Spark, DuckDB, Polars 성능 비교: 소규모 및 중규모 작업 부하에 가장 적합한 선택
2024-12-15
본 기사에서는 Spark, DuckDB, Polars 세 가지 데이터 처리 엔진의 성능을 벤치마킹하여 10GB 및 100GB 데이터 세트에 대한 성능, 비용 및 개발 용이성을 비교합니다. 결과적으로 대규모 데이터 세트 및 ETL 작업의 경우 분산 컴퓨팅 기능과 성숙한 에코시스템을 갖춘 Spark가 여전히 우세한 것으로 나타났습니다. 반면 DuckDB와 Polars는 소규모 데이터 세트의 대화형 쿼리 및 데이터 탐색에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 저자는 특정 요구 사항에 맞게 엔진을 선택하고 Spark를 ETL에, DuckDB를 대화형 쿼리에, Polars를 틈새 시나리오에 사용하는 등 전략적인 조합 및 매칭을 권장합니다.
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