Apache Arrow是Apache基金会下一个全新的开源项目，同时也是顶级项目。它的目的是作为一个跨平台的数据层来加快大数据分析项目的运行速度。
用户在应用大数据分析时除了将Hadoop等大数据平台作为一个经济的存储和批处理平台之外也很看重分析系统的扩展性和性能。过去几年开源社区已经发布了很多工具来完善大数据分析的生态系统，这些工具涵盖了数据分析的各个层面，比如列式存储格式(Parquet/ORC)、内存计算层(Drill、Spark、Impala和Storm)以及强大的API接口(Python和R语言)。Arrow则是最新加入的一员，它提供了一种跨平台跨应用的内存数据交换格式。
提高大数据分析性能的一个重要手段是对列式数据的设计和处理。列式数据处理借助向量计算和SIMD使我们可以充分挖掘硬件的潜力。Apache Drill这一大数据查询引擎无论是在硬盘还是在内存中数据都是以列的方式存在的，而Arrow就是由Drill中Value Vector这一数据格式发展而来。除了列式数据，Apache Arrow也支持关系型和动态数据集，这使它成了处理物联网等数据时的理想格式选择。
Apache Arrow为大数据生态系统带来了可能性是无穷的。有Apache Arrow做为今后的标准数据交换格式，各个数据分析的系统和应用之间的交互性可以说是上了一个新的台阶。过去大部分的CPU周期都花在了数据的序列化和反序列化上，现在我们则能够实现不同系统之间数据的无缝共享。这意味着用户在将不同的系统结合使用时再也不用为数据格式多花心思了。
Performance Advantage of Columnar In-Memory
Advantages of a Common Data Layer
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每个系统都有自己内部的内存格式
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70-80%的CPU浪费在序列化和反序列化过程
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类似功能在多个项目中实现，没有一个标准
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所有系统都使用同一个内存格式
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避免了系统间通信的开销
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项目间可以共享功能（比如Parquet-to-Arrow reader）
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Apache-Arrow是什么？ Arrow是一种数据存储格式，以及对这个格式的一系列API及多语言的SDK。 当上层应用使用这个接口访问这些数据的时候，大家就不用在不同的私有格式之间转换。 从而省去了大量的序列化和反序列化的计算资源。 基础概念 一、Schema: Schema下有一组Field，以及一个Metadata进行描述。 Schema下的Metadata是一个key-Value
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问题内容： 我有一个带有URL的H2数据库。我使用创建表格;。然后，我使用从（空）表中选择所有内容。到目前为止，一切都很好。 但是，如果将URL更改为，唯一的区别是数据库现在仅在内存中，这给了我一个提示。我可能在这里缺少一些简单的东西，但是任何帮助将不胜感激。 问题答案： hbm2ddl在创建表后关闭连接，因此h2放弃该连接。 如果你的连接网址是这样配置的 在最后一个连接关闭时，数据库的内容会丢失
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Excel转KML 在“数据处理”菜单栏中，点击“Excel转KML”，弹出对话框，点击打开XLS，选择要转换的Excel文件（可以添加LSV文件夹下示例数据中的EXCEL2KML示例数据.xls进行测试），读取完成后，可以在上方的表格里看到Excel里的信息。在Excel表格内容的下面分了两块，左侧一块为经纬度和气泡内容的选择，右侧一块是对要生成的kml图层的风格的设置。