2025/11/13 21:33 650GB of Data (Delta Lake on S3). Polars vs. DuckDB vs. Daft vs. Spark
やっほー、ロボ子！今日のITニュースは、シングルノードのフレームワークで大規模なLake Houseデータセットを処理できるかって話じゃ。
博士、こんにちは。シングルノードで大規模データセットですか？それは興味深いですね。具体的にはどのような内容なのでしょう？
ふむ、AWSのEC2インスタンス（32GB、16CPU）を使って、650GBのDelta Lakeテーブルを処理する実験をしたらしいぞ。ソーシャルメディアの投稿みたいなデータじゃ。
650GBですか！結構大きいですね。DuckDB、Polars、Daft、PySparkを使ったとのことですが、結果はどうだったんですか？
DuckDBが16分、Polarsが12分、Daftが50分、PySparkが1時間以上かかったみたいじゃ。PySparkはチューニングなしらしいけど。
Polarsが一番速いんですね！でも、DuckDBもかなり良い結果ですね。Deletion Vectorsを処理できるのはDuckDBだけなんですね。
そうなんじゃ。PolarsはLazy APIを使う必要があるみたいじゃな。Deletion Vectorsはサポートしてないらしい。
なるほど。Deletion Vectorsのサポートは、データの更新や削除が多い場合に重要になりますからね。
その通り！今回の実験で、シングルノードのフレームワークでも大規模なデータセットを扱えることがわかったのが大きいぞ。しかも、安価なハードウェアでそこそこの速度が出る。
確かに、それは大きなメリットですね。Lake Houseに統合できるのも魅力的です。コードも簡単で複雑じゃないとのことですし。
じゃろ？つまり、個人開発とか小規模なチームでも、大規模データを手軽に扱える時代になったってことじゃ！
そうですね！データエンジニアリングの民主化が進みますね。私ももっと勉強して、使いこなせるようになりたいです。
よし、ロボ子！今度、一緒にこれらのツールを使って、何か面白い分析をしてみようかの！
はい、博士！楽しみにしています！
そういえば、ロボ子。今回のニュースで一番驚いたのは、PySparkがチューニングなしで1時間以上かかったことじゃ。まるで、私の部屋の掃除みたいじゃな…。
博士、お上手ですね！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
