Slide 1
Slide 1 text
RとApache Arrow
2019/12/11
Apache Arrow東京ミートアップ2019
@yutannihilation
Slide 2
Slide 2 text
ドーモ！！
● Hiroaki Yutani
(@yutannihilation)
● 某メッセージングアプリ会社で
データサイエンティスト見習い
● 好きな言語：R、忍殺語
● ggplot2のメンテナ
Slide 3
Slide 3 text
Apache Arrowに、Rユーザーの
こんな悩みを解決してほしい
● 他のシステム（Spark、DB）からデータ
を取ってくるのが大変...
– Java関連のセットアップが難しい
– コピー・変換が遅い
Slide 4
Slide 4 text
Apache Arrowに、Rユーザーの
こんな悩みを解決してほしい
● 他のデータ分析者（具体的にはPython）
とデータを共有するのが大変...
– CSVファイルで表現できないデータ型、
パース方法の差異
– メモリに乗りきらない巨大なデータ
Slide 5
Slide 5 text
● Sparkとの効率的なデータのやりとり
(sparklyrパッケージ)
● ParquetやFeatherのデータを読み書き
(arrowパッケージ)
RとApache Arrow
Slide 6
Slide 6 text
R Spark
sparklyr
①Sparkからデータを読み込み
②何らかの
処理
③Sparkにデータを返す
例：Spark
Slide 7
Slide 7 text
R Spark
sparklyr
①Sparkからデータを読み込み
②何らかの
処理
③Sparkにデータを返す
例：Spark
コピー
と変換
ここが遅い
Slide 8
Slide 8 text
例：Spark
● 以前：一度データをディスクに書いてか
らSparkとやりとりするので遅い
● 現在：Apache Arrowフォーマットで
Sparkと直接やりとりできるようになった
（SparkRは3.0からなのでまだ）
※コピーは発生する
Slide 9
Slide 9 text
例：Spark(sparklyr)
（https://arrow.apache.org/blog/2019/01/25/r-spark-improvements/ の図）
Spark → R R → Spark
Apache Arrowあり
Slide 10
Slide 10 text
例: Parquet
● read_parquet()・write_parquet()で
Parquetファイルを読み書きできる
● 指定した列だけを読むこともできる！
（pushdown）
→ つまり、メモリに乗らず読めなかった
データも読めるようになるかも
Slide 11
Slide 11 text
Parquet/Featherの読み書きは
data.table::fread()より速い!!
（https://ursalabs.org/blog/2019-10-columnar-perf/ の図）
data.table
arrow(feather)
Slide 12
Slide 12 text
Python派の人との
データ共有にも便利
（https://ursalabs.org/blog/2019-10-columnar-perf/ の図）
pyarrow
速い...
Slide 13
Slide 13 text
Parquetファイルの読み書き
dplyr::select()と同じ指定で列を絞り込み
arrow::read_parquet("tmp.parquet")
arrow::read_parquet("tmp.parquet",
starts_with("Sepal"))
arrow::write_parquet(iris, "tmp.parquet")
Slide 14
Slide 14 text
開発の進展
● CRANに登録されたのでインストールもお
手軽になった
● dplyrのバックエンドも開発中
● Feather v2、Arrow Flight関連は進展なし
Slide 15
Slide 15 text
インストールがお手軽に
● これだけでOK
install.packages("arrow")
Slide 16
Slide 16 text
dplyrのバックエンド
● dplyrの文法でデータ操作をすればArrow
のデータ操作に翻訳してくれる
● select（列の絞り込み）→ 対応済み
● filter（行の絞り込み） → 対応済み
● mutate（値の操作）→ 未対応
※Rのデータに変換してから処理
Slide 17
Slide 17 text
dplyrのバックエンド
● Gandivaでできる範囲はだいたい実装済み
で、mutate()は計算カーネルを使うC++
APIができるの待ち、という感じ？
● Sparkのデータに関してはsparklyrがある
ので、これ以上具体的なユースケースが思
いつかない...
Slide 18
Slide 18 text
Feather v2
● 「feather」は、Arrowの仕様のすべてを
サポートする「on-disk版のArrow
format」を指す名前になる予定らしい
（詳しくは ARROW-5510 を参照）
Slide 19
Slide 19 text
まとめ
● Spark ↔ Rのデータのやりとりが高速に
● Parquetファイルが読み書きできる
● CRANからインストールできる
● dplyrバックエンドも開発中