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Arrow C++ 最小编译需链接 libarrow 并用 find_package(Arrow REQUIRED)；CSV 读取须显式指定 column_types 避免类型推断；Compute API 实现零拷贝向量化计算；注意 Buffer/Array 生命周期，禁用裸指针访问内存。

Arrow C++ 库的最小可行编译配置

Arrow C++ 不是头文件库，必须链接预编译的 libarrow（或启用 ARROW_STATIC 静态链接）。直接 #include "arrow/api.h" 但不链接会报 undefined reference to arrow::Array::MakeFromScalar 类错误。

• 用 CMake 时必须调用 find_package(Arrow REQUIRED)，且确保 ARROW_BUILD_SHARED=ON（默认）与你的构建类型一致
• macOS 上若用 Homebrew 安装，需额外设置 set(ARROW_HOME /opt/homebrew/opt/apache-arrow) 并在 find_package 前加 set(CMAKE_PREFIX_PATH ${ARROW_HOME})
• Windows + MSVC *意运行时一致性：Arrow 若用 /MD 编译，你的项目也必须用 /MD，否则 std::shared_ptr 跨 DLL 边界析构崩溃

从 CSV 构建 Arrow Table 的高效写法

别用 arrow::csv::ReadCSV 默认参数读大文件——它默认把所有列当 string 推断，内存暴涨且后续类型转换开销大。必须显式传 arrow::csv::ConvertOptions 指定 schema。

auto convert_options = arrow::csv::ConvertOptions::Defaults();
convert_options.column_types = {
    {"ts", arrow::timestamp(arrow::TimeUnit::MICRO)},
    {"value", arrow::float64()},
    {"category", arrow::dictionary(arrow::int32(), arrow::utf8())}
};
auto read_options = arrow::csv::ReadOptions::Defaults();
auto parse_options = arrow::csv::ParseOptions::Defaults();
auto table = arrow::csv::ReadCSV("data.csv", read_options, parse_options, convert_options).ValueOrDie();

• column_types 提前指定能跳过类型推断，减少内存驻留时间
• 对高基数字符串列，优先用 dictionary 类型，压缩率常达 5–10×
• 避免 ReadCSV(...)->ToTable() 两步走，ReadCSV 返回就是 Table，多调一次 ToTable 白拷贝

用 Compute API 做列式过滤和聚合（不用手写循环）

Arrow 的 arrow::compute::Filter 和 arrow::compute::Sum 是零拷贝、向量化、自动 SIMD 的。手写 for-loop 遍历 Array 数据不仅慢，还绕过内存对齐优化。

auto arr = table->GetColumnByName("value")->chunk(0);
auto predicate = arrow::compute::Less(arr, arrow::compute::ScalarConstant(100.0));
auto filtered = arrow::compute::Filter(arr, predicate.ValueOrDie()).ValueOrDie();
auto sum = arrow::compute::Sum(filtered).ValueOrDie();
std::cout << *sum.scalar_as().value << "\n";

• chunk(0) 只取首 chunk——实际数据可能分 chunk 存储，批量处理要用 table->column(i)->chunks() 循环
• Filter 返回新 Array，不是视图；如需原地过滤，得用 arrow::compute::Take + 索引数组
• 聚合函数（Sum/Mean）默认返回 Scalar，但 GroupBy 尚未稳定（截至 Arrow 15.x），复杂分组仍需导出到 Pandas 或用 arrow::dataset

内存生命周期和零拷贝导出的关键陷阱

arrow::Buffer 和 arrow::Array 共享底层 arrow::MemoryPool 分配的内存，但它们的 std::shared_ptr 生命周期独立。常见错误是提前释放 Table，却还在用其 Array 的 data() 指针。

• 永远不要保存 array->data()->buffers[1]->data() 这类裸指针——它没所有权，Array 析构后就悬空
• 需要长期持有数据？用 arrow::Buffer::Copy 或构造新 arrow::Array 显式复制
• 导出到 NumPy：用 arrow::py::ImportArray（Python 绑定），C++ 侧别自己 memcpy 到 PyArrayObject——类型/字节序/对齐全得手动校验，极易出错

最易被忽略的是 chunked array 的跨 chunk 边界操作——比如按行号索引第 1000000 行，你得先算清它落在哪个 chunk、偏移多少，Table::RowSlicing 尚未提供高效接口，得自己做二分查找 chunk_offsets。