、信頼性、そしてパフォーマンスの確保が不可欠です。

しかしながら、データエンジニアリングのプロセスは一筋縄ではいかないものが多いです。データフォーマットやシステムの異種性、そしてそれに伴う複雑さは、データエンジニアの大きな障壁となっています。様々なプラットフォームや言語間でデータを流通させるために、特定のコードを書いたり、外部のライブラリを活用したりすることは日常茶飯事。しかし、このようなアプローチは、パイプラインの効率低下やエラーを生むリスクを持ち合わせています。

そこでApache Arrowが役立ちます。Apache Arrowは、シリアル化や逆シリアル化、さらにはデータの変換や互換性問題を軽減することで、データエンジニアが異なるシステムや言語間でデータをスムーズに取り扱えるようサポートします。

Apache Arrowとは？

Apache Arrowは、フラットファイルデータや階層型データのための言語非依存のカラム型メモリフォーマットを提供しているオープンソースプロジェクトです。このフォーマットは、現代のハードウェア（CPUやGPU）での高効率分析を目的として設計されています。Arrowは、シリアル化のオーバーヘッドを避けつつ、ゼロコピーでの読み取りを実現し、データへの超高速アクセスをサポートします。

Arrowプロジェクトには、このフォーマットを実装し、高性能分析を含むさまざまなユースケースのための基盤となるライブラリも含まれています。多くの人気のあるプロジェクトは、効率的にカラム型データを転送するためや、分析エンジンの基盤としてArrowを使用しています。

ライブラリは、C、C++、C#、Go、Java、JavaScript、Julia、MATLAB、Python、R、Ruby、およびRust用に提供されています。

Apache Arrowを採用するメリット:

パフォーマンス：Apache Arrowは、カラム型ベースのデータ表現の利点を活用しています。これには、より良い圧縮、高速なスキャン、ベクトル化された操作、キャッシュ効率などが含まれます。また、現代のプロセッサーを使用したSIMD（単一命令複数データ）の最適化も可能です。さらに、システムや言語間でのデータの移動に際して、シリアル化および逆シリアル化の必要を排除します。
高い相互運用性: 異なるシステムや言語間でも、情報や機能の損失なくデータを共有できる共通フォーマットを持ちます。この結果、Arrowデータのライブラリやアルゴリズムを異なる言語間で簡単に再利用できます。
標準化: Apache Arrowは、メモリ内での構造化されたテーブルのようなデータセットを表現するための言語に依存しない標準化された仕様を提供しています。これにより、様々なデータソースやフォーマットで動作する必要があるデータエンジニアリングアプリケーションの開発と維持が簡素化されます。
柔軟性: 分析データベースシステム、データフレームライブラリなどのニーズをサポートするために設計された豊富なデータ型システム（ネストされたデータ型やユーザー定義のデータ型を含む）をサポートしています。また、ユーザーがカスタムのメタデータやフォーマットの拡張を定義することも可能です。

Apache Arrowの使い方：

Apache Arrowは、使用するケースや選択する言語によって、さまざまな方法で使用できます。以下は、PythonでApache Arrowを使用する方法の例です：

Arrowファイルの読み書き: pyarrowライブラリを使用して、ディスクやメモリからArrowファイル（.arrowまたは.feather 拡張子）を読み書きすることができます。

例:

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")

Arrow・Pandas間の変換: pyarrowライブラリを使用して、ArrowテーブルとPandasデータフレームの間で変換できます。

例:

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()

SparkとArrowの連携: PythonでSpark DataFramesを操作する際、pyarrowライブラリを使用してArrow最適化を有効にすることができます。

例:

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))

まとめ

Apache Arrowは、高速で相互運用性があり、標準化された方法でカラム型データを扱う必要があるデータエンジニアリングアプリケーションに適した、強力な多機能プラットフォームです。デーデータエンジニアはApache Arrowを利用することで、データパイプラインの性能や柔軟性を向上させるとともに、Arrowに対応するプロジェクトやライブラリのエコシステムを最大限に活用することができます。Apache Arrowの詳細に興味がある方は、公式サイトや関連ドキュメントをご参照ください。

Apache Arrowに関してさらに深く掘り下げたいという方は、こちらの記事「Arrowを用いてデータパイプラインを超充電する方法」もご参照ください。メモリ管理の最適化、並列計算、データフォーマット間のシームレスな相互運用性、そしてArrow Flightを使用した分散型パイプラインの構築について深く掘り下げています。Arrowの真の能力を引き出すため、ぜひ続きを読んでみてください！

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