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Apache Arrow官方文档-IPC进程间通信

发表于:2024-11-25 作者:热门IT资讯网编辑
编辑最后更新 2024年11月25日,封装消息格式  流和文件格式中的数据组件表示为封装 消息,包括:指示元数据大小的长度前缀消息元数据作为Flatbuffer 平铺缓冲区将字节填充到8字节边界消息体示意,我们有: 所述metadata_

封装消息格式

  流和文件格式中的数据组件表示为封装 消息,包括:

  • 指示元数据大小的长度前缀
  • 消息元数据作为Flatbuffer 平铺缓冲区
  • 将字节填充到8字节边界
  • 消息体
    示意,我们有:

 所述metadata_size包括flatbuffer加填充的大小。所述 Message flatbuffer包括版本号,特定消息(作为flatbuffer联合),和消息体的大小:

table Message {  version: org.apache.arrow.flatbuf.MetadataVersion;  header: MessageHeader;  bodyLength: long;}

  目前,我们支持4种类型的消息:

  • Schema
  • RecordBatch
  • DictionaryBatch
  • Tensor

流式格式

  我们提供用于RecordBatch的流格式。它被作为封装消息的序列呈现,每个消息遵循上述格式。该模式首先在流中,对于以后的所有RecordBatch都是相同的。如果模式中的任何字段都是字典编码的,则一个或多个 DictionaryBatch消息将跟随模式。

......

  当流读取器实现读取流时,在每个消息之后,它可以读取接下来的4个字节以知道以下消息元数据的大小。读取消息flatbuffer后,您可以读取消息体。
  流写入器可以通过写入0长度作为int32或简单地关闭流接口来发送流终端(EOS)信号。

文件格式

  我们以与流格式非常相似的格式定义支持随机访问的"文件格式"。该文件以魔术字符串ARROW1 (加上填充)开始和结束。文件中的内容与流格式相同。在文件末尾,我们编写一个页脚,包括文件中每个数据块的偏移量和大小,以便随机访问是可以实现的。有关文件页脚的精确细节,请参阅 format / File.fbs。
示意, 我们有:

RecordBatch体结构

所述RecordBatch元数据包含一个深度优先(先序)扁平化设置字段的元数据和物理内存缓冲区(Message.fbs 中的一些注释已经缩短/移除):

table RecordBatch {  length: long;  nodes: [FieldNode];  buffers: [Buffer];}struct FieldNode {  length: long;  null_count: long;}struct Buffer {  /// The shared memory page id where this buffer is located. Currently this is  /// not used  page: int;  /// The relative offset into the shared memory page where the bytes for this  /// buffer starts  offset: long;  /// The absolute length (in bytes) of the memory buffer. The memory is found  /// from offset (inclusive) to offset + length (non-inclusive).  length: long;}

  在文件的上下文中,不使用page,Buffer偏移量用作消息正文开头的参考帧。因此,在通用IPC设置中,这些偏移量可能是一个或多个共享内存区域中的任何位置,在文件格式中偏移量从0开始。
  RecordBatch的位置以及元数据块的大小以及缓冲区的大小存储在文件页脚中:

struct Block {  offset: long;  metaDataLength: int;  bodyLength: long;}

  一些关于这个的注释

  • 该Block偏移量表示记录批次的起始字节。
  • 元数据长度包括平缓缓冲区大小,记录批量元数据平缓缓冲区以及任何填充字节

    字典Batches

      字典Batch尚未实现,但它们在元数据中提供。目前,文件中显示的DICTIONARY细分片段不会出现在任何文件实现中。

    Tensor(多维数组)信息格式

      Tensor消息类型提供一种方式来编写使用Arrow的共享内存工具的固定大小的值(如一个NumPy的ndarray)的多维数组。尽管我们在C ++中提供了一个参考实现,但通常不需要实现这种数据格式的Arrow实现。
      当编写独立封装的Tensor消息时,我们使用上述格式,但另外将起始偏移(如果写入共享内存区域)对齐为8的倍数:

     
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