【要約】Arrowでゼロコピー連携する：DuckDBとPolarsを行き来する [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
データエンジニアは、集計と詳細処理でツールを使い分ける際、変換コストに直面する。
- ・変換に伴うシリアライズのCPU負荷。
- ・データ複製によるメモリ使用量の急増。
- ・pandas等の非Arrow形式を経由することによる性能劣化。
// Approach
開発者は、Apache Arrowのメモリレイアウトを利用して、コピーを回避する手法を採用する。
- ・Polars DataFrameをDuckDBのSQL内で直接参照する。
- ・LazyFrameを活用し、実行計画を最適化する。
- ・RecordBatchを用いたストリーミング処理の実装。
- ・sink_parquet等による出力時のメモリ節約。
// Result
正しい実装により、大規模データでも低コストなハイブリッド処理が可能となる。
- ・データ量に依存しない低い変換負荷。
- ・各ツールの強みを活かしたシームレスな統合。
- ・CIによるライブラリ更新時のデグレ防止。
Senior Engineer Insight
> 実戦的な構成だ。SQLの集計力とDataFrameの柔軟性を、低コストで統合できる。ただし、型管理には注意が必要だ。pl.Object型が混入すると、ゼロコピーは崩壊する。CIでのメモリ使用量テストは、本番環境の安定稼働に必須である。設計段階からArrowネイティブな型への統一を徹底すべきだ。