Spark、DuckDB和Polars性能大比拼：小型到中型工作负载的最佳选择

本文对Spark、DuckDB和Polars三种数据处理引擎进行了基准测试，比较了它们在处理10GB和100GB数据集时的性能、成本和开发难度。结果显示，对于大型数据集和ETL任务，Spark凭借其分布式计算能力和成熟的生态系统仍然占据优势，而DuckDB和Polars在小型数据集的交互式查询和数据探索方面表现出色。作者建议根据实际需求选择合适的引擎，并可以结合使用这三种引擎，例如使用Spark进行ETL，DuckDB进行交互式查询，Polars用于特定场景。