Free Movement of Data with Apache Arrow

Die Landschaft der Big-Data-Systeme ist ständig am Wachsen. Es entstehen kontinuierlich neue Tools für Data Warehousing, Data Engineering und Machine Learning. Jedes dieser Felder hat sein eigenes Ökosystem und bevorzugte Programmiersprache. Jedoch müssen diese Bereiche alle zusammenarbeiten, um ein erfolgreiches Datenprodukt bauen und betreiben zu können. Apache Arrow setzt hier an und definiert einen Standard und Bibliotheken für den Datenaustausch, um diese System hocheffizient zu verknüpfen. Ein aktuelles Beispiel der Nutzung von Arrow ist die Anwendung in Apache Spark, um das in Scala geschriebene System mit effizienten Funktion aus Python mit Pandas erweiterbar zu machen.

Transcript

1. Free Movement of Data with Apache Arrow Uwe L. Korn data2day 26.09.2018 1
2. • Data Scientist/Engineer bei
 Blue Yonder (@BlueYonderTech) • Apache {Arrow, Parquet} PMC • Arbeite in Python, C++11 und SQL • Twitter: @xhochy • Mail: uwe@apache.org About me 2
3. 3 Demand Planning Suppliers DCs Customers Replenishment Truckload Optimization Staff Planning Delivery Schedules Pick Optimization First Order Planning Promotion Planning Dynamic Pricing Personalized Couponing Initial Buy (Online) Stores Replenishment Software für den Handel
 – mit AI
4. JVM Python / Native 4 Big Data trifft Data Science trifft Serialisierung
5. Warum: Data Pipelines! 5 • Daten sind nicht Teil einer Anwendung • Verschiedene Nutzung von Reporting über User Interaktion zu Data Science • enorme, inhomogene Landschaft an Tools • Performance ist kritisch auf Grund der Größe
6. Generelles Problem 6 • Gute Interoperalität innerhalb eines Ökosystems • Oft basierend auf einem gemeinsamen Backend (z.B. NumPy) • Schlechte Integration zu anderen Systems • CSV ist oft die einzige Lösung • „Wir müssen reden!“ • Kopie im RAM is ca. 10GiB/s • (De-)serialiserung kommt oben drauf
7. Quelle: https://arrow.apache.org/img/simd.png ( https://arrow.apache.org/ ) Columnar Data 7
8. Apache Parquet 8
9. Apache Parquet 9 • spaltenbasiertes Dateiformat • gestartet in 2012, Apache in 2013 • Default für tabellarische Daten in Hadoop & co • Inzwischen auch für C++, Python, Rust, .NET, … • Schnell dank: • Encoding • Kompression • Predicate Pushdown
10. Speichere in einem, lade im anderen Ökosystem… … aber persistiere immer dazwischen. 10
11. Zero-Copy Interaktion 11
12. Apache Arrow 12 • spaltenbasiertes Speichermodell • kein Overhead zwischen Systemen • Ausgelegt für moderne SIMD Prozessoren und GPUs • Verfügbar in: C, C++, Ruby, Go, Rust, Java, Python, JavaScript, Julia, R, Matlab, Lua. • Offener Standard
13. Apache Arrow: Detail 13 • Beispiel String Array • 2 Varianten: • Plain: valid bitmap / offsets / values • Dictionary Encoding: • Alle vorkommenden Werte als Plain • Index Array für Mapping auf Werte
14. Apache Arrow: Beispiel 1 Datenabzug aus DB 14 • Datenbanken sind auf kleine Ergebnisse ausgerichtet
 (selbst bei großen Eingabedaten) • Machine Learning erfordert granulare Daten • CSV Export ist immer vorhanden und schnell • Stattdessen: • Turbodbc für schnelle Anbindung • Arrow als Datenformat auf dem Weg
 DB -> C++ -> Python / Pandas
15. Apache Arrow: Beispiel 2 PySpark 15 • 1 Millionen Integer von Spark nach PySpark • 8 MiB Daten (sehr wenig!) • Bis jetzt: 2.57s • Mit Arrow (@pandas_udf): 0.05s
16. Ray
17. Apache Arrow: Das Ziel 17
18. Blue Yonder GmbH Ohiostraße 8 76149 Karlsruhe Germany +49 721 383117 0 Blue Yonder Software Limited 19 Eastbourne Terrace London, W2 6LG United Kingdom +44 20 3626 0360 Blue Yonder Best decisions, delivered daily Blue Yonder Analytics, Inc. 5048 Tennyson Parkway Suite 250 Plano, Texas 75024 USA 18