빅 데이터를 다루는 데 있어서 데이터 처리 파이프라인의 다양한 도구와 시스템 간에 데이터를 이동시키는 데 연관된 성능 오버헤드 때문에 도전이 될 수 있다. 이 문제를 해결하는 것이 Apache Arrow로, 모든 처리 엔진이 사용할 수 있는 메모리 내 컬럼 기반 데이터 형식을 정의하는 프레임워크다. Apache Arrow는 OLAP(Online Analytical Processing) 작업 부하에 대해 ODBC/JDBC가 OLTP(Online Transaction Processing) 작업 부하에 했던 것처럼 분석 데이터를 다루는 다양한 시스템에 대한 공통 인터페이스를 만든다.

Apache Arrow는 개발자 커뮤니티에서 주요한 채택을 시작하고 있으며, 빅 데이터 생태계를 크게 변화시킬 것으로 예상된다. Arrow를 채택하는 주요 이점은 성능이다. Arrow를 사용하면, 다른 도구와 언어 사이에서 데이터를 이동시킬 때 데이터를 직렬화하고 역직렬화하는 것이 더 이상 필요하지 않다. 이는 특히 여러 서버가 데이터를 처리해야 할 때 유용하다.

Apache Arrow 프로젝트의 네 가지 주요 기능과 구성 요소는 Arrow 컬럼 데이터 형식, Arrow Flight, Arrow Flight SQL, 그리고 Arrow DataFusion이다. Arrow 컬럼 형식은 프로젝트의 핵심이며, 메모리 내에서 데이터가 어떻게 구조화되어야 하는지에 대한 실제 사양을 정의한다. Arrow Flight는 RPC(Remote Procedure Call) 프레임워크로, 직렬화와 역직렬화의 오버헤드 없이 네트워크를 통해 대량의 데이터를 쉽게 전송할 수 있게 한다. Arrow Flight SQL은 SQL 데이터베이스와 직접 상호 작용하며, 아직 실험적인 단계에 있지만 기능이 빠르게 추가되고 있다. 마지막으로, DataFusion은 2019년에 Apache Arrow에 기부된 쿼리 실행 프레임워크로, SQL과 DataFrame API를 지원하는 쿼리 최적화 및 실행 엔진을 포함한다.