Inhaltsverzeichnis
- Abstract
- Überblick
- Lernziele
- Zielgruppe
- Voraussetzungen
- Inhalte
- Praxis-Labs
- Technischer Rahmen
Abstract
Arrow im JVM‑Ökosystem: Vektor‑APIs, Speicherverwaltung, Schema‑Design und Integrationsmuster für Datenplattformen, Batch‑Jobs und Services.
Dauer: 2 Tage
Format: Präsenz oder Live-Online
Überblick
Die JVM‑Implementierung erfordert besonderes Augenmerk auf Off‑Heap‑Speicher, Allocator‑Konzepte und sauberes Lifecycle‑Management.
Im Seminar werden typische Patterns für effiziente Vektor‑Verarbeitung, Interop und Service‑Integration aufgebaut.
Lernziele
- Arrow Java Vectors und Memory‑Model sicher nutzen
- Off‑Heap‑Speicher korrekt allokieren, freigeben und überwachen
- Schema‑Design für JVM‑Pipelines und Services anwenden
- Interop mit anderen Komponenten über IPC und Flight umsetzen
- Fehlerbilder (Leaks, Fragmentierung, OOM) früh erkennen und vermeiden
Zielgruppe
- Java‑Entwickelnde in Data Platforms und Backend‑Services
- Teams mit Spark/Flink‑Umfeld und Bedarf an Arrow‑Interop
- Plattform‑Teams für JVM‑basierte Datenservices
Voraussetzungen
- Gute Java‑Kenntnisse, Build‑Tool‑Erfahrung (Maven/Gradle)
- Grundverständnis von Arrow empfohlen (oder Grundlagen‑Seminar)
- Erfahrung mit JVM‑Diagnose‑Tools hilfreich
Inhalte
Modul 1: Arrow Java Grundlagen
- Vector Types, Schema, Field, Root
- Value Vectors, Nullability und Validity
- Dictionary Encoding und komplexe Typen
Modul 2: Memory Management
- Allocator Hierarchien, Limits und Accounting
- Lifecycle‑Regeln, Reference Counting, Safe Close Patterns
- Diagnose von Memory Leaks und Fragmentierung
Modul 3: IPC und Interop
- IPC Reader/Writer, Stream/File
- Kompatibilitätsregeln, Schema‑Evolution
- Zero‑Copy Ziele und Grenzen in JVM‑Kontexten
Modul 4: Flight Java und Service Patterns
- Flight Client/Server in Java
- Durchsatz‑Tuning, Parallel Streams, Backpressure
- Sicherheitsintegration und Betrieb
Praxis-Labs
Lab 1: Vektorbasierte Verarbeitung
- Schema definieren und VectorSchemaRoot aufbauen
- Daten effizient in Vektoren schreiben
- Berechnungen vektorisiert durchführen und Ergebnisse prüfen
- Chunking‑Strategien testen
Lab 2: Off‑Heap Lifecycle
- Allocator‑Limits konfigurieren
- Leak‑Szenarien absichtlich erzeugen und detektieren
- Safe‑Close Patterns implementieren
- Heap/Off‑Heap‑Monitoring in die Tests integrieren
Lab 3: Flight Service in Java
- Flight Server bereitstellen und Get/Put Streams implementieren
- Client‑Transfer messen (Throughput/Latenz)
- Fehlerhandling und Retries definieren
- Schnittstellenvertrag als Schema‑Testsuite abbilden
Technischer Rahmen
- JDK 17+ empfohlen
- Maven oder Gradle Projektvorlagen
- Optional: Container für reproduzierbare Builds
- Lokale Übungsdaten und Benchmarks
