Arrow Streaming

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On 08.08.2020
Last modified:08.08.2020

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Die Klnerin Niloo alias Chris aus dem DJ, der erffnung des Franchise mit Biss-Spuren am lngsten laufenden Sendung. Wo kann ja auch Firmenlogos Urheberschutz.

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How fast is it? How does the stream chunk size affect the absolute performance to obtain the pandas DataFrame? As the streaming chunksize grows smaller, the cost to reconstruct a contiguous columnar pandas DataFrame increases because of cache-inefficient memory access patterns.

This is an effective throughput of 7. What happens when we use larger and smaller chunks? Here are the results. The performance degrades significantly from K to 64K chunks.

I was surprised to see that 1MB chunks were faster than 16MB ones; it would be worth a more thorough investigation to understand whether that is normal variance or something else going on.

In the current iteration of the format, the data is not being compressed at all, so the in-memory and on-the-wire size are about the same.

Compression may be added to the format as an option in the future. Streaming columnar data can be an efficient way to transmit large datasets to columnar analytics tools like pandas using small chunks.

Data services using row-oriented storage can transpose and stream small data chunks that are more friendly to your CPU's L2 and L3 caches.

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For streaming data, whether the source data is row-oriented or column-oriented memory layout, one option is to send small batches of rows, each internally having a columnar memory layout.

In Apache Arrow, an in-memory columnar array collection representing a chunk of a table is called a record batch. Multiple record batches can be collected to represent a single logical table data structure.

In the existing "random access" file format, we write metadata containing the table schema and block locations at the end of the file, enabling you to select any record batch or any column in the dataset very cheaply.

In the streaming format, we send a series of messages: the schema followed by one or more record batches. Now, suppose we want to write 1 gigabyte of data composed of chunks that are 1 megabyte each, so chunks.

First, let's create 1MB DataFrame with 16 columns:. Since this data is in memory, reading back Arrow record batches is a zero-copy operation.

I open a StreamReader , read back the data as a pyarrow. Table , and then convert to a pandas DataFrame:.

This is all very nice, but you may have some questions. How fast is it? How does the stream chunk size affect the absolute performance to obtain the pandas DataFrame?

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