2017年4月12日頃のApache Arrowの様子を紹介します。
arrow::Tensorの追加
0.2.0頃のApache Arrowはarrow::Arrayで1次元のデータ（配列）、arrow::Tableで2次元のデータ（表）を表現していました。最近のApache Arrowはこれらに加えてarrow::Tensorを追加しました。これはN次元のデータを表現します。
arrow::Tensorは以下と同じようなデータを表現します。
Apache Arrowはシステム間でのデータ交換のコストを下げることを重視しています。つまり、最近のApache Arrowはarrow::Tensorで表現するようなデータのデータ交換コストも下げる取り組みを始めた、ということです。
現時点のarrow::Tensorはゼロコピーでのデシリアライズに対応しています。Rayという分散タスク実行エンジンはNumPyのデータをシリアライズするためにApache Arrowを使うようにしました。
今後はarrow::Tensorのデータに対して数学関数を使えるようにする予定です。要素毎（element-wise）の演算だけでなく行列演算もサポートするかどうかはまだわかりません。
サブライブラリーの統合
0.2.0までのApache Arrowはlibarrowとlibarrow_io（入出力用）とlibarrow_ipc（シリアライズ・デシリアライズ用）というライブラリーに分かれていましたが、libarrowに統合されました。Apache Arrowを使う場合は全部使うことが多いので、これでシンプルに使えるようになりました。
まとめ
2017年4月12日頃のApache Arrowの様子を紹介しました。そろそろ0.3.0がでそうなのですが、arrow::Tensorは0.3.0の目玉になりそうです。
