554. Конвертирование DB SQLITE в POLARS PARQUETE
в каких случаях polars быстрее dask и в каких наоборот Выбор между Polars и Dask зависит в основном от размера вашего набора данных и того, нужно ли вам распределенное вычисление (на нескольких машинах). 🚀 Когда Polars быстрее (или предпочтительнее) Polars обычно превосходит Dask в задачах, которые выполняются на одной машине (одноузловая архитектура) и когда данные помещаются в оперативную память (RAM), или немного больше за счет эффективного стриминга. ⚡ Высокая производительность на одном узле: Polars написан на Rust и оптимизирован для многопоточности, что делает его невероятно быстрым для операций OLAP (онлайн-аналитическая обработка) и ETL на одном компьютере. Он часто работает в разы быстрее Dask в таких сценариях из-за меньших накладных расходов по сравнению с планировщиком задач Dask. * 💾 Эффективное использование памяти: Благодаря колоночному формату данных Apache Arrow и оптимизированному бэкенду на Rust, Polars обычно использует память более эффективно, чем Dask (который часто масштабирует Pandas). 🔗 Оптимизация запросов: Ленивое выполнение (Lazy Evaluation) в Polars позволяет ему оптимизировать весь план запроса перед выполнением, что приводит к более быстрой и эффективной обработке (например, "проталкивание" фильтров и предикатов). 📈 Когда Dask быстрее (или предпочтительнее) Dask становится необходимым и, следовательно, более эффективным выбором, когда ваш набор данных слишком велик для оперативной памяти одной машины или когда вам нужно масштабировать вычисления на кластер. 🌐 Распределенные вычисления (Multi-Node): Главное преимущество Dask — это способность масштабироваться для работы на кластере из множества машин, позволяя обрабатывать петабайты данных, что Polars (пока) не поддерживает из коробки. 💾 Обработка данных, не помещающихся в память (Out-of-Core): Dask был разработан для работы с наборами данных, которые превышают объем RAM на одной машине, разбивая их на более мелкие чанки и управляя их обработкой с диска. 🐍 Интеграция с экосистемой PyData: Dask имеет лучшую интеграцию с существующими библиотеками Python, такими как NumPy, Pandas и Scikit-learn (через Dask-ML), позволяя масштабировать привычные рабочие процессы.
в каких случаях polars быстрее dask и в каких наоборот Выбор между Polars и Dask зависит в основном от размера вашего набора данных и того, нужно ли вам распределенное вычисление (на нескольких машинах). 🚀 Когда Polars быстрее (или предпочтительнее) Polars обычно превосходит Dask в задачах, которые выполняются на одной машине (одноузловая архитектура) и когда данные помещаются в оперативную память (RAM), или немного больше за счет эффективного стриминга. ⚡ Высокая производительность на одном узле: Polars написан на Rust и оптимизирован для многопоточности, что делает его невероятно быстрым для операций OLAP (онлайн-аналитическая обработка) и ETL на одном компьютере. Он часто работает в разы быстрее Dask в таких сценариях из-за меньших накладных расходов по сравнению с планировщиком задач Dask. * 💾 Эффективное использование памяти: Благодаря колоночному формату данных Apache Arrow и оптимизированному бэкенду на Rust, Polars обычно использует память более эффективно, чем Dask (который часто масштабирует Pandas). 🔗 Оптимизация запросов: Ленивое выполнение (Lazy Evaluation) в Polars позволяет ему оптимизировать весь план запроса перед выполнением, что приводит к более быстрой и эффективной обработке (например, "проталкивание" фильтров и предикатов). 📈 Когда Dask быстрее (или предпочтительнее) Dask становится необходимым и, следовательно, более эффективным выбором, когда ваш набор данных слишком велик для оперативной памяти одной машины или когда вам нужно масштабировать вычисления на кластер. 🌐 Распределенные вычисления (Multi-Node): Главное преимущество Dask — это способность масштабироваться для работы на кластере из множества машин, позволяя обрабатывать петабайты данных, что Polars (пока) не поддерживает из коробки. 💾 Обработка данных, не помещающихся в память (Out-of-Core): Dask был разработан для работы с наборами данных, которые превышают объем RAM на одной машине, разбивая их на более мелкие чанки и управляя их обработкой с диска. 🐍 Интеграция с экосистемой PyData: Dask имеет лучшую интеграцию с существующими библиотеками Python, такими как NumPy, Pandas и Scikit-learn (через Dask-ML), позволяя масштабировать привычные рабочие процессы.