pdf文档 Build a lightweight logging and tracing tool with Apache Arrow, Parquet and DataFusion 朱霜

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摘要
文档介绍了如何利用 Apache Arrow、Parquet 和 DataFusion 构建轻量级日志和跟踪工具 Duo。Duo 通过 Apache Arrow 提供高效的数据访问和矢量化处理,Parquet 用于高效的数据压缩和存储,而 DataFusion 用作查询引擎。文档展示了 Duo 存储和查询日志及跟踪数据的方式,并提供了关于这些技术的详细介绍。
AI总结
## 《Build a lightweight logging and tracing tool with Apache Arrow, Parquet and DataFusion》摘要 本文介绍了如何使用 Apache Arrow、Parquet 和 DataFusion 构建一个轻量级的日志和追踪工具 Duo,主要内容如下: 1. **项目概述** - Duo 是一个结合日志(Logging)和追踪(Tracing)功能的可观测性工具。 - 作者:朱霜(字节跳动火山引擎团队)。 - 联系方式:ID:Folyd,GitHub:@folyd,博客:https://folyd.com。 2. **技术栈介绍** - **Apache Arrow** - 由 Wes McKinney(Pandas 创始人)创建于 2016 年。 - 一种语言无关的列式内存格式,支持无拷贝读取和快速序列化。 -支持 SIMD、向量化处理和查询,广泛应用于 OLAP 和数据仓库系统。 - **Apache Parquet** - 开源文件格式,面向分析型用例(OLAP)。 - 列式存储,支持高效压缩和解压,并能处理复杂数据类型和嵌套结构。 - **Apache DataFusion** - 一款高性能计算引擎,支持基于 Arrow 数组的Compute内核。 3. **Duo 的实现** - **存储方式** - 日志和追踪数据以 Parquet 格式存储,总规模为 1.4G,分为 3 个 Parquet 文件,每个文件大小约为 464M。 - **查询能力** - 通过 Apache DataFusion 实现毫秒级延迟的查询,适合高效分析日志和追踪数据。 4. **技术优势** -High-performance 数据存储和查询。 - 支持复杂数据类型和高效压缩。 - 极低的资源消耗,适合轻量级应用场景。 本文展示了如何利用 Arrow、Parquet 和 DataFusion 的强大特性,构建一个高效、轻量的日志和追踪工具 Duo,为实时可观测性场景提供了一个高效的解决方案。
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