入门

以下文章演示了 Arrow 的安装、使用和基本理解。 这些文章将帮助您快速设置 Arrow，并让您了解该库的功能。 具体来说，它包含：安装和链接指南；代码库中使用的约定以及建议用户使用的文档；以及教程，包括

• 构建 Arrow 数组和表格结构

• 读取和写入 Parquet、Arrow 和 CSV 文件

• 在数组上执行计算内核

• 读取和写入多文件分区数据集

从这里开始获得对 Arrow 的基本理解，然后继续阅读用户指南以探索更具体的主题和底层概念，或者API 参考以探索 Arrow 的 API。

• 在你自己的项目中使用 Arrow C++
  • CMake
    • 基本用法
    • 可用变量和目标
    • 其他可用软件包
  • pkg-config
    • 基本用法
    • 可用软件包
  • 关于链接的说明
  • 运行时依赖项
• 约定
  • 语言版本
  • 命名空间
  • 安全指针
  • 不变性
  • 错误报告
• 基本 Arrow 数据结构
  • 先决条件
  • 设置
    • 包含
    • Main()
  • 创建一个 Arrow 数组
    • 构建 int8 数组
    • 构建 int16 数组
  • 创建一个 RecordBatch
    • 定义一个 Schema
    • 构建一个 RecordBatch
  • 创建一个 ChunkedArray
  • 创建一个 Table
  • 结束程序
  • 总结
• Arrow 文件 I/O
  • 先决条件
  • 设置
    • 包含
    • Main()
    • 生成用于读取的文件
  • 使用 Arrow 文件进行 I/O
    • 打开一个文件
    • 打开一个 Arrow 文件读取器
    • 将打开的 Arrow 文件读取到 RecordBatch
    • 准备一个 FileOutputStream
    • 从 RecordBatch 写入 Arrow 文件
  • 与 CSV 进行 I/O
    • 打开一个 CSV 文件
    • 准备一个 Table
    • 将 CSV 文件读取到 Table
    • 从 Table 写入 CSV 文件
  • 使用 Parquet 进行文件 I/O
    • 打开一个 Parquet 文件
    • 设置一个 Parquet 读取器
    • 将 Parquet 文件读取到 Table
    • 从 Table 写入 Parquet 文件
  • 结束程序
• Arrow 计算
  • 先决条件
  • 设置
    • 包含
    • Main()
    • 生成用于计算的表
  • 计算数组的总和
    • 使用 Datum 为输出准备内存
    • 调用 Sum()
    • 从 Datum 获取结果
  • 使用 CallFunction() 计算元素级数组加法
    • 使用 Datum 为输出准备内存
    • 将 CallFunction() 与“add”一起使用
    • 从 Datum 获取结果
  • 使用 CallFunction() 和选项搜索值
    • 使用 Datum 为输出准备内存
    • 使用 IndexOptions 配置“index”
    • 将 CallFunction() 与“index”和 IndexOptions 一起使用
    • 从 Datum 获取结果
  • 结束程序
• Arrow 数据集
  • 先决条件
  • 设置
    • 包含
    • Main()
    • 生成用于读取的文件
  • 读取分区数据集
    • 准备一个 FileSystem 对象
    • 创建一个 FileSystemDatasetFactory
    • 使用 Factory 构建数据集
    • 将数据集移动到 Table
  • 从 Table 将数据集写入磁盘
    • 准备来自 Table 的数据以进行写入
    • 创建 Scanner 以移动 Table 数据
    • 准备 Schema、分区和文件格式变量
    • 配置 FileSystemDatasetWriteOptions
    • 将数据集写入磁盘
  • 结束程序