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[GUIDE] Interoperability with Polars, DuckDB, and PyArrow (Zero-Copy Analytics)

未关闭 适合新手
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评估

难度
2/5
预计耗时
1-3 小时
新手友好度
75/100
Issue 类型
文档
描述清晰度
描述清楚
活跃度
活跃
技术栈
python
领域
documentation

调研方向

指南文件需创建在 doc/guides/interop_arrow_duckdb_polars.md。首先检查现有的 doc/guides/index.rst 文件以了解链接模式。查阅 blosc2.CTable API 文档中关于 to_arrow() 和 from_arrow() 方法的说明。编写可运行的示例，涵盖 PyArrow 往返转换、DuckDB 查询和 Polars 集成，并确保它们适用于示例数据。最后，更新索引文件以链接新指南。

由索引模型根据 Issue 内容生成。

描述

sustain-2026

Blosc2 provides zero-copy Apache Arrow interoperability via CTable.to_arrow(), from_arrow(), and the PyCapsule protocol. Some data teams may want to leverage Blosc2 for high-ratio compressed columnar storage while running analytical queries using modern query engines like DuckDB and Polars.

Suggested Work

Create doc/guides/interop_arrow_duckdb_polars.md and link it from doc/guides/index.rst.

Provide runnable code examples showing:

  1. PyArrow Round-trip: Converting a blosc2.CTable to a pyarrow.Table / RecordBatch and back with zero copying where supported.
  2. Direct SQL queries with DuckDB: Querying Blosc2 tables using DuckDB's Arrow scanner: 
    import duckdb
import blosc2

table = blosc2.open("dataset.b2z")
res = duckdb.arrow(table.to_arrow()).filter("price > 100").aggregate("avg(score)").df()
  3. Polars Integration: Ingesting a Blosc2 table into Polars (pl.from_arrow(table.to_arrow())) and converting Polars DataFrames into Blosc2 CTables.
  4. Performance & Memory Comparisons: Illustrating memory usage during queries on compressed Blosc2 tables vs. raw in-memory DataFrames.
主要语言
Python
星标
211
派生
63
平均合并
1 天 9 分钟
30 天内合并 PR
7

贡献指南

打开贡献指南

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  1. 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
  2. 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
  3. Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
  4. 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。

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