Spark vs. DuckDB vs. Polars: Comparativa de rendimiento para cargas de trabajo pequeñas y medianas
2024-12-15
Este artículo compara los motores de procesamiento de datos Spark, DuckDB y Polars, evaluando su rendimiento, coste y facilidad de desarrollo en conjuntos de datos de 10 GB y 100 GB. Los resultados muestran que, para conjuntos de datos grandes y tareas ETL, Spark sigue siendo dominante debido a sus capacidades de computación distribuida y ecosistema maduro. DuckDB y Polars destacan en consultas interactivas y exploración de datos en conjuntos de datos más pequeños. El autor recomienda un enfoque estratégico de combinación y coincidencia, utilizando Spark para ETL, DuckDB para consultas interactivas y Polars para escenarios de nicho, adaptando la elección del motor a las necesidades específicas.
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Desarrollo
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