Apache軟體基金會於2月17日宣布，Apache Arrow晉升成為一個新的頂級專案（Top-Level Project），提供跨系統資料層的欄位記憶體式分析（Columnar In-Memory Analytics），來增進大資料分析的效能和速度。ASF宣稱，Arrow可以提升百倍大資料分析的效能，以及可以排除跨系統間的溝通成本，能夠支援多系統運作。
Arrow是資料結構、演算法和跨程式語言的組合，提供不同種類的系統共享基礎，包含SQL執行引擎（如Drill和Impala）、資料分析系統（如Pandas和Spark）、串流和佇列系統（如Herron、Kafka和Storm），以及儲存系統（如Parquet、Kudu、Cassandra和HBase）。
另外，使用者現在可以用C、C++、Python和Java等程式語言來執行Arrow的程式碼，Apache Arrow和Drill專案副總裁Jacques Nadeau表示，在未來1至2個月內將增加支援R、JavaScript和Julia。
而Arrow除了支援傳統的關聯式資料庫之外，也支援動態Schema架構的資料，例如，Arrow可以處理物聯網、Log檔等常用的JSON格式資料。在效能方面，則特別設計Arrow最佳化快取的局部性（Cache Locality）、流量管道（Pipelining）和單一指令多重資料（Single Instruction Multiple Data，SIMD），來發揮CPU的效能。
ASF表示，在許多工作量（Workload）中，70％～80％的CPU循環都用在系統間序列化（Serialize）和解序列化（Deserialize）資料，而Arrow讓資料可以不必經過序列化、解序列化或記憶體複製，就能夠在系統和處理程序中共享，藉此提升CPU的使用效能。
此外，目前已經有13個主要大資料開源專案的開發者聯手打造Arrow專案，而這13個開源專案包含了Calcite、Cassandra、Drill、Hadoop、HBase、Impala、Kudu（培育期）、Parquet、Phoenix、Spark、Storm、Pandas和Ibis。Jacques Nadeau表示，ASF預期在未來幾年，世界上大多數的資料將會使用Arrow的技術來分析。