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Adoption of the Apache Arrow memory alignment and padding?

Aberta
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Avaliação

Dificuldade
5/5
Tempo estimado
Mais de uma semana
Facilidade para iniciantes
25/100
Tipo de issue
Funcionalidade
Clareza
Precisa de esclarecimento
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
rust
Domínio
data

Direção de pesquisa

Start by locating where ndarray allocates array memory and compare those paths with Apache Arrow's memory alignment, padding, and Buffer requirements. The issue names no ndarray files or tests, so first determine the relevant allocation entry points and whether zero-copy conversion is feasible; done would require a decided integration approach and corresponding implementation or design agreement.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

Hi,

I'm just trying to get a sense of the level of interest from the ndarray developers regarding adopting the Apache Arrow memory layout and padding.

I have been wanting to build integrations between Arrow and ndarray for some time. Today it should be easy enough to build a zero-copy converter to ndarray types. Arrow has a tensor type and this could be converted (with the optional names for dimensions in Arrow dropped).

However, without guarantees over the memory alignment and padding assumptions you could not go back to Arrow with zero-copy. The easiest way to do this would be for ndarray to use the Arrow functions that allocate memory through the Arrow Buffer type.

Arrow is attempting to make integrations between crates easier, I noticed this issue today. This is the kind of issue we could avoid.

In general, I think that Arrow and ndarray fit together quite nicely where Arrow could provide alot of help processing data and ndarray provides all the algorithms once data is cleaned and in-memory.

I'm not very familiar with the ndarray codebase, if this sounds like a good idea could you point me to where you allocate memory etc. and any other information that might help?

Linguagem predominante
Rust
Estrelas
4.3k
Forks
391
Nenhum PR com merge em 30d

Guia de contribuição

Nenhum guia de contribuição indexado para este repositório

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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