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そろそろ使ってみませんか Apache Arrow 2019/12/07 Japan.R 2019 @yutannihilation

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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

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近況

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Apache Arrowとは？ ● オンメモリで大量のデータを扱うためのプ ラットフォームをつくるプロジェクト – オンメモリに適したデータフォーマット を定義 – そのフォーマットのデータを読み書きす るライブラリを様々な言語に提供

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Apache Arrowがないとき... コピーと変換処理が発生しまくり！ （https://arrow.apache.org/ の図）

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Apache Arrowがあるとき！！ 共有メモリ上で同じデータを見る （https://arrow.apache.org/ の図）

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● ParquetやFeatherのデータを読み書き (arrowパッケージ) ● Sparkとの効率的なデータのやりとり (sparklyrパッケージ) RとApache Arrow

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Apache Parquetとは？ ● 列指向のデータフォーマット ● CSVと違って規格が決まっているので、 読み書きするソフトの挙動に左右されない （Apache Arrowを使えばなおさら安心！） ● デフォルトで圧縮が効いている → 他言語との重いデータ共有に便利

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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、全部読むとメモリに乗らず エラーになっていたデータも読めるかも

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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)

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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...

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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")

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インストールがお手軽に ● CRANに上がったので、これだけでOK！ install.packages("arrow")

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Apache Sparkとは？ ● ビッグデータの分散処理基盤・フレーム ワーク

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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

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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

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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

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例：Spark(sparklyr) （https://arrow.apache.org/blog/2019/01/25/r-spark-improvements/ の図） Spark → R R → Spark Apache Arrowあり

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まとめ ● Apache Arrowを使うと、 – 巨大なデータを保存・共有するのに便利 （例：Parquet、Feather） – 他のシステムと効率的にデータのやり取 りができる（例：sparklyr） ● もうすぐ1.0なのでそろそろ使ってみよう！

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今日話せなかったこと ● dplyrのバックエンドもあるっぽい ● Featherは新フォーマット（v2）があるら しい 気になる方は、12/11開催の Apache Arrow東京ミートアップで！