一、安装与简介

pyspark的spark dataframe背后的运算是java实现的，为了他们解决在jvm上运行效率较低的问题，python社区引入Pyarrow，使得避开spark原生使用python pickle的序列化和反序列化python对象（如pandas df转为spark df速度很慢，就是因为时间耗在数据序列化上了）
下载PyArrow如下，并且在代码中设置spark.conf.set（“spark.sql.execution.arrow.enabled”，“true”。

conda install -c conda-forge pyarrow或pip install pyarrow

Arrow是一个Python库，为创建，操作，格式化和转换日期，时间和时间戳提供了一种明智的，人性化的方法。它实现和更新日期时间类型，填补功能上的空白，并提供支持许多常见创建场景的智能模块API。

二、使用小栗子

离线测试时，有时为了更快使用dataloader对测试集预测，而且df较大，可以使用上面介绍的PyArrow进行对df分块读入然后使用dataloader
pa.Table.from_pandas(all_predcit)可以将pd.df格式的all_predict转为pyarrow.lib.Table的df
pyarrow.parquet.write_table函数可以保存pyarrow.lib.Table格式的df

import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
from pyarrow.parquet import write_table

df_test_all6 = pq.ParquetFile(df_test_all6_parquet)
# 逐块读取数据
i = 0
out_path = "data/pq_predict_ans.parquet"
for batch in df_test_all6.iter_batches():
    batch_df = batch.to_pandas()
    print("batch_df test:\n", batch_df)
    beat_dense_features, beat_sparse_features, beat_train_dataloader, \
    beat_val_dataloader, beat_test_dataloader = pq_dataloader_ans(batch_df)
    # model已经设置为model.eval()
    batch_y_pred = predict_model(model, beat_test_dataloader)
    batch_df['predict_prob'] = batch_y_pred
    if i == 0:
        all_predcit = batch_df
        all_predcit = pa.Table.from_pandas(all_predcit)
    else:
        batch_df = pa.Table.from_pandas(batch_df)
        # all_predcit = pq.write_table(all_predcit + batch_df, out_path)
        all_predcit = pa.concat_tables([all_predcit, batch_df])
    i = i + 1
# save prediction result
pq.write_table(all_predcit, out_path)

Reference

[1] Python parquet.write_table方法代码示例
[2] python中对arrow库的总结
[3] 官方文档：pyarrow.parquet.write_table
[4] Is it possible to read parquet files in chunks?-stackoverflow
[5] 官方文档：pyarrow.concat_tables
[6] https://github.com/apache/arrow/issues/2192
[7] Using Apache PyArrow to optimize Spark & Pandas DataFrames conversions
[8] Python之pyarrow：pyarrow的简介、安装、使用方法之详细攻略
[9] pandas读取大量数据的分块处理

【大数据】Pyarrow简单使用

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一、安装与简介

二、使用小栗子

Reference

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