背景
最近在看一些native相关的东西(主要是Spark Datafusion Comet Jvm与Rust JNI的Shuffle数据交互)，遇到了Arrow零拷贝相关的问题，再次记录一下，Arrow在Spark中应用也是存在的，见Spark中python和jvm的通信杂谈--ArrowConverter
Apache Arrow的零拷贝技术是指通过传递在同一个指向列式内存缓冲区的指针，在不同的系统之间(比如Python,R,Spark,数据库)之间共享数据，从而避免了
代价高昂的数据复制，序列化和反序列化，以获取性能提升，尤其是对于做数据 pipelie以及数据分析的场景，得益于Arrow标准的内存格式以及C Data接口,
通过把数据保存在连续的共享的内存中，显著的减少了内存压力。
工作原理
- 共享内存：Arrow定义了标准的列式布局，允许不同的Runtime（如 Python， Java，C++）无需重塑，就可以解释编译相同的字节码。
- C Data接口：该接口允许一个进程或者库将指向Arrow数据缓存区的指针传递另一个进程或者库，从而实现直接内存访问
- 零拷贝：无需拷贝大量的数据，系统只需要共享在RAM中存在的数据，减少了内存和CPU的额外开销
什么情况下利用了零拷贝（何时不能实现）
- 利用了：使用Arrow原生格式，或者使用MemoryMappedFile进行进程间通信(IPC),或者使用与Arrow集成的引擎（如DuckDB）
- 未利用：转换为可写的NumPy数组（会导致强制复制），处理复杂的嵌套数据，或者在传输中需要进行压缩转换的数据
主要优势
- 低延迟高吞吐：数据处理更快，因为不需要不断的复制和序列化。
- 减少内存使用：更少的临时对象数据的使用，减少了内存压力
- 更简洁的架构：Arrow可以作为跨工具的通用数据语言