Scribble at 2026-02-13 06:52:39 Last modified: 2026-02-13 09:43:41

Apache Arrow が10周年を迎えたとのこと。

僕らの仕事には殆ど関係ないものだけれど、もちろん大規模にデータを扱う企業や組織、とりわけ BI のようなシステムを活用しているところでは、こういうものが効果を発揮するのだろう。Apache Arrow は、一言で言えば色々なフォーマットのデータを変換せずに扱えるようにするための、メモリ上でデータを扱う「規約」みたいなものだ。さきほどから「ツール」とか「プログラム」などと呼ばずに「もの」と曖昧に呼んでいるのは、これが理由である。Apache Arrow という名前のアプリケーションとかライブラリではないのだ。

実際、ドキュメントのセクションへ入ると、真っ先に出てくるのは Prerequisite（稼働条件）や Installation（インストール）の話ではなく、"Specifications"（規格）だ。そして、この規格に沿ってメモリに展開された列ごとのデータを、色々なミドルウェアで共通に利用できることが、Apache Arrow のパフォーマンスの理由である。

このような仕組みがない状況だと、まず色々なフォーマットのデータを data lake に詰め込んで、そこから data warehouse の格納形式へデータの種類ごとに変換し、そうしてやっと BI の解析ロジックに渡せるという処理になって、データを解析するまでの前処理だけで相当なコストがかかるだろう。