Databricks
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Apache Spark™ 3.5中的Arrow优化Python UDF
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原文英文，约900词，阅读约需3分钟。
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内容提要
Apache Spark 3.5和Databricks Runtime 14.0引入了Arrow优化的Python UDF，以提高性能。Arrow优化的Python UDF使用Apache Arrow进行序列化和反序列化，从而实现JVM和Python进程之间更快的数据交换。用户可以控制是否为单个UDF或整个SparkSession启用Arrow优化。与Pickle相比，Arrow的类型强制转换旨在在转换过程中尽可能保留更多的信息和精度。
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关键要点
- Apache Spark 3.5和Databricks Runtime 14.0引入了Arrow优化的Python UDF，以提高性能。
- Arrow优化的Python UDF使用Apache Arrow进行序列化和反序列化，从而实现JVM和Python进程之间更快的数据交换。
- 用户可以选择为单个UDF或整个SparkSession启用Arrow优化。
- 与Pickle相比，Arrow的类型强制转换旨在在转换过程中尽可能保留更多的信息和精度。
- Arrow优化的Python UDF在处理大数据输入和输出时性能显著提升。
- Arrow以列式内存数据格式存储数据，适合分析工作负载，提供更好的压缩和内存局部性。
- Arrow优化的Python UDF在链式调用时表现更佳，速度比Pickle优化的UDF快约1.9倍。
- Arrow优化的Python UDF能够更好地处理类型强制转换，避免了Pickle的模糊性和数据丢失问题。
- Arrow优化的Python UDF在处理日期和字符串转换时表现出色，避免了返回模糊结果的问题。
- Arrow优化的Python UDF从Spark 3.5开始可用，提供了更快的序列化和标准化的类型强制转换规则。
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