Biasanya kalau mau analisa graf (seperti mencari Connected Components), kita lari ke tools khusus kayak Neo4j atau NetworkX. Tapi Semyon Sinchenko mencoba hal gila: menjalankannya langsung di atas Apache DataFusion.
Ini bedahannya:
1. ⚠️ Problem Statement (Masalah)
* Data Silo: Data tabular ada di SQL/Parquet, tapi analisa graf butuh tool berbeda.
* Mahal di IO: Memindahkan data dari query engine ke graph engine butuh serialisasi/deserialisasi yang memakan waktu dan memori.
* Tantangan: Bisakah kita melakukan algoritma graf kompleks di atas engine SQL/DataFrame biasa tanpa keluar dari ekosistem Apache Arrow?
2. 🛠️ Metodologi & Solusi
Penulis mengimplementasikan algoritma Connected Components menggunakan DataFusion (Rust).
* Algoritma Iteratif: Menggunakan pendekatan klasik di mana setiap node menunjuk ke parent-nya (Representative ID).
* Relational Approach: Karena DataFusion berbasis tabel, graf direpresentasikan sebagai DataFrame edges (u, v).
* Iterative Joins: Melakukan looping operasi join dan group by (aggregation) untuk memperbarui ID komponen sampai tidak ada perubahan lagi (konvergensi).
3. 📈 Findings & Hasil
* ⚡ Performa Tinggi: Berkat basis Rust dan format memori Apache Arrow, operasinya sangat efisien secara memori (zero-copy).
* ✅ Proof of Concept: Membuktikan bahwa DataFusion sangat extensible. Kita tidak hanya terpaku pada SQL standar, tapi bisa membangun logika imperatif kompleks di atas API DataFrame-nya.
* 🔗 Unified Pipeline: Tidak perlu ETL buang-buang waktu ke tool lain. Data Parquet -> Load ke DataFusion -> Graph Processing -> Hasil.
4. 💡 Key Takeaways
* The Power of Rust: Ekosistem data berbasis Rust (DataFusion, Polars) semakin matang untuk workload berat.
* SQL for Graphs: Operasi graf sebenernya hanyalah serangkaian Joins yang pintar.
* Data Gravity: Proses data di tempat data itu berada (in-memory Arrow format) adalah kunci kecepatan modern.
💻 How to Use / Implementation (Rust)
Ini adalah implementasi kustom, jadi kamu butuh Rust dan crate datafusion.
* Dependencies (Cargo.toml):
[dependencies]
datafusion = "33.0.0" # Atau versi terbaru
tokio = { version = "1.0", features = ["full"] }
* Logic Concept (Iterative Loop):
Kamu tidak bisa pakai SQL murni (karena butuh loop). Kamu harus pakai DataFrame API di Rust:
// Pseudocode alur logika
let mut components = initial_nodes_df; // Tiap node punya ID sendiri
loop {
// 1. Join components dengan edges
let joined = components.join(edges, ...)?;
// 2. Cari minimum node ID untuk tiap grup
let new_components = joined.aggregate(min(node_id))?;
// 3. Cek apakah ada perubahan (Convergence check)
if new_components.count() == old_count { break; }
components = new_components;
}
* Tips:
Gunakan SessionContext dari DataFusion untuk membaca file CSV/Parquet yang berisi edge list kamu sebagai langkah awal.
🔗 Baca Artikel Lengkap & Kodenya:
https://semyonsinchenko.github.io/ssinchenko/post/datafusion-graphs-cc/
#DataEngineering #RustLang #ApacheArrow #DataFusion #GraphTheory #Algorithms #BigData #SystemDesign
