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Apache Arrow
#ArrowTokyo
須藤功平
株式会社クリアコード
Apache Arrow東京ミートアップ2018
2018-12-08
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自己紹介：名前
✓ 須藤功平（すとうこうへい）
「と」はにごらない！
✓ よく使うアカウント名：kou
KOUhei
✓ ↑を使えないときのアカウント名：ktou
Kouhei suTOU
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自己紹介：プログラミング
✓ Rubyが好き
✓ 2004-01からコミッター
✓ 130くらいのライブラリーをメンテナンス
詳細はRubyKaigi 2018でのキーノートを参照
✓ Rubyでプレゼンツールも作っている （このツール）
✓ C/C++を書いている時間も結構ある
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自己紹介：C/C++を書く理由
✓ RubyでC/C++のライブラリーを使うため！
Rubyを書くためにC/C++を書く
✓ Apache ArrowをC++で開発しているのもそう
✓ テストはRubyで書いている
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自己紹介：Apache Arrowの開発
✓ 2016-12-21に最初のコミット
✓ 2017-03-16にGLibバインディングを寄贈
✓ 2017-05-10にコミッター
✓ 2017-09-15にPMCメンバー
✓ 2018-12-06現在コミット数3位（224人中）
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自己紹介：仕事
✓ 株式会社クリアコードの代表取締役
✓ 自由なソフトウェアでビジネスをする会社
自由なソフトウェア：OSSが参考にしたやつ
✓ 私の最近の業務内容
✓ 自由なソフトウェアの推進
✓ 例：SpeeeさんがOSSを開発することをサポート
✓ データ処理ツールの開発事業立ち上げ（New!）
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データ処理ツールの開発事業
✓ データ分析をする事業じゃない
✓ データ分析をする人たちが使うツールを
開発する事業
✓ Apache Arrowはそのために有用なツール
Apache Arrowの開発に参加し始めたのはRubyで使いたかったから
事業立ち上げのためにApache Arrowの開発に参加し始めたわけではない
Apache Arrowの開発に参加していたら面白そうと思えてきた
✓ 募集：開発して欲しい・開発したい （転職したい）
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Apache Arrow
各種言語で使える
インメモリー
データ処理
プラットフォーム
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実現すること
データ処理の効率化
（大量データが対象）
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効率化のポイント
✓ 速度
✓ 速いほど効率的
✓ 実装コスト
✓ 低いほど効率的
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速度向上方法
✓ 遅い部分を速く
✓ 高速化できる部分を最適化
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遅い部分
データ交換
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データ交換
✓ データ処理ツール間で必要
✓ データ処理システム
✓ 複数ツールを組み合わせて実現
✓ データ処理システムではデータ交換が必須
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データ処理システム例
データ交換
データ収集
ツール
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データ前処理
ツール
分析
ツール
可視化
ツール
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データ交換処理
1. シリアライズ
データをバイト列へ変換
2. 転送
バイト列を別ツールに渡す
3. デシリアライズ
バイト列からデータを復元
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データ交換処理：必要なリソース
1. シリアライズ：CPU
2. 転送：I/O （ネットワーク・ストレージ・メモリー）
3. デシリアライズ：CPU
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Ruby+JSONでデータ交換
# 1000要素の数値配列
n = 1000
numbers = n.times.collect {rand}
# シリアライズ
JSON.dump(numbers, output)
# デシリアライズ
JSON.load(input)
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Ruby+JSONの速度の傾向
n
1000
10000
100000
シリアライズ デシリアライズ
0.011秒
0.004秒
0.093秒
0.037秒
0.798秒
0.369秒
注：ストレージI/Oなしで計測
データ量の増加と同じくらいの比率で遅くなる
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データ交換の高速化
✓ データ量が増加すると
シリアライズ・デシリアライズ速度が劣化
✓ 速度劣化を抑えられれば高速化可能
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Apache Arrowのアプローチ
✓ データフォーマットを定義
✓ シリアライズ・デシリアライズが速い
✓ データ量増加に影響を受けにくい
✓ このフォーマットの普及
✓ 各種言語で読み書き処理を実装
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Ruby+Apache Arrowでデータ交換
# 1000要素の数値配列
n = 1000
numbers = Arrow::Int32Array.new(n.times.collect {rand})
table = Arrow::Table.new("number" => numbers)
# シリアライズ
table.save(output)
# デシリアライズ
Arrow::Table.load(input)
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Ruby+Apache Arrowの速度の傾向
n
1000
10000
100000
シリアライズ デシリアライズ
0.0003秒
0.0004秒
0.0004秒
0.0004秒
0.0015秒
0.0004秒
注：ストレージI/Oなしで計測
全体的に速い+デシリアライズ速度が一定
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Apache Sparkでの高速化事例
✓ Spark⇔PySpark間でデータ交換
✓ 従来：pickleでシリアライズ
pickle：Python標準のシリアライズ方法
✓ Apache Arrowを使うことで数十倍レベルの高速化
✓ Spark⇔sparkylyrも同様
✓ 詳細：上新さんの話
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Apache Arrowフォーマットの特徴
✓ メモリー上でのフォーマットを変換しない
✓ JSONは「数値」を「数字」に変換
✓ 例：29（1バイト整数）→"29"（2バイト文字列）
✓ シリアライズ時：変換不要
✓ デシリアライズ時：パース不要
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メモリーマップの活用
✓ メモリーマップ機能
✓ ファイルの内容をメモリー上のデータのように
アクセスできる機能
✓ readせずにデータを使える（データコピー不要）
✓ パース不要+メモリーマップ
✓ デシリアライズ時にメモリー確保不要
✓ 「転送」コスト削減
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遅い部分の高速化まとめ
✓ 遅い部分を速く
✓ データ交換を速く
✓ 高速化できる部分を最適化
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高速化できる部分
大量データの計算
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大量データの計算の高速化
✓ 各データの計算を高速化
✓ まとまったデータの計算を高速化
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各データの計算の高速化
✓ データを局所化
✓ CPUのキャッシュメモリーを活用できる
✓ 局所化に必要な知識
✓ データの使われ方
✓ 局所化：一緒に使うデータを近くに置く
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想定ユースケース
✓ OLAP （OnLine Analytical Processing）
✓ データから探索的に知見を探し出すような処理
✓ 列単位の処理が多い
✓ 集計処理・グループ化・ソート…
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OLAP向きのデータの持ち方
列
a
b
c
Apache
Arrow
RDBMS
a
1 値 値 値
2 値 値 値
3 値 値 値
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列
b
c
1 値 値 値
2 値 値 値
3 値 値 値
列ごと 値の管理単位 行ごと
列 高速なアクセス単位 行
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まとまったデータの計算を高速化
✓ SIMDを活用
Single Instruction Multiple Data
✓ スレッドを活用
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SIMDを活用
✓ CPU：データをまとめてアライン
アライン：データの境界を64の倍数とかに揃える
✓ GPUの活用
✓ 条件分岐をなくす
✓ null/NA用の値は用意せずビットマップで表現
Is it time to stop using sentinel values for null / NA values?
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条件分岐とnull
[1, null, 3] + [null, 2, 5]
null
data
t f t
1 X 3
ビット単位の&
null
data
f f t
X X 8
f t t
X 2 5
nullのところも
気にせずSIMDで+
[null, null, 8]
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スレッド活用時のポイント
✓ 競合リソースを作らない
✓ リソースロックのオーバーヘッドで遅くなりがち
✓ アプローチ
✓ リソースを参照するだけ
✓ 各スレッドにコピー
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Apache Arrowとスレッド
✓ データはリードオンリー
✓ スレッド間でオーバーヘッドなしで共有可能
✓ データコピーは極力避けたい
✓ データ交換時もスレッド活用時も
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高速化のまとめ
✓ 速度
✓ 遅い処理（データ交換処理）を高速化
✓ 速くできる処理（大量データの計算）を最適化
✓ 実装コスト
✓ 低いほど効率的
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実装コストを下げる
✓ 共通で使いそうな機能をライブラリー化
✓ メリットを受ける人たちみんなで協力して開発
✓ 最適化もがんばる
✓ Apache Arrowの実装コストは下がらない
✓ Apache Arrowを使うツールの実装コストが下がる
実装コストが下がる：ツール開発者のメリット
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共通で使いそうな機能
✓ 高速なデータフォーマット
✓ フォーマット変換機能
✓ 効率的なデータ交換処理
✓ 高速なデータ処理ロジック
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実装コストのまとめ
✓ 速度
✓ 実装コスト
✓ 共通で使いそうな機能をライブラリー化
✓ みんなで協力して開発
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Apache Arrowが扱えるデータ
✓ 表・データフレーム
✓ 多次元配列
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表・データフレーム
✓ 行と列で管理する2次元データ
RDBMSでいう表
✓ すべての行は同じ列を持つ
✓ 各列は異なる型にできる
✓ すべての型でnullをサポート
✓ 2次元配列との違い
✓ 2次元配列はすべての値が同じ型
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扱える型：真偽値・数値
✓ 真偽値（1ビット）
✓ 整数（{8,16,32,64}ビット{非負,}整数）
✓ 浮動小数点数（{16,32,64}ビット）
✓ 128ビット小数
リトルエンディアンのみ対応
ビッグエンディアンに対応させようという動きもある：ARROW-3476
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真偽値・数値：データの配置
固定長データなので連続して配置
32ビット整数：[1, 2, 3]
0x01 0x00 0x00 0x00 0x02 0x00 0x00 0x00 0x03 ...
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扱える型：文字列・バイト列
✓ UTF-8文字列
✓ バイナリーデータ（{可変,固定}長）
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文字列・バイト列：データの配置
実データバイト列+長さ配列に配置
UTF-8文字列：["Hello", "", "!"]
実データバイト列："Hello!"
長さ配列：[0, 5, 5, 6]
i番目の長さ：長さ配列[i+1] - 長さ配列[i]
i番目のデータ：
実データバイト列[長さ配列[i]..長さ配列[i+1]]
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扱える型：日付・タイムスタンプ
✓ 日付
✓ UNIXエポックからの経過日数（32bit）
✓ UNIXエポックからの経過ミリ秒数（64bit）
✓ タイムスタンプ（64ビット整数）
✓ UNIXエポックからの経過{,ミリ}秒数
✓ UNIXエポックからの経過{マイクロ,ナノ}秒数
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扱える型：時間
✓ 時間
✓ 深夜0時からの経過{,ミリ}秒数
（32bit整数）
✓ 深夜0時からの経過{マイクロ,ナノ}秒数
（64bit整数）
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扱える型：リスト
✓ 0個以上の同じ型の値を持つ
✓ 例：32ビット整数のリスト
✓ 0要素：[]
✓ 2要素：[2, 3]
✓ 型が違う：[1, "X"]
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リスト：データの配置
実データの配列+長さ配列に配置
32bit整数：[[1, 2], null, [3]]
実データの配列：[1, 2, 3]
長さ配列：[0, 2, 2, 3]
i番目の長さ：長さ配列[i+1] - 長さ配列[i]
i番目のデータ：
実データの配列[長さ配列[i]..長さ配列[i+1]]
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扱える型：構造体
✓ 1個以上のフィールドを持つ
✓ 各フィールドは別の型にできる
✓ 例：aは32ビット整数、bはUTF-8文字列
✓ 全部ある：{a: 1, b: "X"}
✓ nullもOK：{a: 1, b: null}
✓ bがない：{a: 1}
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構造体：データの配置
フィールド分のデータを個別に持つ
[{a : 1, b: "X"}, {a: 2, b: null}]
a：[1, 2]
b：["X", null]
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扱える型：{疎,密}共用体
✓ 1個以上のフィールドを持つ
✓ 各フィールドは別の型にできる
✓ どれかひとつのフィールドの値のみ設定
✓ 例：aは32ビット整数、bはUTF-8文字列
✓ aだけある：{a: 1}
✓ 2つある：{a: 1, b: "X"}
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疎共用体：データの配置
フィールドと整数を対応付ける配列を持つ
どのフィールドを使うか配列を持つ
フィールド分のデータを個別に持つ
各データはすべての要素を持つ
[{a : 1}, {b: "X"}, {b: "Y"}]
フィールドID配列：[2, 9] aは2、bは9
使用フィールド配列：[2, 9, 9]
a：[1, null, null]
b：[null, "X", "Y"]
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密共用体：データの配置
フィールドと整数を対応付ける配列を持つ
どのフィールドを使うか配列を持つ
フィールド分のデータを個別に持つ
各データは必要な要素だけを持つ
各データの何番目の要素を使うか配列を持つ
[{a : 1}, {b: "X"}, {b: "Y"}]
フィールドID配列：[2, 9] aは2、bは9
使用フィールド配列：[2, 9, 9]
要素オフセット配列：[0, 0, 1] a[0], b[0], b[1]
a：[1]
b：["X", "Y"]
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扱える型：辞書
✓ 名義尺度なカテゴリーデータ
（統計っぽい説明）
✓ 各値にIDを割り当て、そのIDで値を表現
（実装よりの説明）
✓ 例：["X","X","Y"]を辞書型の列にした場合
✓ 値：[0, 0, 1]
✓ IDの割り当て：{"X": 0, "Y": 1}
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辞書：データの配置
データの配列と何番目のデータを使うかの配列を持つ
["X", "X", "Y"]
データ配列：["X", "Y"]
インデックス配列：[0, 0, 1]
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表・データフレームのまとめ
✓ 表・データフレーム
✓ 2次元データ
✓ 各列は異なる型にできる
✓ 型はたくさんある
✓ 多次元配列
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多次元配列
✓ n次元のデータを扱う
✓ 要素はすべて同じ型
✓ 型は整数・浮動小数点数のみ
✓ 密・疎ともに対応
疎は対応中：ARROW-854 [Format] Support sparse tensor
✓ 詳細：村田さんの話
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多次元配列のまとめ
✓ データフレーム
✓ 多次元配列
✓ n次元データ
✓ すべての要素は同じ型の値
✓ 型は整数・浮動小数点数のみ
✓ 疎・密両方サポート
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Apache Arrowが提供する機能
✓ 高速なデータフォーマット
✓ フォーマット変換機能
✓ 効率的なデータ交換処理
✓ 高速なデータ処理ロジック
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フォーマット変換機能
✓ Apache Arrowフォーマット
✓ インメモリー用のフォーマット
✓ 永続化向きではない
✓ 永続化されたデータを使う場合
✓ 永続化に適したフォーマットで保存
✓ 読み込み時にApache Arrowに変換して
インメモリーでの処理にApache Arrowを使う
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対応フォーマット：CSV
✓ よく使われているフォーマット
✓ 亜種が多くてパースが大変
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対応フォーマット：Apache Parquet
✓ 永続化用フォーマット
✓ 列単位でデータ保存：Apache Arrowと相性がよい
✓ 小さい
✓ 列単位の圧縮をサポート
✓ 速い
✓ 必要な部分のみ読み込める （I/Oが減る）
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対応フォーマット：Apache ORC
✓ 永続化用フォーマット
✓ 列単位でデータ保存：Apache Arrowと相性がよい
✓ Apache Parquetに似ている
✓ Apache Hive用に開発
✓ 今はHadoopやSparkでも使える
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対応フォーマット：Feather
✓ 永続化用フォーマット
✓ 列単位でデータ保存：Apache Arrowと相性がよい
✓ データフレームを保存
✓ PythonとR間のデータ交換用
✓ 今は非推奨！
✓ Apache Arrowを使ってね
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対応中フォーマット：JSON
✓ よく使われているフォーマット
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対応中フォーマット：Apache Avro
✓ RPCフレームワーク
✓ データフォーマットも提供
✓ 永続化にも使えるフォーマット
✓ ARROW-1209
✓ ちょっと止まっている
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非公式対応フォーマット：MDS
✓ Multiple-Dimension-Spread
✓ 紹介スライド
✓ スキーマレスなカラムナーフォーマット
✓ Yahoo! Japan開発
✓ 詳細：井島さんの話
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フォーマット変換機能まとめ
✓ 高速なデータフォーマット
✓ フォーマット変換機能
✓ 永続化データを処理するために必要
✓ 効率的なデータ交換処理
✓ 高速なデータ処理ロジック
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効率的なデータ交換処理
✓ Plasma
✓ 同一ホスト上のプロセス間でのデータ共有
✓ Apache Arrow Flight
✓ Apache ArrowベースのRPC
✓ DB連携
✓ 各種DBのレスポンスをApache Arrowに変換
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Plasma
✓ 同一ホストでのデータ共有システム
✓ サーバー：データ管理
✓ クライアント：データ登録・参照
✓ Apache Arrowフォーマットは使っていない
✓ 任意のバイト列を共有
✓ ユースケース：マルチプロセス連携
✓ もともとRay（分散計算システム）用に開発
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Apache Arrow Flight
✓ Apache ArrowベースのRPCフレームワーク
✓ クライント：リクエストデータフレームを送信
✓ サーバー：レスポンスデータフレームを返信
✓ gRPCベース
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DB連携
✓ DBのレスポンスをApache Arrowに変換
✓ 対応済み
✓ Apache Hive, Apache Impala
✓ 対応予定
✓ MySQL/MariaDB, PostgreSQL, SQLite
MySQLは畑中さんの話の中にPoCが！
✓ SQL Server, ClickHouse
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効率的なデータ交換処理のまとめ
✓ 高速なデータフォーマット
✓ フォーマット変換機能
✓ 効率的なデータ交換処理
✓ 同一ホスト内での高速なデータ交換
✓ 異なるホスト間での高速なデータフレーム交換
✓ DBのレスポンスをApache Arrowに変換
✓ 高速なデータ処理ロジック
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高速なデータ処理ロジック
✓ 高速なデータフレーム処理
✓ CPU：コンパイラーの最適化でベクトル化
✓ GPU：RAPIDSがcuDFを開発
✓ 高速なクエリー処理エンジン
✓ Gandiva
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Gandiva
✓ SQLレベルのクエリーの実行エンジン
✓ 四則演算だけではない
✓ 集計・フィルター・結合などもカバー
GROUP BY, WHERE, JOIN
✓ 実行時に最適化
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Gandiva：実行時に最適化
✓ クエリーを解析して最適化
✓ 不要な処理を削除・処理順番を入れ替え
Gandivaでやるようになるんじゃないかな
✓ クエリーをJITコンパイルして実行
✓ インタプリターが実行、ではない
✓ 最適化済みネイティブコードにして実行
実行環境のCPUに合わせてベクトル化とか
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高速なデータ処理ロジックのまとめ
✓ 高速なデータフォーマット
✓ フォーマット変換機能
✓ 効率的なデータ交換処理
✓ 高速なデータ処理ロジック
✓ CPUでもGPUでも最適化
✓ クエリーレベルの高速な実行エンジン
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対応言語
✓ C, C#, C++, Go, Java, JavaScript, Lua
✓ MATLAB, Python, R, Ruby, Rust
非公式実装：
✓ Julia (Arrow.jl)
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実装方法
✓ ネイティブ実装
✓ C#, C++, Go, Java, JavaScript, Julia, Rust
✓ その言語になじむ
✓ C++バインディング
✓ C, Lua, MATLAB, Python, R, Ruby
✓ ホスト言語が遅めでも速い実装になる
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C#の実装状況
✓ 未対応の型
✓ 16bit浮動小数点数・小数・構造体・共用体・辞書
✓ 多次元配列未対応
✓ 計算未対応
✓ Plasma・Flight未対応
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C++の実装状況
✓ すべて実装済み
✓ 一番実装が進む
✓ C++実装のバインディングとして
開発する言語があるため開発者が多い
✓ Apache Parquet実装も取り込んだ
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Goの実装状況
✓ 未対応の型
✓ 16ビット浮動小数点数・小数・共用体
✓ 計算対応（Gandivaは未対応）
✓ フォーマット変換はCSVのみ対応
✓ Plasma・Flight未対応
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Javaの実装状況
✓ 未対応の型
✓ 16ビット浮動小数点数
✓ 多次元配列未対応
✓ 計算対応（Gandivaも対応）
✓ フォーマット変換未対応
✓ JDBCを使ったDB連携対応
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JavaScriptの実装状況
✓ TypeScript実装
✓ Webブラウザー上でもNode.js上でも動く
✓ 多次元配列未対応
✓ 計算対応（Gandivaは未対応）
✓ フォーマット変換未対応
✓ Plasma・Flight未対応
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Juliaの実装状況
✓ 未対応の型
✓ 16bit浮動小数点数・小数・構造体・共用体
✓ 多次元配列未対応
✓ 計算未対応
✓ フォーマット変換未対応
✓ Plasma・Flight未対応
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Rustの実装状況
✓ 未対応の型
✓ 小数・バイナリーデータ・共用体・辞書
✓ 計算対応（Gandivaは未対応）
✓ フォーマット変換はCSV・Parquet対応
✓ Plasma・Flight未対応
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C・Lua・Rubyの実装状況
✓ C++バインディング
✓ 計算対応（Gandivaも対応）
✓ Plasma対応・Flight未対応
✓ Ruby関連は畑中さん・橋立さんの話で！
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MATLABの実装状況
✓ C++バインディング
✓ Featherの読み込みのみ対応
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Pythonの実装状況
✓ C++バインディング
✓ pandas・NumPy相互変換対応
✓ 計算対応（Gandivaも対応）
✓ Plasma対応・Flight未対応
✓ Python関連は堀越さんの話で！
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Rの実装状況
✓ C++バインディング
✓ 未対応の型：小数・共用体
✓ 計算対応（Gandivaは未対応）
✓ フォーマット変換はFeatherのみ対応
✓ Plasma・Flight未対応
✓ R関連は湯谷さんの話で！
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対応言語まとめ
✓ 基本的な型はすべての言語で対応済み
✓ すでにデータ交換用途に使える
✓ データの高速な計算は一部言語で対応
✓ フォーマット変換も各言語の対応は様々
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Apache Arrowの今後案
Thoughts about 2019 Arrow development focus areas
✓ クラウドストレージ対応
✓ データセット対応
✓ プッシュダウン対応
✓ 演算グラフ対応強化
✓ 計算結果のキャッシュ用途対応
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クラウドストレージ対応
✓ クラウドストレージ
✓ Amazon S3、Google Cloud Storageとか
✓ HDFS（Hadoop File System）は対応済み
✓ ストレージ上のデータの読み書きを簡単に
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データセット対応
✓ データセット
✓ 複数ファイルに分かれたデータ群
✓ データセットの読み書きを簡単に
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データセット例
a_1/0.parquet
a_1/1.parquet
a_2/2.parquet
a_3/3.parquet
a_3/4.parquet
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#
#
#
#
#
a=1のデータのみ
a=1のデータのみ
a=2のデータのみ
a=3のデータのみ
a=3のデータのみ
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プッシュダウン対応
✓ 下位レイヤーに情報を渡して
不要な処理をごっそりすっ飛ばす
✓ 例：必要な部分のみファイルから読む
✓ データベースはよくやっている
✓ MySQL/PostgreSQLもやっている
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プッシュダウン例
WHERE a = 1のとき
a_1/0.parquet # 読む
a_1/1.parquet # 読む
a_2/2.parquet # 読まない
a_3/3.parquet # 読まない
a_3/4.parquet # 読まない
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演算グラフ対応強化
✓ 演算グラフ
✓ SQLのSELECTでできるような処理をグラフで表現
✓ Gandivaがすでに作っている
✓ Ibisやdplyrぐらいリッチにする
✓ 演算グラフのシリアライズ対応
✓ 実行をもっと速く
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まとめ
✓ Apache Arrowが言語を超えて実現すること
✓ データ交換・データ処理の高速化
✓ 実装の共有（共同開発・ライブラリー化）
✓ Apache Arrowを使いたくなった人は
Apache Arrowの開発にも参加しよう！
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