728x90 PYARROW2 [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. [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
