Go语言开发者的Apache Arrow使用指南：数据操作
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在前面的Arrow系列文章中，我们介绍了Arrow的基础数据类型以及高级数据类型，这让我们具备了在内存中建立起一个immutable数据集的能力。但这并非我们的目标，我们最终是要对建立起来的数据集进行查询和分析等操作(manipulation)的。
在这一篇文章中，我们就来看看如何基于Go arrow的实现对内存中的Arrow数据集进行操作。
注：由于Arrow官方文档尚没有Go语言的cookbook，这里的一些例子参考了其他语言的Cookbook，比如Python。
1. 从CSV文件中读取数据
在操作数据之前，我们首先需要准备数据，并将数据读取到内存中以Arrow的列式存储形式组织起来。Arrow的Go实现支持从多种文件格式中将数据读取出来并在内存中构建出Arrow列式数据集：
从图中我们看到：Arrow Go支持读取的文件格式包括CSV、JSON和Parquet等。CSV、JSON都是日常最常用的文件格式，那么Parquet是什么呢？这是一种面向列的文件存储格式，支持高效的数据存储和数据获取能力。influxdb iox存储引擎采用的就是Apache Arrow + Parquet的经典组合。我们在本系列的后续文章中会单独说一下Arrow + Parquet，在本文中Parquet不是重点。
注：Parquet的读音是：[’pɑːkeɪ] 。
在这篇文章中，我们以从CSV文件中读取数据为例。我们的CSV文件来自于Kaggle平台上的开放数据集，这是一份记录着Delhi这个地方(应该是印度城市德里)1996年到2017年小时级的天气数据的CSV文件：testset.csv。该文件带有列头，有20列，10w多行记录。
我们先来小试牛刀，即取该csv文件前10几行，存成名为testset.tiny.csv的文件。我们编写一段Go程序来读取CSV中的数据并在内存中建立一个Arrow Record Batch！大家还记得Arrow Record Batch是什么结构了么？我们回顾一下“高级数据结构”中的那张图你就记起来了：
接下来我们就使用Arrow Go实现提供的csv包读取testset.tiny.csv文件并输出经由读出的数据建构的Record Batch：
// read_tiny_csv_multi_trunks.go
package main
import (
"fmt"
"io"
"os"
"github.com/apache/arrow/go/v13/arrow/csv"
)
func read(data io.ReadCloser) error {
// read 5 lines at a time to create record batches
rdr := csv.NewInferringReader(data, csv.WithChunk(5),
// strings can be null, and these are the values
// to consider as null
csv.WithNullReader(true, "", "null", "[]"),
// assume the first line is a header line which names the columns
csv.WithHeader(true))
for rdr.Next() {
rec := rdr.Record()
fmt.Println(rec)
}
return nil
}
func main() {
data, err := os.Open("./testset.tiny.csv")
if err != nil {
panic(err)
}
read(data)
}
这里的csv包可不是标准库中的那个包，而是Arrow Go实现中专门用于将csv文件数据读取并转换为Arrow内存对象的包。csv包提供了两个创建csv.Reader实例的函数，这里使用的是NewInferringReader(即带列类型推导的Reader)。该函数可以自动读取位于第一行的csv文件的header，获取列字段的名称与个数，形成Record的schema，并在读取下一条记录时尝试推导(infer)这一列的类型(data type)。
这里在调用NewInferringReader时还传入了一个功能选项开关WithChunk(5)，即一次读取5条记录来构建一个新的Record Batch。
我们运行一下上面的代码：
$go run read_tiny_csv_multi_trunks.go
record:
schema:
fields: 20
- datetime_utc: type=utf8, nullable
- _conds: type=utf8, nullable
- _dewptm: type=int64, nullable
- _fog: type=int64, nullable
- _hail: type=int64, nullable
- _heatindexm: type=utf8, nullable
- _hum: type=int64, nullable
- _precipm: type=utf8, nullable
- _pressurem: type=int64, nullable
- _rain: type=int64, nullable
- _snow: type=int64, nullable
- _tempm: type=int64, nullable
- _thunder: type=int64, nullable
- _tornado: type=int64, nullable
- _vism: type=int64, nullable
- _wdird: type=int64, nullable
- _wdire: type=utf8, nullable
- _wgustm: type=utf8, nullable
- _windchillm: type=utf8, nullable
- _wspdm: type=float64, nullable
rows: 5
col[0][datetime_utc]: ["19961101-11:00" "19961101-12:00" "19961101-13:00" "19961101-14:00" "19961101-16:00"]
col[1][ _conds]: ["Smoke" "Smoke" "Smoke" "Smoke" "Smoke"]
col[2][ _dewptm]: [9 10 11 10 11]
col[3][ _fog]: [0 0 0 0 0]
col[4][ _hail]: [0 0 0 0 0]
col[5][ _heatindexm]: [(null) (null) (null) (null) (null)]
col[6][ _hum]: [27 32 44 41 47]
col[7][ _precipm]: [(null) (null) (null) (null) (null)]
col[8][ _pressurem]: [1010 -9999 -9999 1010 1011]
col[9][ _rain]: [0 0 0 0 0]
col[10][ _snow]: [0 0 0 0 0]
col[11][ _tempm]: [30 28 24 24 23]
col[12][ _thunder]: [0 0 0 0 0]
col[13][ _tornado]: [0 0 0 0 0]
col[14][ _vism]: [5 (null) (null) 2 (null)]
col[15][ _wdird]: [280 0 0 0 0]
col[16][ _wdire]: ["West" "North" "North" "North" "North"]
col[17][ _wgustm]: [(null) (null) (null) (null) (null)]
col[18][ _windchillm]: [(null) (null) (null) (null) (null)]
col[19][ _wspdm]: [7.4 (null) (null) (null) 0]
我们看到结果输出了将csv文件中数据读取并转换后的Record Batch的信息！
不过这个结果有一个问题，那就是我们的testset.tiny.csv有12行数据，上述结果为什么仅读出了5行呢？利用go.work引用本地下载的arrow代码做一下print调试后发现这样的一个错误：
strconv.ParseInt: parsing "1.2": invalid syntax
翻看一下testset.tiny.csv文件，在第五行发现了包含1.2的这条数据：
19961101-16:00,Smoke,11,0,0,,47,,1011,0,0,23,0,0,1.2,0,North,,,0
1.2这数据对应的是” _vism”这一列，我们看一下上面这一列的schema信息：
- _vism: type=int64, nullable
我们看到NewInferringReader将这一列识别成int64类型了！NewInferringReader是根据第一行数据中来做类型推导的，而vism这一列的第一条数据恰为5，将其推导为int64也就不足为奇了。那么如何修正上述问题呢？NewInferringReader提供了一个WithColumnTypes的功能选项，通过它我们可以指定vism列的Arrow DataType：
rdr := csv.NewInferringReader(data, csv.WithChunk(5),
// strings can be null, and these are the values
// to consider as null
csv.WithNullReader(true, "", "null", "[]"),
// assume the first line is a header line which names the columns
csv.WithHeader(true),
csv.WithColumnTypes(map[string]arrow.DataType{
" _vism": arrow.PrimitiveTypes.Float64,
}),
)
修改后，我们再来运行一下read_tiny_csv_multi_trunks.go这个文件的代码：
$go run read_tiny_csv_multi_trunks.go
record:
schema:
fields: 20
- datetime_utc: type=utf8, nullable
- _conds: type=utf8, nullable
- _dewptm: type=int64, nullable
- _fog: type=int64, nullable
- _hail: type=int64, nullable
- _heatindexm: type=utf8, nullable
- _hum: type=int64, nullable
- _precipm: type=utf8, nullable
- _pressurem: type=int64, nullable
- _rain: type=int64, nullable
- _snow: type=int64, nullable
- _tempm: type=int64, nullable
- _thunder: type=int64, nullable
- _tornado: type=int64, nullable
- _vism: type=float64, nullable
- _wdird: type=int64, nullable
- _wdire: type=utf8, nullable
- _wgustm: type=utf8, nullable
- _windchillm: type=utf8, nullable
- _wspdm: type=float64, nullable
rows: 5
col[0][datetime_utc]: ["19961101-11:00" "19961101-12:00" "19961101-13:00" "19961101-14:00" "19961101-16:00"]
col[1][ _conds]: ["Smoke" "Smoke" "Smoke" "Smoke" "Smoke"]
col[2][ _dewptm]: [9 10 11 10 11]
col[3][ _fog]: [0 0 0 0 0]
col[4][ _hail]: [0 0 0 0 0]
col[5][ _heatindexm]: [(null) (null) (null) (null) (null)]
col[6][ _hum]: [27 32 44 41 47]
col[7][ _precipm]: [(null) (null) (null) (null) (null)]
col[8][ _pressurem]: [1010 -9999 -9999 1010 1011]
col[9][ _rain]: [0 0 0 0 0]
col[10][ _snow]: [0 0 0 0 0]
col[11][ _tempm]: [30 28 24 24 23]
col[12][ _thunder]: [0 0 0 0 0]
col[13][ _tornado]: [0 0 0 0 0]
col[14][ _vism]: [5 (null) (null) 2 1.2]
col[15][ _wdird]: [280 0 0 0 0]
col[16][ _wdire]: ["West" "North" "North" "North" "North"]
col[17][ _wgustm]: [(null) (null) (null) (null) (null)]
col[18][ _windchillm]: [(null) (null) (null) (null) (null)]
col[19][ _wspdm]: [7.4 (null) (null) (null) 0]
record:
schema:
fields: 20
- datetime_utc: type=utf8, nullable
- _conds: type=utf8, nullable
- _dewptm: type=int64, nullable
- _fog: type=int64, nullable
- _hail: type=int64, nullable
- _heatindexm: type=utf8, nullable
- _hum: type=int64, nullable
- _precipm: type=utf8, nullable
- _pressurem: type=int64, nullable
- _rain: type=int64, nullable
- _snow: type=int64, nullable
- _tempm: type=int64, nullable
- _thunder: type=int64, nullable
- _tornado: type=int64, nullable
- _vism: type=float64, nullable
- _wdird: type=int64, nullable
- _wdire: type=utf8, nullable
- _wgustm: type=utf8, nullable
- _windchillm: type=utf8, nullable
- _wspdm: type=float64, nullable
rows: 5
col[0][datetime_utc]: ["19961101-17:00" "19961101-18:00" "19961101-19:00" "19961101-20:00" "19961101-21:00"]
col[1][ _conds]: ["Smoke" "Smoke" "Smoke" "Smoke" "Smoke"]
col[2][ _dewptm]: [12 13 13 13 13]
col[3][ _fog]: [0 0 0 0 0]
col[4][ _hail]: [0 0 0 0 0]
col[5][ _heatindexm]: [(null) (null) (null) (null) (null)]
col[6][ _hum]: [56 60 60 68 68]
col[7][ _precipm]: [(null) (null) (null) (null) (null)]
col[8][ _pressurem]: [1011 1010 -9999 -9999 1010]
col[9][ _rain]: [0 0 0 0 0]
col[10][ _snow]: [0 0 0 0 0]
col[11][ _tempm]: [21 21 21 19 19]
col[12][ _thunder]: [0 0 0 0 0]
col[13][ _tornado]: [0 0 0 0 0]
col[14][ _vism]: [(null) 0.8 (null) (null) (null)]
col[15][ _wdird]: [0 0 0 0 0]
col[16][ _wdire]: ["North" "North" "North" "North" "North"]
col[17][ _wgustm]: [(null) (null) (null) (null) (null)]
col[18][ _windchillm]: [(null) (null) (null) (null) (null)]
col[19][ _wspdm]: [(null) 0 (null) (null) (null)]
record:
schema:
fields: 20
- datetime_utc: type=utf8, nullable
- _conds: type=utf8, nullable
- _dewptm: type=int64, nullable
- _fog: type=int64, nullable
- _hail: type=int64, nullable
- _heatindexm: type=utf8, nullable
- _hum: type=int64, nullable
- _precipm: type=utf8, nullable
- _pressurem: type=int64, nullable
- _rain: type=int64, nullable
- _snow: type=int64, nullable
- _tempm: type=int64, nullable
- _thunder: type=int64, nullable
- _tornado: type=int64, nullable
- _vism: type=float64, nullable
- _wdird: type=int64, nullable
- _wdire: type=utf8, nullable
- _wgustm: type=utf8, nullable
- _windchillm: type=utf8, nullable
- _wspdm: type=float64, nullable
rows: 2
col[0][datetime_utc]: ["19961101-22:00" "19961101-23:00"]
col[1][ _conds]: ["Smoke" "Smoke"]
col[2][ _dewptm]: [13 12]
col[3][ _fog]: [0 0]
col[4][ _hail]: [0 0]
col[5][ _heatindexm]: [(null) (null)]
col[6][ _hum]: [68 64]
col[7][ _precipm]: [(null) (null)]
col[8][ _pressurem]: [1009 1009]
col[9][ _rain]: [0 0]
col[10][ _snow]: [0 0]
col[11][ _tempm]: [19 19]
col[12][ _thunder]: [0 0]
col[13][ _tornado]: [0 0]
col[14][ _vism]: [(null) (null)]
col[15][ _wdird]: [0 0]
col[16][ _wdire]: ["North" "North"]
col[17][ _wgustm]: [(null) (null)]
col[18][ _windchillm]: [(null) (null)]
col[19][ _wspdm]: [(null) (null)]
这次12行数据都被成功读取出来了！
接下来，我们再来读取一下完整数据集testset.csv，我们通过输出读取的数据集行数来判断一下读取是否完全成功：
// read_csv_rows_count.go
func read(data io.ReadCloser) error {
var total int64
// read 10000 lines at a time to create record batches
rdr := csv.NewInferringReader(data, csv.WithChunk(10000),
// strings can be null, and these are the values
// to consider as null
csv.WithNullReader(true, "", "null", "[]"),
// assume the first line is a header line which names the columns
csv.WithHeader(true),
csv.WithColumnTypes(map[string]arrow.DataType{
" _vism": arrow.PrimitiveTypes.Float64,
}),
)
for rdr.Next() {
rec := rdr.Record()
total += rec.NumRows()
}
fmt.Println("total columns =", total)
return nil
}
我们开着错误输出的调试语句，看看上面的代码的输出结果：
======nextn: strconv.ParseInt: parsing "N/A": invalid syntax
total columns = 10000
我们看到上述程序仅读取了1w条记录，并输出了一个错误信息：CSV文件中包含“N/A”字样的数据，导致CSV Reader读取失败。经过数据对比核查，发现hum的数据存在大量“N/A”，另外pressurem的类型也有问题。那么如何解决这个问题呢？NewInferringReader提供了WithIncludeColumns功能选项可以供我们提供我们想要的列，这样我们可以给出一个列白名单，将hum列排除在外。修改后的read代码如下：
// read_csv_rows_count_with_col_filter.go
func read(data io.ReadCloser) error {
var total int64
// read 10000 lines at a time to create record batches
rdr := csv.NewInferringReader(data, csv.WithChunk(10000),
// strings can be null, and these are the values
// to consider as null
csv.WithNullReader(true, "", "null", "[]"),
// assume the first line is a header line which names the columns
csv.WithHeader(true),
csv.WithColumnTypes(map[string]arrow.DataType{
" _pressurem": arrow.PrimitiveTypes.Float64,
}),
csv.WithIncludeColumns([]string{
"datetime_utc", // 19961101-11:00
" _conds", // Smoke、Haze
" _fog", // 0
" _heatindexm",
" _pressurem", //
" _rain", //
" _snow", //
" _tempm", //
" _thunder", //
" _tornado", //
}),
)
for rdr.Next() {
rec := rdr.Record()
total += rec.NumRows()
}
fmt.Println("total columns =", total)
return nil
}
运行修改后的代码：
$go run read_csv_rows_count_with_col_filter.go
total columns = 100990
我们顺利将CSV中的数据读到了内存中，并组织成了多个Record Batch。
2. Arrow compute API介绍
一旦内存中有了Arrow格式的数据后，我们就可以基于这份数据进行数据操作了，比如过滤、查询、计算、转换等等。那么是否需要开发人员自己根据对Arrow type的结构的理解来实现针对这些数据操作的算法呢？不用的！
Arrow社区提供了compute API以及各种语言的高性能实现以供基于Arrow格式进行数据操作的开发人员直接复用。
Go Arrow实现也提供了compute包用于操作内存中的Arrow object。不过根据compute包的注释来看，目前Go compute包还属于实验性质，并非stable的API，将来可能有变：
// The overwhemling majority of things in this package require go1.18 as
// it utilizes generics. The files in this package and its sub-packages
// are all excluded from being built by go versions lower than 1.18 so
// that the larger Arrow module itself is still compatible with go1.17.
//
// Everything in this package should be considered Experimental for now.
package compute
另外我们从上面注释也可以看到，compute包用到了泛型，因此需要Go 1.18及以后版本才能使用。
为了更好地理解compute API，我们需要知道一些有关compute的概念，首先了解一下Datum。
2.1 Datum
compute API中的函数需要支持多种类型数据作为输入，可以是arrow的array type，也可以是一个标量值(scalar)，为了统一输出表示，compute API建立了一个名为Datum的抽象。Datum可以理解为一个compute API函数可以接受的各种arrow类型的union类型，union中既可以是一个scalar(标量值），也可以是Array、Chunked Array，甚至是一整个Record Batch或一个Arrow Table。
不出预料，Go中采用接口来建立Datum这个抽象：
// Datum is a variant interface for wrapping the various Arrow data structures
// for now the various Datum types just hold a Value which is the type they
// are wrapping, but it might make sense in the future for those types
// to actually be aliases or embed their types instead. Not sure yet.
type Datum interface {
fmt.Stringer
Kind() DatumKind
Len() int64
Equals(Datum) bool
Release()
data() any
}
Datum支持的类型通过DatumKind的常量枚举值可以看出：
// DatumKind is an enum used for denoting which kind of type a datum is encapsulating
type DatumKind int
const (
KindNone DatumKind = iota // none
KindScalar // scalar
KindArray // array
KindChunked // chunked_array
KindRecord // record_batch
KindTable // table
)
2.2 Function Type
compute包提供的是协助数据操作和分析的函数，这些函数可以被分为几类，我们由简单到复制的顺序逐一看一下：
2.2.1 标量(scalar)函数或逐元素(element-wise)函数
这类函数接受一个scalar参数或一个array类型的datum参数，函数会对输入参数中的逐个元素进行操作，比如求反、求绝对值等。如果传入的是scalar，则返回scalar，如果传入的是array类型，则返回array类型。传入和返回的array长度应相同。
下图(来自《In-Memory Analytics with Apache Arrow》一书)直观地解释了这类函数的操作特性：
我们用go代码实现一下上图中的两个示例，先来看unary element-wise操作的例子：
// unary_elementwise_function.go
func main() {
data := []int32{5, 10, 0, 25, 2}
bldr := array.NewInt32Builder(memory.DefaultAllocator)
defer bldr.Release()
bldr.AppendValues(data, nil)
arr := bldr.NewArray()
defer arr.Release()
dat, err := compute.Negate(context.Background(), compute.ArithmeticOptions{}, compute.NewDatum(arr))
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
arr1, ok := dat.(*compute.ArrayDatum)
if !ok {
fmt.Println("type assert fail")
return
}
fmt.Println(arr1.MakeArray()) // [-5 -10 0 -25 -2]
}
compute包实现了常见的一元和二元arithmetic函数：
下面是二元Add操作的示例：
// binary_elementwise_function.go
func main() {
data1 := []int32{5, 10, 0, 25, 2}
data2 := []int32{1, 5, 2, 10, 5}
scalarData1 := int32(6)
bldr := array.NewInt32Builder(memory.DefaultAllocator)
defer bldr.Release()
bldr.AppendValues(data1, nil)
arr1 := bldr.NewArray()
defer arr1.Release()
bldr.AppendValues(data2, nil)
arr2 := bldr.NewArray()
defer arr2.Release()
result1, err := compute.Add(context.Background(), compute.ArithmeticOptions{},
compute.NewDatum(arr1),
compute.NewDatum(arr2))
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
result2, err := compute.Add(context.Background(), compute.ArithmeticOptions{},
compute.NewDatum(arr1),
compute.NewDatum(scalarData1))
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
resultArr1, ok := result1.(*compute.ArrayDatum)
if !ok {
fmt.Println("type assert fail")
return
}
fmt.Println(resultArr1.MakeArray()) // [6 15 2 35 7]
resultArr2, ok := result2.(*compute.ArrayDatum)
if !ok {
fmt.Println("type assert fail")
return
}
fmt.Println(resultArr2.MakeArray()) // [11 16 6 31 8]
}
在这个示例里，我们实现了array + array和array + scalar两个操作，两个加法操作的结果都是一个新array。
接下来我们来看
2.2.2 array-wise(逐array)函数
这一类的函数使用整个array进行操作，经常进行转换或输出与输入array不同长度的结果。下图(来自《In-Memory Analytics with Apache Arrow》一书)直观地解释了这类函数的操作特性：
Go compute包没有提供sort_unique函数，这里用Unique模拟一个unary array-wise操作，代码如下：
// unary_arraywise_function.go
func main() {
data := []int32{5, 10, 0, 25, 2, 10, 2, 25}
bldr := array.NewInt32Builder(memory.DefaultAllocator)
defer bldr.Release()
bldr.AppendValues(data, nil)
arr := bldr.NewArray()
defer arr.Release()
dat, err := compute.Unique(context.Background(), compute.NewDatum(arr))
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
arr1, ok := dat.(*compute.ArrayDatum)
if !ok {
fmt.Println("type assert fail")
return
}
fmt.Println(arr1.MakeArray()) // [5 10 0 25 2]
}
而上图中的二元array-wise Filter操作可以由下面代码实现：
// binary_arraywise_function.go
func main() {
data := []int32{5, 10, 0, 25, 2}
filterMask := []bool{true, false, true, false, true}
bldr := array.NewInt32Builder(memory.DefaultAllocator)
defer bldr.Release()
bldr.AppendValues(data, nil)
arr := bldr.NewArray()
defer arr.Release()
bldr1 := array.NewBooleanBuilder(memory.DefaultAllocator)
defer bldr1.Release()
bldr1.AppendValues(filterMask, nil)
filterArr := bldr1.NewArray()
defer filterArr.Release()
dat, err := compute.Filter(context.Background(), compute.NewDatum(arr),
compute.NewDatum(filterArr),
compute.FilterOptions{})
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
arr1, ok := dat.(*compute.ArrayDatum)
if !ok {
fmt.Println("type assert fail")
return
}
fmt.Println(arr1.MakeArray()) // [5 0 2]
}
注意：compute.Filter函数要求传入的value datum和filter datum的底层array长度要相同。
2.2.3 聚合(Aggregation)函数
Arrow compute支持两类聚合函数，一类是标量聚合(scalar aggregation)，它的操作对象为一个array或一个标量，计算后输出一个标量值，常见的例子包括：count、min、max、mean、avg、sum等聚合计算；另外一类则是分组聚合(grouped aggregation)，即先按某些“key”列进行分组后，再分别聚合，有些类似SQL中的group by操作。下图(来自《In-Memory Analytics with Apache Arrow》一书)直观地解释了这两类函数的操作特性：
不过遗憾的是Go尚未提供对这类聚合函数的直接支持。
要想实现上述十分有用的聚合数据操作，在官方尚未提供支持之前，我们可以考虑自行扩展compute包。
注：相对完整的标量聚合和分组聚合的函数列表，可以参考C++版本的API ref。
3. 小结
鉴于本篇篇幅以及Go对聚合函数的尚未支持，计划中对Delhi CSV文件的聚合分析只能留到后面系列文章了。
简单回顾一下本文内容。我们介绍了Go Arrow实现从CSV文件读取数据的方法以及一些技巧，然后我们介绍了Arrow除了其format之外的一个重点内容：compute API，这为基于arrow的array数据进行数据操作提供了开箱即用和高性能的API，大家要理解其中Datum的抽象概念，以及各类Function的操作对象和返回结果类型。
注：本文涉及的源代码在这里可以下载。
4. 参考资料
- Make Data Files Easier to Work With Using Golang and Apache Arrow – https://voltrondata.com/resources/make-data-files-easier-to-work-with-golang-arrow
- 《In-Memory Analytics with Apache Arrow》- https://book.douban.com/subject/35954154/
- C++ compute API – https://arrow.apache.org/docs/cpp/compute.html
- C++ Acero高级API – https://arrow.apache.org/docs/cpp/streaming_execution.html
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