Как Apache Arrow улучшает производительность при конвертации данных между Pandas и PySpark?

Apache Arrow улучшает производительность при конвертации данных между Pandas и PySpark за счёт исключения этапов сериализации и десериализации. bigdataschool.ru

Обычно при выполнении пользовательской PySpark-функции фреймворк перебирает каждую строку данных и выполняет преобразование из Python в Java для каждого значения с проверкой типов. bigdataschool.ru Большая часть времени уходит на сериализацию данных. bigdataschool.ru

С помощью Apache Arrow данные Pandas, NumPy или других Python-библиотек отправляются в JVM-пакеты напрямую, без множества преобразований, но с точной информацией о типе. bigdataschool.ru www.clairvoyant.ai

Кроме того, преобразование в данные Arrow можно выполнить на JVM и отправить для параллельной обработки исполнителям Spark, что значительно снижает нагрузку на драйвер. arrow.apache.org