Apache Arrow: 대용량 데이터 처리의 게임 체인저

 

 

데이터 엔지니어링과 머신러닝에서 Pandas, Spark, Parquet 같은 툴은 필수적이다. 하지만 대용량 데이터를 다룰 때 I/O 속도가 병목이 되는 경우가 많다.

이런 문제를 해결하는 핵심 기술이 바로 Apache Arrow다.

 

Arrow는 고성능 컬럼 기반 메모리 포맷으로, 기존의 데이터 포맷(Pandas, CSV, JSON 등)보다 훨씬 빠른 데이터 처리와 변환을 가능하게 한다.

특히, Python, C++, Java, Rust, Go 등 다양한 언어 간 데이터 교환이 필요할 때 강력한 해결책이 된다.

Apache Arrow가 왜 중요한가?

 

🔥 1. 컬럼 기반 인메모리 포맷으로 속도 극대화

 

기존의 Pandas나 CSV는 데이터를 행(row) 단위로 저장하지만, Arrow는 컬럼(column) 단위 저장을 사용한다.

이는 벡터 연산 최적화 및 캐시 효율성 향상으로 성능을 획기적으로 개선한다.

• 행 저장(Row-based, Pandas, CSV)

• 데이터를 한 행씩 읽음 → 연산 시 불필요한 데이터도 함께 로딩됨

• 컬럼 저장(Columnar, Arrow, Parquet)

• 필요한 컬럼만 읽을 수 있어 연산 속도 극대화

 

즉, 머신러닝이나 데이터 분석에서 특정 컬럼만 선택해도 Pandas보다 훨씬 빠르게 처리 가능

🚀 2. Pandas보다 10배 빠른 데이터 변환

 

Pandas를 쓰다 보면 메모리 사용량이 높고 속도가 느린 경우가 많다.

Apache Arrow를 사용하면 Pandas 데이터를 거의 즉시 변환할 수 있다.

import pandas as pd
import pyarrow as pa

# 샘플 데이터 생성
df = pd.DataFrame({'id': range(1_000_000), 'value': range(1_000_000)})

# Pandas -> Arrow 변환
arrow_table = pa.Table.from_pandas(df)

print(arrow_table)

결과:

 

기존 Pandas를 사용하면 데이터를 복사하는 비용이 발생하지만, Arrow는 Zero-Copy 변환이 가능해 속도가 10배 이상 빠르다.

⚡ 3. Parquet, Feather 파일을 즉시 로딩

 

Arrow는 Parquet, Feather 포맷을 직접 읽고 쓰는 기능을 제공한다.

Pandas로 대용량 Parquet 파일을 읽는 것보다 훨씬 빠르게 처리할 수 있다.

import pyarrow.parquet as pq

# Parquet 파일 읽기
table = pq.read_table("data.parquet")

# Pandas로 변환 (Zero-Copy 방식, 빠름)
df = table.to_pandas()

기존 Pandas의 read_parquet()보다 메모리 사용량이 적고 속도가 훨씬 빠르다.

특히 대규모 데이터 분석, 머신러닝 피처 엔지니어링에서 필수적인 최적화 기법이다.

🔗 4. Spark, Dask, Ray와 직접 통합 가능

 

Arrow는 Spark, Dask, Ray 등 분산 데이터 처리 시스템과 네이티브하게 연동된다.

즉, Pandas 대신 Arrow를 사용하면 분산 시스템에서 더 빠른 데이터 교환이 가능하다.

import pyarrow.dataset as ds

# CSV 데이터를 Arrow Dataset으로 변환 (고속 처리)
dataset = ds.dataset("data.csv", format="csv")

# 필터링 후 Pandas 변환
filtered_df = dataset.to_table(filter=ds.field("age") > 30).to_pandas()

결과: Pandas보다 빠르게 CSV 데이터를 읽고 필터링할 수 있다.

🏆 5. 언어 간 데이터 공유 (Python ↔ C++ ↔ Java)

 

기존 방식으로는 Python과 C++ 간 데이터를 교환하려면 직렬화/역직렬화가 필요했다.

Arrow를 사용하면 Python ↔ C++ 간 데이터를 Zero-Copy 방식으로 즉시 공유 가능하다.

import pyarrow.flight as flight

client = flight.FlightClient("grpc://localhost:8815")
flight_info = client.get_flight_info(flight.FlightDescriptor.for_path("dataset"))
reader = client.do_get(flight_info.endpoints[0].ticket)
table = reader.read_all()

df = table.to_pandas()  # Zero-Copy 방식으로 변환

즉, Arrow를 사용하면 JSON이나 CSV 변환 없이 데이터를 그대로 공유할 수 있다.

이는 분산 머신러닝, 대규모 데이터 분석 시스템에서 엄청난 성능 향상을 가져온다.

📌 Arrow를 언제 사용해야 할까?

• Pandas가 너무 느릴 때 → Arrow로 변환하면 속도가 10배 빨라짐

• 대량의 CSV, Parquet 데이터를 분석할 때 → 메모리 절약 + 빠른 로딩

• Spark, Dask, Ray 등 분산 환경에서 데이터 교환할 때

• Python ↔ C++ ↔ Java 간 데이터를 빠르게 공유할 때

🚀 결론: Apache Arrow는 데이터 엔지니어의 필수 도구

 

Apache Arrow는 단순한 데이터 포맷이 아니라 데이터 엔지니어링의 새로운 표준이다.

Pandas, Spark, Parquet, Dask 등의 속도를 극대화하고 머신러닝, 데이터 분석, 분산 시스템에서 최고의 성능을 낼 수 있다.