Spark contre DuckDB contre Polars : comparaison des performances pour les charges de travail petites et moyennes
Cet article compare les moteurs de traitement de données Spark, DuckDB et Polars, en évaluant leurs performances, leur coût et leur facilité de développement sur des ensembles de données de 10 Go et 100 Go. Les résultats montrent que pour les ensembles de données volumineux et les tâches ETL, Spark reste dominant grâce à ses capacités de calcul distribué et à son écosystème mature. DuckDB et Polars excellent dans les requêtes interactives et l'exploration de données sur des ensembles de données plus petits. L'auteur recommande une approche stratégique de mix-and-match, utilisant Spark pour les ETL, DuckDB pour les requêtes interactives et Polars pour les scénarios de niche, en adaptant le choix du moteur aux besoins spécifiques.
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