ਅਪਾਚੇ ਐਰੋ 10 ਸਾਲ ਪੁਰਾਣਾ ਹੈ

ਅਪਾਚੇ ਐਰੋ, ਇਨ-ਮੈਮੋਰੀ ਡੇਟਾ ਲਈ ਓਪਨ-ਸਰੋਤ ਕਰਾਸ-ਲੈਂਗਵੇਜ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, 2026 ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ 10ਵੀਂ ਵਰ੍ਹੇਗੰਢ ਮਨਾਉਂਦਾ ਹੈ — ਇੱਕ ਮੀਲ ਪੱਥਰ ਜੋ ਆਧੁਨਿਕ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਸ਼ੇਅਰ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੇ ਇੱਕ ਦਹਾਕੇ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਾਲਮਨਰ ਮੈਮੋਰੀ ਫਾਰਮੈਟ ਨਿਰਧਾਰਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਨਿਮਰ ਮੂਲ ਤੋਂ, ਐਰੋ ਆਧੁਨਿਕ ਡੇਟਾ ਸਟੈਕ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ, ਚੁੱਪਚਾਪ ਪਾਵਰਿੰਗ ਟੂਲਸ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਉੱਤੇ ਲੱਖਾਂ ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਹਰ ਦਿਨ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਅਪਾਚੇ ਤੀਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਤੋਂ ਮਾਇਨੇ ਕਿਉਂ ਰੱਖਦਾ ਹੈ?

ਅਪਾਚੇ ਐਰੋ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪਰ ਡੂੰਘੀ ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਇਆ ਸੀ: ਹਰੇਕ ਡਾਟਾ ਟੂਲ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਭਾਸ਼ਾ ਬੋਲਦਾ ਹੈ। ਪਾਂਡਿਆਂ ਦਾ ਆਪਣਾ ਮੈਮੋਰੀ ਲੇਆਉਟ ਸੀ। ਸਪਾਰਕ ਕੋਲ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸੀ। ਆਰ ਅਜੇ ਹੋਰ ਸੀ. ਹਰ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਡਾਟਾ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸੀਰੀਅਲਾਈਜ਼, ਡੀਸੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ਡ ਅਤੇ ਰੀਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਸੀ — ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜੋ CPU ਚੱਕਰਾਂ ਨੂੰ ਸਾੜਦੀ ਹੈ, ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਟੈਂਸੀ ਜੋੜਦੀ ਹੈ ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਤੀਰ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸੀ: ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਾਲਮ ਮੈਮੋਰੀ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਜਿਸ ਨੂੰ ਕੋਈ ਵੀ ਭਾਸ਼ਾ ਜਾਂ ਰਨਟਾਈਮ ਕਾਪੀ ਜਾਂ ਰੂਪਾਂਤਰਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਤੀਰ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਜੰਗਾਲ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸੌਂਪਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੋਈ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਬਿੱਟ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹਨ. ਇਹ ਜ਼ੀਰੋ-ਕਾਪੀ ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਸੀ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪੌਲੀਗਲੋਟ ਬਣ ਰਹੀ ਸੀ।

ਆਪਣੇ ਪਹਿਲੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਐਰੋ ਨੇ ਪਾਂਡਾ, ਡਰੇਮੀਓ, ਵੇਸ ਮੈਕਕਿਨੀ, ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਕਲਾਉਡ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਟੀਮਾਂ ਤੋਂ ਯੋਗਦਾਨ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਤੱਥ ਕਿ ਇਹ 2016 ਵਿੱਚ ਅਪਾਚੇ ਇਨਕਿਊਬੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਅਜਿਹੇ ਵਿਆਪਕ ਉਦਯੋਗਿਕ ਸਮਰਥਨ ਨਾਲ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਹੋਇਆ ਸੀ, ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਨੇ ਮਾਨਤਾ ਦਿੱਤੀ ਕਿ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੋਰ ਫਾਰਮੈਟ ਨਹੀਂ ਸੀ — ਇਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਸੀ।

ਪਿਛਲੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਅਪਾਚੇ ਤੀਰ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਿਵੇਂ ਹੋਇਆ ਹੈ?

ਦਸ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਤੀਰ ਇੱਕ ਮੈਮੋਰੀ ਫਾਰਮੈਟ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਲਾਗੂਕਰਨਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਅਮੀਰ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਵਿਸਤਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ:

• ਤੀਰ ਦੀ ਉਡਾਣ: gRPC 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਪੋਰਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਤੀਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਸੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਓਵਰਹੈੱਡ ਦੇ ਵਾਇਰ ਸਪੀਡ 'ਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਜਾਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• Arrow Flight SQL: ਇੱਕ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਜੋ ਡੈਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਐਰੋ ਫਲਾਈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ SQL ਇੰਟਰਫੇਸ ਨੂੰ ਐਕਸਪੋਜ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਕੁਸ਼ਲ ਸਟ੍ਰੀਮ ਵਿੱਚ ਰਵਾਇਤੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ-ਨਤੀਜਾ-ਫੋਚ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਸਮੇਟਦੀ ਹੈ।
• Apache Arrow DataFusion: ਇੱਕ ਜੰਗਾਲ-ਨੇਟਿਵ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਇੰਜਣ ਜੋ ਐਰੋ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਮੂਲ ਮੈਮੋਰੀ ਫਾਰਮੈਟ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਡਾਟਾਬੇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਏਮਬੈਡਡ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• ADBC (ਐਰੋ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ): ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ API ਜੋ ODBC ਅਤੇ JDBC ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਪਰ ਐਰੋ-ਨੇਟਿਵ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿੱਧੇ ਐਰੋ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• Arrow IPC ਫਾਰਮੈਟ: ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਫਾਰਮੈਟ ਜੋ ਤੀਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਸੇ ਜ਼ੀਰੋ-ਕਾਪੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਅਦਲਾ-ਬਦਲੀ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

C++, Java, Go, Rust, Python, JavaScript, C#, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸਮੇਤ 13 ਅਧਿਕਾਰਤ ਭਾਸ਼ਾ ਲਾਗੂਕਰਨਾਂ — ਐਰੋ ਨੇ ਕਰਾਸ-ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਿਰਫ ਸੁਪਨਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। Polars, DuckDB, ਅਤੇ InfluxDB 3.0 ਵਰਗੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੇ ਤੀਰ ਕਾਲਮ ਫਾਰਮੈਟ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਆਪਣੇ ਪੂਰੇ ਇੰਜਣ ਬਣਾਏ ਹਨ, ਇਸ ਨੂੰ ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਪਰਤ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੋਰ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਕਰਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ 'ਤੇ ਐਰੋ ਦਾ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਕੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਿਆ ਹੈ?

"ਅਪਾਚੇ ਐਰੋ ਨੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਹਿਲਾਉਣ ਲਈ ਸਿਰਫ਼ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਬਣਾਇਆ — ਇਸਨੇ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਕਿ ਇੱਕ ਵਪਾਰਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਡਾਟਾ ਪਰਤ ਕਿਹੋ ਜਿਹੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਮਿਆਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅਲੋਪ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਬਿਲਡਰ ਮੁੱਲ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।"

ਤੀਰ ਦਾ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੋ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਲਾਗਤ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਓ ਦੀ ਗਤੀ। ਉਹ ਟੀਮਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਵਾਰ ਕ੍ਰਾਸ-ਸਿਸਟਮ ਡੇਟਾ ਮੂਵਮੈਂਟ ਲਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਲੇਟੈਂਸੀ ਦੇ ਘੰਟਿਆਂ ਦਾ ਬਜਟ ਰੱਖਦੀਆਂ ਸਨ ਹੁਣ ਮਿਲੀਸਕਿੰਟ ਵਿੱਚ ਮਾਪਦੀਆਂ ਹਨ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਹੁਣ DataFusion ਜਾਂ DuckDB ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸਰਵਰਾਂ ਵਿੱਚ ਏਮਬੈਡਡ ਚੱਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸੰਚਾਲਨ ਲਾਗਤ ਕਟੌਤੀ ਮਾਪਣਯੋਗ ਹੈ — ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਮੇਵੇਜ਼ ਵਰਗੇ ਆਧੁਨਿਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ, ਜੋ ਕਿ CRM, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ, ਈ-ਕਾਮਰਸ, ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ 207 ਮਾਡਿਊਲਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਐਰੋ ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਸਬਕ ਡੂੰਘੇ ਸੰਬੰਧਤ ਹਨ। ਸਟੈਂਡਰਡਾਈਜ਼ਡ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀ, ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੁਸ਼ਲ ਗਤੀਵਿਧੀ, ਅਤੇ ਮੌਡਿਊਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਜ਼ੀਰੋ-ਕਾਪੀ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਬਿਲਕੁਲ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ ਜੋ 207-ਮੋਡਿਊਲ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਬੇਸਪੋਕ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਉਲਝੀ ਗੜਬੜੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਕਸਾਰ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਰਹਿਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਐਰੋ ਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾ ਇੰਟਰਚੇਂਜ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?

ਤੀਰ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਇੰਟਰਚੇਂਜ ਫਾਰਮੈਟ ਕਤਾਰ-ਮੁਖੀ ਸਨ: CSV, JSON, ਅਤੇ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਕਤਾਰ ਸਟੋਰ। ਇਹ ਫਾਰਮੈਟ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਹਨ ਪਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਲਈ ਡੂੰਘੇ ਅਯੋਗ ਹਨ ਜੋ ਲੱਖਾਂ ਕਤਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ CSV ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਕਾਲਮ ਪੜ੍ਹਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਹਰ ਕਤਾਰ ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕਰਨਾ। ਇੱਕ ਐਰੋ ਟੇਬਲ ਤੋਂ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਕੰਟਿਗਿਊਸ ਮੈਮੋਰੀ ਸਕੈਨ — ਇੱਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਜੋ CPU ਕੈਸ਼ ਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ SIMD ਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਪਾਰਕੇਟ, ਐਰੋ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਚਚੇਰੇ ਭਰਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ, ਮੁੱਖ ਅੰਤਰ ਇਨ-ਮੈਮੋਰੀ ਬਨਾਮ ਔਨ-ਡਿਸਕ ਅਨੁਕੂਲਨ ਹੈ। ਪਾਰਕਵੇਟ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਕੁਚਿਤ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਰੀਡ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੈ। ਤੀਰ ਨੂੰ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਗਣਨਾ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ — ਇਹ ਉਹ ਫਾਰਮੈਟ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਜ਼ਿੰਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਜਦੋਂ ਇਹ ਡਿਸਕ 'ਤੇ ਆਰਾਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਆਧੁਨਿਕ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: ਸਟੋਰੇਜ ਲਈ ਪੈਰਕੇਟ, ਗਣਨਾ ਲਈ ਤੀਰ, ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੁਸ਼ਲ ਰੂਪਾਂਤਰਣ ਦੇ ਨਾਲ।

ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਆਰਕੀਟੈਕਟਾਂ ਲਈ ਸਬਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਚੋਣ ਇੱਕ ਨਿਰਪੱਖ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕਤਾਰ-ਮੁਖੀ ਸਟੋਰੇਜ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਰਾਈਟਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਕਾਲਮਨਰ ਇਨ-ਮੈਮੋਰੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਰੀਡਿੰਗ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਪਰਿਪੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਹੈਂਡਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਹੀ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਸਹੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਰਾਹੀਂ ਡਾਟਾ ਰੂਟਿੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਬਿਲਕੁਲ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਅਦਿੱਖ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਜੋ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜੋ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜੋ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਅਪਾਚੇ ਐਰੋ ਲਈ ਅਗਲਾ ਦਹਾਕਾ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ?

ਤੀਰ ਦਾ ਟ੍ਰੈਜੈਕਟਰੀ ਡੂੰਘੇ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਕਲੋਡ ਵਪਾਰਕ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਕੇਂਦਰੀ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਐਰੋ ਦਾ ਕਾਲਮ ਫਾਰਮੈਟ ML ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨਾਲ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਕਸਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਾਰਣੀ ਵਪਾਰਕ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਟੈਂਸਰ-ਨੇਟਿਵ ML ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਪੁਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਐਰੋ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪਰਿਵਰਤਨ ਓਵਰਹੈੱਡ ਨੂੰ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ AI ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਏਡੀਬੀਸੀ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਇੱਕ ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਕੋਡ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡਰਾਈਵਰ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੁਆਰਕਸ ਜਾਂ ਸੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੈਕਸਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖਪਤਯੋਗ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਗਾਹਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ SaaS ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਲਈ, ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਲੇਅਰ 'ਤੇ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਓਨਾ ਹੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਕਿ HTTP ਵੈੱਬ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਸੀ।

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ

ਕੀ ਅਪਾਚੇ ਐਰੋ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਜਾਂ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਫਾਰਮੈਟ ਹੈ?

ਅਪਾਚੇ ਐਰੋ ਨਾ ਤਾਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਹੈ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਫਾਈਲ ਫਾਰਮੈਟ ਹੈ — ਇਹ ਸੰਬੰਧਿਤ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਦੇ ਇੱਕ ਪਰਿਵਾਰ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਇਨ-ਮੈਮੋਰੀ ਕਾਲਮ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਨ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੋਚੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਇੰਜਣ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬੋਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਨੁਵਾਦ ਦੇ ਓਵਰਹੈੱਡ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਸਿਸਟਮ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕੀ ਅਪਾਚੇ ਤੀਰ Parquet ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ?

ਨਹੀਂ — ਤੀਰ ਅਤੇ ਪਰਕੇਟ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਕੱਠੇ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। Parquet ਡਿਸਕ 'ਤੇ ਸੰਕੁਚਿਤ, ਕੁਸ਼ਲ ਸਟੋਰੇਜ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੈ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਝੀਲਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕਾਲਮ ਫਾਈਲ ਫਾਰਮੈਟ ਹੈ। ਤੀਰ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਾਪੀ ਕੀਤੇ ਇਨ-ਮੈਮੋਰੀ ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਕਰਾਸ-ਸਿਸਟਮ ਡੇਟਾ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਆਧੁਨਿਕ ਡਾਟਾ ਸਿਸਟਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ Parquet ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਐਰੋ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਅਪਾਚੇ ਐਰੋ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ?

ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵਪਾਰਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਲਈ, ਐਰੋ ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਸਿਧਾਂਤ — ਮਿਆਰੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀ, ਭਾਗਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਜ਼ੀਰੋ-ਕਾਪੀ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਪਹੁੰਚ — ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਏਕੀਕਰਣ ਕਰਜ਼ੇ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਮਲਟੀ-ਮੋਡਿਊਲ ਸਿਸਟਮ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਨੁਪਾਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ।

Mewayz 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ 138,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ 207-ਮੋਡਿਊਲ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ CRM ਅਤੇ ਈਮੇਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਮੇਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਲਈ ਐਰੋ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਵਾਂਗ, ਸਾਡਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਮਹਾਨ ਵਪਾਰਕ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਇਸਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਵਿੱਚ ਅਦਿੱਖ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਮੁੱਲ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਪਲਾਨ ਸਿਰਫ਼ $19/ਮਹੀਨੇ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

app.mewayz.com 'ਤੇ ਆਪਣੀ ਮੁਫ਼ਤ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵ ਕਰੋ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਾਰੋਬਾਰੀ OS ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਉਸੇ ਫ਼ਲਸਫ਼ੇ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ Apache Arrow ਨੂੰ ਲਾਜ਼ਮੀ ਬਣਾਇਆ ਹੈ: ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਖ਼ਤ ਮਿਹਨਤ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਬਿਲਡਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕਣ।