728x90 ApacheArrow1 [PYTHON] Apache Arrow로 데이터 이동 비용 0에 도전하는 3가지 원리와 7가지 성능 해결 방법 현대 AI와 빅데이터 파이프라인에서 가장 큰 병목 구간은 연산 그 자체가 아니라, 데이터의 이동(Data Movement)과 변환(Serialization/Deserialization)입니다. 파이썬 기반의 머신러닝 모델을 학습시키기 위해 Pandas에서 데이터를 가공하고, 이를 다시 PyTorch나 TensorFlow로 넘기거나 Spark에서 처리된 데이터를 가져오는 과정에서 수많은 CPU 자원이 낭비됩니다.Apache Arrow는 이러한 '데이터 세금'을 획기적으로 줄이기 위해 탄생했습니다. 본 포스팅에서는 Arrow가 어떻게 언어 간 장벽을 허물고 인메모리 연산을 가속화하는지 그 기술적 실체와 실무 최적화 전략을 심층적으로 다룹니다.1. Apache Arrow란 무엇이며 왜 중요한가?Apache A.. 2026. 4. 27. 이전 1 다음 728x90
