Apache Arrow从Spark 2.3版本开始被引入，通过列式存储，zero copy等技术，JVM 与Python 之间的数据传输效率得到了大量的提升。本文主要介绍一下Apache Arrow以及Spark中的使用方法。

列式存储简介

在介绍Spark中使用Apache Arrow之前，先简单的介绍一下Apache Arrow以及他背后的一些技术背景。
在大数据时代之前，大部分的存储引擎使用的是按行存储的形式，很多早期的系统，如交易系统、ERP系统等每次处理的是增、删、改、查某一个实体的所有信息，按行存储的话能够快速的定位到单个实体并进行处理。如果使用列存储，对某一个实体的不同属性的操作就需要进行多次随机读写，效率将会是非常差的。
随着大数据时代的到来，尤其是数据分析的不断发展，任务不需要一次读取实体的所有属性，而只关心特定的某些