Polars : la fin de Spark ? - Franck Cussac - Hymaia

Описание: 🔥 Quels sont les avantages de performance et de simplicité de Polars face à Spark ?
🔥 Comment Polars gère-t-il l'optimisation de la mémoire et le traitement de gros volumes de données avec des ressources limitées ?
🔥 Quand est-il pertinent d'utiliser Polars plutôt que Spark, et comment ces deux outils se complètent-ils dans l'écosystème Data ?

Franck Cussac, Data Engineer chez Hymaia avec 8 ans d'expérience, partage son expertise sur les moteurs de traitement de données. Il explore les capacités de Polars face à Apache Spark, en présentant Polars comme une alternative moderne qui redéfinit les seuils de performance pour le traitement de données en Data Engineering.
Savez-vous que 99,9% du temps, un Data Engineer peut vous conseiller de tester Polars avant Spark pour vos projets ? Polars permet de traiter 50 Go de données avec seulement 4 Go de RAM.

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🎬 CHAPITRES

00:00:00 : Introduction
00:00:19 : Le secret des Data Engineers face à Spark
00:01:14 : Polars : moteur de calcul multi threadé et vectoriel
00:03:08 : Spark : moteur de calcul distribué
00:04:28 : Comparaison Polars vs Spark : Scaling Vertical et Horizontal
00:06:02 : Polars ne remplace pas Spark, il décale la frontière du Big Data
00:06:18 : Le nouveau conseil du Data Engineer : Testez Polars d'abord

Polars vs Spark : La fin de Spark pour le Data Engineering ? Hashtags : #Polars #Spark #DataEngineering #BigData #Performance
Optimisation Data : Polars, l'alternative à Spark pour vos projets. Hashtags : #Polars #Spark #DataProcessing #Analytics #Tech
Polars : Traitez 50Go avec 4Go RAM. Le futur du traitement Data ? Hashtags : #Polars #DataScience #DataAnalytics #Rust #Python