大数据新视界 --大数据大厂之 从 Druid 和 Kafka 到 Polars:大数据处理工具的传承与创新

本文介绍 Polars 在大数据处理领域的崛起。提及之前对 Druid、Kafka 的探索,阐述 Polars 的优势、与其他工具的联系与突破,包括其架构、应用案例、对比情况,展现它为大数据处理注入新活力。

使用GPU 加速 Polars:高效解决大规模数据问题

本文将详细讨论 Polars 中DF的概念、GPU 加速如何与 Polars DF协同工作,以及使用新的 CUDA 驱动执行引擎可能带来的性能提升。

并行计算框架Polars、Dask的数据处理性能对比

在Pandas 2.0发布以后,我们发布过一些评测的文章,这次我们看看,除了Pandas以外,常用的两个都是为了大数据处理的并行数据框架的对比测试。

从Pandas快速切换到Polars :数据的ETL和查询

polar与pandas非常相似,所以如果在处理大数据集的时候,我们可以尝试使用polar,因为它在处理大型数据集时的效率要比pandas高

Pandas 2.0 vs Polars:速度的全面对比

本文将比较Pandas 2.0(使用Numpy和Pyarrow作为后端)和Polars 0.17.0的速度。并且介绍使用Polars库复现一些简单到复杂的Pandas代码,这样也算是对Polars的一个简单介绍。另外测试将在4 cpu和32 GB RAM上进行。

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