Apache Arrow က 10 နှစ်ရှိပါပြီ။

မမ်မိုရီဒေတာအတွက် အဖွင့်-ရင်းမြစ် ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေးဆိုင်ရာ Apache Arrow သည် 2026 ခုနှစ်တွင် ၎င်း၏ 10 နှစ်မြောက် နှစ်ပတ်လည်နေ့ကို ဂုဏ်ပြုကျင်းပသည် — ခေတ်သစ်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို မည်ကဲ့သို့ စီမံဆောင်ရွက်ပုံ၊ မျှဝေခြင်းနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတို့ကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ပြောင်းလဲစေသည့် ဆယ်စုနှစ်တစ်ခု၏ မှတ်တိုင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Columar Memory ဖော်မတ်သတ်မှတ်ချက်အဖြစ် ၎င်း၏နှိမ့်ချသောမူလအစမှ Arrow သည် သန်းနှင့်ချီသော developer များနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူတိုင်းကို နေ့စဉ်မှီခိုအားထားရသော ခေတ်မီဒေတာစုပုံ၏ အခြေခံအကျဆုံးအလွှာများထဲမှတစ်ခုအဖြစ် ကြီးထွားလာခဲ့သည်။

Apache Arrow အတိအကျက ဘာလဲ၊ ၎င်းသည် နေ့စဥ်ကတည်းက ဘာကြောင့် အရေးပါလာသနည်း။

Apache Arrow သည် ရိုးရှင်းသော်လည်း လေးနက်သော စိတ်ပျက်စရာတစ်ခုကြောင့် မွေးဖွားလာပါသည်- ဒေတာတူးလ်တိုင်းသည် မတူညီသော စက်တွင်းဘာသာစကားကို ပြောဆိုကြသည်။ Pandas တွင် ကိုယ်ပိုင် memory layout ရှိသည်။ Spark မှာ နောက်တစ်ယောက်ရှိတယ်။ R မှာ နောက်တစ်ယောက်ရှိသေးတယ်။ စနစ်များကြားတွင် ဒေတာများ ရွေ့လျားသည့်အခါတိုင်း၊ ၎င်းကို နံပါတ်စဉ် ခွဲခြားခြင်း၊ ဖယ်ထုတ်ခြင်း နှင့် ပြုပြင်ပြောင်းလဲခြင်းများ ပြုလုပ်ရပါမည် — CPU လည်ပတ်မှုကို လောင်ကျွမ်းစေကာ မှတ်ဉာဏ်ကို စားသုံးပြီး အဖွဲ့များ မြန်ဆန်ရန် လိုအပ်သော ပိုက်လိုင်းများသို့ latency ပေါင်းထည့်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။

Arrow ၏ အဆိုပြုချက်သည် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်သည်- မည်သည့်ဘာသာစကား သို့မဟုတ် runtime ကိုမဆို ကူးယူခြင်း သို့မဟုတ် ပြောင်းလဲခြင်းမရှိဘဲ ဖတ်နိုင်သော စံသတ်မှတ်ထားသော ကော်လံဘားမှတ်ဉာဏ်ဖော်မတ်တစ်ခုကို သတ်မှတ်ပါ။ Python script သည် Arrow မှတစ်ဆင့် Rust library သို့ data များကို လွှဲပြောင်းပေးသောအခါတွင် အသွင်ပြောင်းခြင်းမျိုးမဖြစ်ပါ။ စာမျက်နှာပေါ်ရှိ အပိုင်းများသည် အတူတူပင်ဖြစ်သည်။ ဤသုည-မိတ္တူ အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်မှုသည် ဒေတာအင်ဂျင်နီယာ ပိုလီဂလော့တ်ဖြစ်လာသည့် ကမ္ဘာတွင် စစ်မှန်သော တော်လှန်မှုဖြစ်သည်။

၎င်း၏ပထမနှစ်များတွင် Arrow သည် Pandas၊ Dremio၊ Wes McKinney နှင့် အဓိက cloud အခြေခံအဆောက်အအုံကစားသူများနောက်ကွယ်မှအသင်းများမှ ပံ့ပိုးမှုများကို ဆွဲဆောင်ခဲ့သည်။ ထိုသို့သောကျယ်ပြန့်သောစက်မှုလုပ်ငန်းကျောထောက်နောက်ခံဖြင့် 2016 ခုနှစ်တွင် ၎င်းသည် Apache ပေါက်ဖွားခြင်းမှ ဘွဲ့ရခဲ့သည်ဟူသောအချက်သည် ဒေတာအသိုင်းအဝိုင်းက ၎င်းကိုအခြားပုံစံတစ်ခုတည်းမဟုတ်ကြောင်း အသိအမှတ်ပြုကြောင်း အချက်ပြခဲ့သည် — ၎င်းသည် အခြေခံအဆောက်အအုံအဆင့်တွင် စနစ်ပိုင်းဆိုင်ရာပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန် ကြိုးပမ်းမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

ပြီးခဲ့သော ဆယ်စုနှစ်အတွင်း Apache Arrow မည်ကဲ့သို့ ပြောင်းလဲလာသနည်း။

ဆယ်နှစ်အကြာ၊ Arrow သည် မှတ်ဉာဏ်ဖော်မတ်တစ်ခုထက် များစွာပိုပါသည်။ ပရောဂျက်သည် သက်ဆိုင်ရာ သတ်မှတ်ချက်များနှင့် အကောင်အထည်ဖော်မှုများ၏ ကြွယ်ဝသော ဂေဟစနစ်သို့ ချဲ့ထွင်ခဲ့သည်-

• Arrow Flight- gRPC တွင်တည်ဆောက်ထားသော စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်ဒေတာသယ်ယူပို့ဆောင်ရေးပရိုတိုကောတစ်ခု၊ Arrow ဒေတာအား နံပါတ်စဉ်မပါပဲ ဝိုင်ယာကြိုးအမြန်နှုန်းဖြင့် ဝန်ဆောင်မှုများကြားတွင် ရွေ့လျားနိုင်စေပါသည်။
• Arrow Flight SQL- ဒေတာဘေ့စ်များအား Arrow Flight ကို အသုံးပြု၍ SQL အင်တာဖေ့စ်များကို ဖော်ထုတ်ခွင့်ပြုသည့် တိုးချဲ့မှုတစ်ခု၊ သမားရိုးကျ query-result-fetch cycle ကို ထိရောက်သော stream တစ်ခုအဖြစ်သို့ ပြိုကျစေသည်။
• Apache Arrow DataFusion- Arrow ကို ၎င်း၏ မူရင်းမှတ်ဉာဏ်ဖော်မတ်အဖြစ် အသုံးပြုသည့် Rust-native query engine တစ်ခု၊ သီးခြားဒေတာဘေ့စ်လုပ်ငန်းစဉ်မပါဘဲ မြှုပ်သွင်းထားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ဖွင့်ပေးသည်။
• ADBC (Arrow ဒေတာဘေ့စ်ချိတ်ဆက်မှု)- ODBC နှင့် JDBC ပြီးနောက် ပုံစံပြထားသော ဒေတာဘေ့စ်ချိတ်ဆက်မှု API ဖြစ်သော်လည်း အပလီကေးရှင်းများက ဒေတာဘေ့စ်များကို မေးမြန်းပြီး Arrow ဖော်မတ်ဖြင့် တိုက်ရိုက်ရလဒ်များကို Arrow-native ခွင့်ပြုပေးသည်။
• Arrow IPC ဖော်မတ်- Arrow ဒေတာကို ဆက်လက်တည်ရှိစေပြီး တူညီသော သုည-ကော်ပီ ထိရောက်မှုဖြင့် လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် စက်များတစ်လျှောက် ဖလှယ်နိုင်စေသော ဖိုင်နှင့် တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်မှုဖော်မတ်။

C++၊ Java၊ Go၊ Rust၊ Python၊ JavaScript၊ C# နှင့် အခြားအရာများအပါအဝင် တရားဝင်ဘာသာစကား 13 ခုတွင် Arrow သည် open-source ပရောဂျက်အများစုအတွက်သာ စိတ်ကူးယဉ်ထားသော ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေးဂေဟစနစ်အမျိုးအစားကို လက်ခံရရှိခြင်းဖြစ်ပါသည်။ Polars၊ DuckDB နှင့် InfluxDB 3.0 ကဲ့သို့သော စာကြည့်တိုက်များသည် ၎င်းတို့၏ အင်ဂျင်တစ်ခုလုံးကို Arrow ကော်လံဘားဖော်မတ်တွင် တည်ဆောက်ထားပြီး ၎င်းသည် အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်သော အလွှာတစ်ခုအဖြစ်မဟုတ်ဘဲ ၎င်းတို့၏ ပင်မဒေတာကိုယ်စားပြုမှုအဖြစ် သဘောထားကာ ၎င်းကို တည်ဆောက်ထားသည်။

Data-Driven Business များအပေါ် Arrow သည် ကမ္ဘာတဝှမ်းတွင် မည်ကဲ့သို့ အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသနည်း။

"Apache Arrow သည် ဒေတာများကို ရွှေ့ရန် မြန်ဆန်စေရုံသာမကဘဲ၊ ၎င်းသည် လုပ်ငန်းပလပ်ဖောင်းတစ်ခု၏ ဒေတာအလွှာ၏ ပုံသဏ္ဌာန်ကို ပြန်လည်သတ်မှတ်ထားသည်။ အခြေခံအဆောက်အဦများ စံချိန်စံညွှန်းအဖြစ် ပျောက်ကွယ်သွားသောအခါ တည်ဆောက်သူများသည် တန်ဖိုးကို အာရုံစိုက်နိုင်သည်။"

Arrow ၏ လုပ်ငန်းသက်ရောက်မှုကို နယ်ပယ်နှစ်ခုတွင် မြင်နိုင်သည်- ကုန်ကျစရိတ်လျှော့ချရေးနှင့် ထပ်ခါထပ်ခါ မြန်နှုန်း။ စနစ်ဒေတာရွေ့လျားမှုအတွက် ပိုက်လိုင်းကြာချိန်နာရီများကို ဘတ်ဂျက်တစ်ကြိမ်သတ်မှတ်ထားသည့်အဖွဲ့များသည် ယခုအခါ မီလီစက္ကန့်များဖြင့် တိုင်းတာသည်။ သီးသန့်ဒေတာဂိုဒေါင်အစုအဝေးများ လိုအပ်သည့် ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုများသည် DataFusion သို့မဟုတ် DuckDB ကို အသုံးပြု၍ အပလီကေးရှင်းဆာဗာများတွင် မြှုပ်နှံထားသော ယခုလုပ်ဆောင်နိုင်ပါပြီ။ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုကုန်ကျစရိတ် လျှော့ချခြင်းသည် တိုင်းတာနိုင်သည် — နှင့် အတိုင်းအတာဖြင့် လည်ပတ်နေသော လုပ်ငန်းများအတွက် သိသိသာသာဖြစ်သည်။

Mewayz ကဲ့သို့သော ခေတ်မီစီးပွားရေးလုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုစနစ်များအတွက် CRM၊ စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ခြင်း၊ e-commerce၊ အချိန်ဇယားဆွဲခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတို့ကို ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုတည်းအဖြစ် ပေါင်းစပ်ထားသော မော်ဂျူး 207 ခုကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် Arrow ၏ ဗိသုကာသင်ခန်းစာများသည် နက်ရှိုင်းစွာသက်ဆိုင်ပါသည်။ စံသတ်မှတ်ထားသော အတွင်းပိုင်းဒေတာကိုယ်စားပြုမှု၊ ဝန်ဆောင်မှုများအကြား ထိရောက်သောရွေ့လျားမှုနှင့် မော်ဂျူးများကြားမှ မိတ္တူကူးယူမျှဝေခြင်းများသည် 207-module စနစ်အား အဆက်မပြတ်ရှိနေစေပြီး လျင်မြန်စွာရှိနေစေမည့် အင်ဂျင်နီယာဂုဏ်သတ္တိများ အတိအကျဖြစ်သည်။

မြှား၏ဗိသုကာလက်ရာသည် သမားရိုးကျဒေတာဖလှယ်ရေးချဉ်းကပ်မှုများနှင့် မည်သို့နှိုင်းယှဉ်သနည်း။

Arrow မတိုင်မီတွင်၊ ထင်ရှားသော အပြန်အလှန်ဖလှယ်မှုဖော်မတ်များသည် အတန်းကို ဦးတည်သည်- CSV၊ JSON နှင့် ဆက်စပ်အတန်းစတိုးများ။ ဤဖော်မတ်များသည် တန်းစီနေသော သန်းပေါင်းများစွာသော ကော်လံများကို စကင်န်ဖတ်နိုင်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ အလုပ်တာဝန်များအတွက် အလွန်ထိရောက်မှုမရှိပါ။ CSV မှ ကော်လံတစ်ခုတည်းကို ဖတ်ခြင်းသည် အတန်းတိုင်းကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြစ်သည်။ Arrow ဇယားမှ ကော်လံတစ်ခုကို ဖတ်ခြင်းသည် တစ်ဆက်တည်းဖြစ်သော မမ်မိုရီစကန်ဖတ်ခြင်းကို ဆိုလိုသည် — CPU cache လိုင်းများနှင့် SIMD vectorization မှ အကျိုးကျေးဇူးများကို ပြည့်စေသော လုပ်ဆောင်ချက်။

Parquet၊ Arrow ၏ အရင်းနှီးဆုံးဝမ်းကွဲဝမ်းကွဲနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အဓိကကွာခြားချက်မှာ in-memory နှင့် on-disk ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း ဖြစ်သည်။ ပါကေးကို အလွန်ချုံ့ပြီး သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် ဆက်တိုက်ဖတ်ခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံးပြုလုပ်ထားသည်။ မြှားကို တက်ကြွစွာတွက်ချက်ခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားသည် — ၎င်းသည် ဒစ်ခ်ပေါ်တွင် အနားယူနေချိန်တွင်မဟုတ်ဘဲ ဒေတာအသက်ရှင်နေပြီး လုပ်ဆောင်နေချိန်တွင် သင်အသုံးပြုသည့်ဖော်မတ်ဖြစ်သည်။ လက်တွေ့တွင်၊ ခေတ်မီဒေတာစနစ် နှစ်ခုစလုံးကို အသုံးပြုသည်- သိုလှောင်မှုအတွက် ပါကေး၊ တွက်ချက်မှုအတွက် မြှား၊ ၎င်းတို့ကြားတွင် ထိရောက်သော ပြောင်းလဲမှုများဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။

စီးပွားရေးဆော့ဖ်ဝဲလ်ဗိသုကာပညာရှင်များအတွက် သင်ခန်းစာမှာ ဖော်မတ်ရွေးချယ်မှုသည် ကြားနေဆုံးဖြတ်ချက်မဟုတ်ပေ။ အတန်း-အသားပေး သိုလှောင်မှုသည် အရောင်းအ၀ယ်ပြုလုပ်ရာတွင် မြန်ဆန်စေသည်။ ကော်လံ-မမ်မိုရီ ကိုယ်စားပြုမှုသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်ဖတ်ခြင်းကို မြန်ဆန်စေသည်။ ရင့်ကျက်သောပလပ်ဖောင်းတစ်ခုသည် နှစ်ခုစလုံးကိုကိုင်တွယ်ပြီး မှန်ကန်သောကိုယ်စားပြုမှုမှတစ်ဆင့် ဒေတာကိုလမ်းကြောင်းပေးသည် — အတိအကျစကေးရှိသောပလပ်ဖောင်းနှင့်မသက်ဆိုင်သောပလပ်ဖောင်းကြားကွာခြားချက်ကိုဖြစ်စေသည့်မမြင်နိုင်သောအခြေခံအဆောက်အအုံအမျိုးအစားအတိအကျဖြစ်သည်။

နောက်ဆယ်စုနှစ်သည် Apache Arrow နှင့် မည်သို့တူသနည်း။

Arrow ၏ လမ်းကြောင်းသည် ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ မြှုပ်နှံပြီး ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော စံသတ်မှတ်ခြင်းဆီသို့ ဦးတည်သည်။ AI နှင့် machine learning workload များသည် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုများအတွက် အဓိကအချက်ဖြစ်လာသည်နှင့်အမျှ Arrow ၏ကော်လံဖော်မတ်သည် ML frameworks များတွင်အသုံးပြုသော tensor ကိုယ်စားပြုမှုများနှင့် သဘာဝအတိုင်း ကိုက်ညီပါသည်။ ပရောဂျက်များသည် Arrow အား ဇယားလုပ်ငန်းဒေတာနှင့် tensor-native ML ပိုက်လိုင်းများကြားတွင် တံတားတစ်ခုအဖြစ် Arrow ကို ရှာဖွေနေပြီး၊ လက်ရှိတွင် AI လုပ်ဆောင်ချက် ပိုက်လိုင်းများကို နှေးကွေးစေသော အသွင်ကူးပြောင်းမှုအပေါ်ပိုင်းကို လျှော့ချပြီးဖြစ်သည်။

ADBC ပဏာမခြေလှမ်းသည် အပလီကေးရှင်းကုဒ်သည် မည်သည့်ဒေတာဘေ့စ်ကိုမဆို မေးမြန်းပြီး ယာဉ်မောင်း၏ သီးခြားထူးခြားချက်များနှင့် နံပါတ်စဉ်အခွန်အခများ မပါဘဲ တစ်ကမ္ဘာလုံး စားသုံးနိုင်သော ဖော်မတ်ဖြင့် ရလဒ်များကို လက်ခံရရှိသည့် အနာဂတ်ကို အကြံပြုပါသည်။ သုံးစွဲသူထောင်ပေါင်းများစွာရှိ မတူကွဲပြားသောဒေတာရင်းမြစ်များကို စီမံခန့်ခွဲသည့် SaaS ပလပ်ဖောင်းများအတွက်၊ ချိတ်ဆက်မှုအလွှာတွင် ဤစံသတ်မှတ်ချက်မျိုးသည် ဝဘ်ဝန်ဆောင်မှုများအတွက် HTTP ကဲ့သို့ အခြေခံဖြစ်သည်။

အမေးများသောမေးခွန်းများ

Apache Arrow သည် ဒေတာဘေ့စ် သို့မဟုတ် ဖိုင်ဖော်မတ်ဟုတ်ပါသလား။

Apache Arrow သည် ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုမဟုတ်သလို ရိုးရှင်းသောဖိုင်ဖော်မတ်လည်းမဟုတ် — ၎င်းသည် ဆက်စပ်ပရိုတိုကောများနှင့် တူးလ်မိသားစုတစ်စုနှင့်အတူ မမ်မိုရီကော်လံဘားဒေတာကိုယ်စားပြုမှုအတွက် သတ်မှတ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာဘေ့စ်များ၊ query engines နှင့် programming language များသည် ဒေတာစနစ်နယ်နိမိတ်များကိုဖြတ်ကျော်သည့်အခါ ပုံမှန်ဖြစ်ပေါ်လေ့ရှိသော ဘာသာပြန်မှုအပေါ်မှ ဖယ်ရှားပေးသည့် ကွဲပြားသောဒေတာဘေ့စ်များ၊ query engines နှင့် programming language အားလုံးကို မျှဝေထားသောဘာသာစကားအဖြစ် ယူဆပါ။

Apache Arrow သည် Parquet ကို အစားထိုးပါသလား။

မဟုတ်ပါ — Arrow နှင့် Parquet သည် မတူညီသော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းပေးပြီး အကောင်းဆုံး အတူတကွ လုပ်ဆောင်ပါ။ ပါကေးသည် ဒစ်ခ်ပေါ်တွင် ဖိသိပ်ထားသော၊ ထိရောက်သောသိုလှောင်မှုအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်ပြီး ဒေတာအိုင်များအတွက် အဓိကကော်လံဘားဖိုင်ဖော်မတ်ဖြစ်သည်။ မြှားကို မမ်မိုရီအတွင်း တွက်ချက်ခြင်းနှင့် ကူးယူခြင်းမပြုဘဲ စနစ်နှစ်ခုဒေတာ မျှဝေခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားသည်။ ခေတ်မီဒေတာစနစ်များသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ဒေတာများကို ပါကေးအဖြစ်သိမ်းဆည်းပြီး ၎င်းကို တက်ကြွစွာလုပ်ဆောင်ရန်အတွက် Arrow ဖော်မတ်သို့ တင်ပါသည်။

Apache Arrow သည် လုပ်ငန်းဆော့ဖ်ဝဲပလပ်ဖောင်းများနှင့် မည်သို့သက်ဆိုင်သနည်း။

ပေါင်းစပ်လုပ်ငန်းပလက်ဖောင်းများအတွက် Arrow ၏ဗိသုကာအခြေခံမူများ — စံသတ်မှတ်ထားသောအတွင်းပိုင်းဒေတာကိုယ်စားပြုမှု၊ အစိတ်အပိုင်းများကြားတွင် မိတ္တူမျှဝေခြင်း နှင့် ထိရောက်သောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဝင်ရောက်မှု — ပေါင်းစည်းမှုကြွေးမြီများစုပုံခြင်းမရှိဘဲ multi-module စနစ်သည် မည်မျှအတိုင်းအတာအထိ အတိုင်းအတာအထိ တိုက်ရိုက်လွှမ်းမိုးနိုင်မည်နည်း။ ဤအခြေခံမူများကို အတွင်းပိုင်းထည့်သွင်းသော ပလပ်ဖောင်းများသည် အချိုးကျရှုပ်ထွေးမှုမထည့်ဘဲ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို ပေါင်းထည့်နိုင်သည်။

Mewayz တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ လုပ်ငန်းပေါင်း 138,000 ကျော်မှ အသုံးပြုသည့် 207-module လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုစနစ်ကို CRM နှင့် email marketing မှ e-commerce နှင့် analytics တို့ကို ပေါင်းစပ်ထားသော platform တစ်ခုတွင် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဒေတာအခြေခံအဆောက်အအုံဆိုင်ရာ Arrow ၏ချဉ်းကပ်မှုကဲ့သို့ပင်၊ လုပ်ငန်းကြီးကျယ်သောဆော့ဖ်ဝဲသည် ၎င်း၏ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ၎င်း၏တန်ဖိုးတွင် ထင်ရှားစွာမမြင်နိုင်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ယုံကြည်ပါသည်။ အစီအစဉ်များကို တစ်လလျှင် $19 ဖြင့် စတင်ပါသည်။

app.mewayz.com တွင် သင်၏ အခမဲ့ အစမ်းသုံးမှုကို စတင်ပြီး အမှန်တကယ် ပေါင်းစပ်ထားသော လုပ်ငန်း OS ကို ခံစားကြည့်ပါ — Apache Arrow မရှိမဖြစ်ဖြစ်စေသော တူညီသောဒဿနကို အခြေခံ၍ တည်ဆောက်ထားခြင်းဖြစ်သည်- အခြေခံအဆောက်အအုံအဆင့်တွင် အလုပ်ကြိုးစားခြင်းဖြင့် တည်ဆောက်သူများသည် အရေးကြီးသောအရာများကို အာရုံစိုက်နိုင်စေရန်။