728x90 DATA_ENGINEERING1 [PYTHON] Apache Arrow를 활용한 언어 간 데이터 이동 최적화 : 제로 카피로 성능 병목 해결 방법 7가지 현대 데이터 엔지니어링 및 머신러닝 파이프라인에서 가장 큰 성능 저하 요인은 연산 자체가 아닌 '데이터 이동'과 '직렬화(Serialization)'입니다. 서로 다른 프로그래밍 언어(예: Python과 Java, C++와 Python) 간에 데이터를 주고받을 때, 데이터를 복사하고 형식을 변환하는 과정에서 막대한 CPU 자원이 소모됩니다. Apache Arrow는 이러한 구조적 한계를 극복하기 위해 설계된 메모리 내 열 지향(Columnar) 데이터 형식입니다. 이 글에서는 Python을 중심으로 Apache Arrow를 활용하여 시스템 간 데이터 전송 효율을 극대화하는 구체적인 아키텍처와 실무 해결 방안을 다룹니다.1. 데이터 이동의 고질적인 문제와 Apache Arrow의 차이기존의 행 기반(Row.. 2026. 4. 19. 이전 1 다음 728x90
