Spark、DuckDB、Polarsの性能ベンチマーク：小～中規模ワークロードに最適な選択肢
2024-12-15
この記事では、Spark、DuckDB、Polarsの3つのデータ処理エンジンをベンチマークし、10GBと100GBのデータセットに対するパフォーマンス、コスト、開発の容易さを比較しています。その結果、大規模データセットとETLタスクでは、分散コンピューティング機能と成熟したエコシステムを持つSparkが依然として優勢であることが示されました。一方、DuckDBとPolarsは、小規模データセットのインタラクティブクエリとデータ探索において優れた性能を発揮します。著者は、具体的なニーズに合わせてエンジンを選択し、SparkをETLに、DuckDBをインタラクティブクエリに、Polarsをニッチなシナリオに使用するなど、戦略的な組み合わせとマッチングを推奨しています。