Polars ve DuckDB veri işlemede Pandas kütüphanesini geride bırakıyor
Öne çıkanlar
- Amazon Redshift telemetry verilerine göre tablolardan yüzde 94,68'i 100 gigabaytın altında veri barındırıyor.
- Bir milyar satırlık testte DuckDB, Pandas'a kıyasla işlemi yaklaşık 50 kat daha hızlı ve 19 kat daha az bellekle bitirdi.
- Apache Arrow desteği, mevcut Pandas iş yüklerinin bellek kopyalaması olmadan Polars ve DuckDB ile çalışmasını sağlıyor.
Python ekosisteminin temel veri analizi kütüphanesi Pandas, büyük veri setlerinde karşılaşılan bellek ve işlem hızı sınırları nedeniyle yerini yeni nesil araçlara bırakıyor. Yapılan performans testlerinde modern alternatifler Polars ve DuckDB, tek makinede çok çekirdekli işlem ve tembel değerlendirme yetenekleriyle öne çıktı. Amazon Redshift verileri de analitik tabloların yüzde 94'ünün 100 gigabaytın altında olduğunu, dolayısıyla pahalı dağıtık sistemlere gerek kalmadığını ortaya koydu.
Bir milyar satırlık veri setiyle gerçekleştirilen testlerde Pandas işlemi 4 dakika 28 saniyede tamamlayıp 38 gigabayt bellek kullandı. Aynı görevi Polars yaklaşık 5 saniyede 18 gigabayt bellek tüketerek, DuckDB ise 5,19 saniyede yalnızca 1,93 gigabayt bellek ile bitirdi. Testler, Polars ve DuckDB kütüphanelerinin çok iş parçacıklı çalışma kabiliyetleri sayesinde donanım kaynaklarını Pandas kütüphanesine kıyasla katbekat verimli kullandığını gösterdi.
Apache Arrow formatı, bellek kopyalamaya ihtiyaç duymadan kütüphaneler arası veri aktarımını mümkün kılarak geçiş sürecini kolaylaştırıyor. New York taksi verileri üzerindeki denemelerde DuckDB, veriyi diskten okurken ve hesaplama yaparken Pandas kütüphanesine göre belirgin hız ve bellek tasarrufu sağladı. Veri mühendisliği iş yüklerinin büyük çoğunluğu için tek makineli bu çözümler yeterli kabul ediliyor.
Bu özet yapay zekâ ile hazırlanmıştır; ayrıntılar ve doğrulama için orijinal kaynağa başvurun.