Spark vs. DuckDB vs. Polars: Leistungsvergleich für kleine und mittlere Workloads
2024-12-15
Dieser Artikel vergleicht die Datenverarbeitungs-Engines Spark, DuckDB und Polars und bewertet deren Leistung, Kosten und Entwicklungsaufwand für Datensätze von 10 GB und 100 GB. Die Ergebnisse zeigen, dass Spark für große Datensätze und ETL-Aufgaben aufgrund seiner verteilten Rechenleistung und seines ausgereiften Ökosystems weiterhin dominant ist. DuckDB und Polars zeichnen sich bei interaktiven Abfragen und der Datenexploration kleinerer Datensätze aus. Der Autor empfiehlt einen strategischen Mix-and-Match-Ansatz: Spark für ETL, DuckDB für interaktive Abfragen und Polars für Nischen-Szenarien. Die Wahl der Engine sollte an die spezifischen Bedürfnisse angepasst werden.
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