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

• 语言: 英语
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/itfanr

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。