是否可以根据时间边界而不是记录数在 Apache Arrow 中定义记录批次？

Question

阅读 Apache Arrow，我遇到了记录批处理的概念，顾名思义，它对多条记录进行批处理以启用流处理。即：按批次处理记录，而不必接收整个流。

我看到的示例为每 X 条记录创建一个新的记录批次。是否也可以通过其他标准创建记录批次？具体来说，我想在同一记录批次中对同一小时的记录进行分组。换句话说：允许通过一些可配置的时间边界创建记录批次。

这可能吗？

Answer 1

记录批次是一组列，其中每列的长度相同。您可以使用您想要的任何标准将 table（或记录批次）分成更小的批次。

我不确定您是在构建批次还是将现有的 table/batch 分成更小的批次。

目前您必须自己进行分组。这是一个使用 Pandas 获取具有随机日期的数据框并将其转换为 table 的示例，其中每个月都有自己的记录批次。

import numpy as np
import pandas as pd
import pyarrow as pa

def random_dates(start, end, n):

    start_u = start.value//10**9
    end_u = end.value//10**9

    return pd.to_datetime(np.random.randint(start_u, end_u, n), unit='s')

start = pd.to_datetime('2015-01-01')
end = pd.to_datetime('2018-01-01')
dates = random_dates(start, end, 10000)

df = pd.DataFrame({'dates': dates})
sub_dfs = [sub_df for _, sub_df in df.groupby(pd.Grouper(key='dates', freq='M'))]
tables = [pa.Table.from_pandas(sub_df) for sub_df in sub_dfs]
batches = [batch for table in tables for batch in table.to_batches()]
table = pa.Table.from_batches(batches)

正在 group_by compute function inside pyarrow as part of https://issues.apache.org/jira/browse/ARROW-11591 上完成工作。完成后，您将能够使用 pyarrow 表达式来分区 table 而不是 pandas.

是否可以根据时间边界而不是记录数在 Apache Arrow 中定义记录批次？

Is it possible to define record batches in Apache Arrow based on time bounaries instead of number of records?

pyarrow

apache-arrow