datafusion

基于Apache Arrow的快速查询引擎支持SQL和DataFrame API

Apache DataFusion 查询引擎 Rust Arrow 数据处理 Github 开源项目

Apache DataFusion是基于Rust和Apache Arrow的查询引擎，提供SQL和DataFrame API。支持CSV、Parquet、JSON和Avro格式，性能优异且可广泛定制。适用于构建特定领域查询引擎、数据库平台和数据管道，便于开发者快速起步并按需定制。其开源特性和活跃社区为项目开发提供了有力支持。

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介绍相关项目

arrow-rs - Rust实现的Apache Arrow和Parquet高性能数据处理库

Apache ArrowGithubParquetRust开源项目数据处理

arrow-rs是Apache Arrow和Apache Parquet的Rust原生实现,提供高效的列式内存格式和数据处理功能。项目包含Arrow核心数据结构、Flight IPC协议、对象存储、Parquet文件格式等组件。每月发布更新,支持高性能数据分析和处理,适用于构建各类大数据应用。

Daft - Rust实现的分布式数据处理引擎支持多模态分析

DaftGithub分布式计算多模态数据开源项目数据处理查询优化

Daft是一个Rust实现的分布式查询引擎，为Python提供大规模数据处理能力。它提供交互式API、查询优化、数据目录集成、多模态类型系统和Apache Arrow兼容性。Daft可处理图像、嵌入向量等复杂数据，支持交互式和分布式计算，适用于多种数据分析场景。其云优化设计带来高效I/O性能。

arrow - 高效内存分析引擎加速大数据处理

Apache ArrowGithub内存分析列式存储开源项目数据处理

Apache Arrow 是一个开源的内存分析开发平台，旨在提高大数据系统的数据处理和传输速度。它提供高效的列式内存格式、IPC格式和Flight RPC协议，并支持多种编程语言。Arrow 的核心技术包括高性能的数据结构、跨语言兼容性和零拷贝数据共享，为现代数据分析应用提供了强大的基础架构支持。

polars - 多语言支持的高性能数据分析引擎

DataFrameGithubPolars多语言支持开源项目数据处理高性能

Polars是一个基于Rust开发的高性能数据处理引擎，提供Python、Node.js和R等多语言接口。它采用Apache Arrow列式内存模型，实现惰性/即时执行、多线程和SIMD等技术，高效处理大规模数据。Polars具有强大的表达式API和查询优化能力，支持流式处理超大数据集，在TPC-H基准测试中性能优异。此外，Polars还支持SQL查询和命令行操作，是一款轻量而强大的数据分析工具。

spiceai - 便携式运行时实现多源数据统一SQL查询与加速

GithubSQL接口Spice.ai开源项目数据加速数据查询数据连接器

Spice是一个便携式运行时，通过统一SQL接口实现数据库、数据仓库和数据湖的数据物化、加速和查询。它充当优化的数据库CDN，高效传输数据至应用程序、机器学习模型和AI后端。Spice使用Rust开发，集成Apache DataFusion和Arrow等技术，提供多种数据连接器和加速器，支持从边缘到云端的广泛部署。

cudf - 基于GPU的高性能DataFrame库实现快速数据处理与分析

GPUGithubRAPIDScuDFpandas开源项目数据处理

cuDF是一个基于GPU的DataFrame库，提供数据加载、连接、聚合和过滤等功能。该库利用libcudf和Apache Arrow列式格式，为开发者提供GPU加速的pandas兼容API。cuDF既可以直接使用，也可以作为pandas的无代码修改加速器，完全支持pandas API，在可能的情况下使用GPU运算，必要时回退到pandas。这使得cuDF在处理大规模数据时表现出色，适合各类数据科学和机器学习项目。

databend - 高性能云数据仓库，基于 Rust 构建，适合大规模数据分析与人工智能

AI分析DatabendGithub云数据仓库开源项目性能基准测试数据格式热门

Databend 是一个开源、高性能的云数据仓库，使用 Rust 构建，专为复杂的数据分析设计。它整合了 AWS S3、Azure Blob 等服务，支持 ACID 事务、版本控制和无模式的数据存储，确保数据完整性与灵活性。Databend 支持多种数据格式，如 JSON、CSV、Parquet 等，提供高速查询执行与数据摄入，是成本效益高的 Snowflake 替代方案。此外，Databend 的 AI 功能支持高级分析，提供社区驱动的用户友好体验，适合企业和开发者快速部署和使用。

spark - 统一分析引擎支持多语言API及丰富工具集

Apache SparkGithub分布式计算大数据处理开源项目数据分析机器学习

Apache Spark是一个大规模数据处理的统一分析引擎，提供Scala、Java、Python和R的高级API。它支持多种高级工具，如Spark SQL、pandas API on Spark、MLlib、GraphX和Structured Streaming，分别用于SQL查询、pandas操作、机器学习、图处理和流处理。Spark的优化引擎支持通用计算图，适用于多种大数据分析场景。

kaskada - 开源事件处理引擎简化时序数据分析

GithubKaskada事件处理开源项目时间序列查询语言流处理

Kaskada是开源统一事件处理引擎，提供高级声明式查询语言，支持批量和实时事件分析。基于SQL优化设计，具备状态聚合、自动连接和事件窗口等功能，简化复杂时序数据处理。采用Rust语言和Apache Arrow技术，高效执行各类分析任务。

fugue - 统一的分布式计算框架支持多种执行引擎

FugueGithubPySparkSQL分布式计算开源项目数据处理

Fugue是一个统一的分布式计算框架，支持在Spark、Dask和Ray等多种执行引擎上运行Python、Pandas和SQL代码。它可以轻松将现有Python和Pandas代码扩展到分布式环境，并通过FugueSQL在不同数据框架上构建端到端工作流。Fugue提供简洁的API和增强的SQL语法，实现了执行引擎的无缝切换，提高了大规模数据处理的效率和灵活性。

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