Spark x DuckDB x Polars: Comparação de Desempenho para Cargas de Trabalho Pequenas e Médias
2024-12-15
Este artigo compara os motores de processamento de dados Spark, DuckDB e Polars, avaliando seu desempenho, custo e facilidade de desenvolvimento em conjuntos de dados de 10 GB e 100 GB. Os resultados mostram que, para conjuntos de dados grandes e tarefas ETL, o Spark continua sendo dominante devido às suas capacidades de computação distribuída e ecossistema maduro. O DuckDB e o Polars se destacam em consultas interativas e exploração de dados em conjuntos de dados menores. O autor recomenda uma abordagem estratégica de combinação e correspondência, usando o Spark para ETL, o DuckDB para consultas interativas e o Polars para cenários de nicho, adaptando a escolha do motor às necessidades específicas.
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