本文探讨了DuckDB与Trino的区别。DuckDB作为嵌入式OLAP引擎，适合单机分析，支持向量化和morsel-driven并行处理，能够高效读取Parquet和Iceberg格式数据。实验表明，DuckDB在小规模数据处理时能有效进行投影裁剪和谓词下推，但在多租户和大数据场景下仍需使用Trino。
本文介绍了如何在远程数据库执行 SQL 查询，并将结果流式传输到 DataFusion，支持数据插入、自动推断结果集 schema、下推过滤器和限制等功能，兼容多种数据库类型。
随着AI时代的到来，Apache DataFusion成为高性能分析系统的重要工具。其低门槛和开源特性吸引了众多企业，社区驱动的发展促进了其快速成长，支持实时数据分析和多模态数据处理，推动未来数据平台的构建。
我正在开发一个名为Feature Factory的开源特征工程库，基于Apache DataFusion，目前处于早期阶段。欢迎社区反馈和有兴趣的贡献者参与。GitHub链接： https://github.com/habedi/feature-factory
Apache DataFusion已成为顶级项目，旨在构建高质量数据中心系统。它是一个快速、可扩展的查询引擎，利用Apache Arrow内存格式，支持数据库和机器学习等应用。自2019年开发以来，DataFusion社区不断壮大，成为顶级项目标志着其治理能力的提升。
Arroyo 0.10是一个基于Apache Arrow和DataFusion构建的新型SQL引擎，提供了改进的性能、简化的架构和与其他数据系统的无缝集成。与Arroyo 0.9相比，Arroyo 0.10在吞吐量、管道启动速度和Docker镜像大小方面都有显著改进。文章还讨论了Arroyo的灵感来源、选择Rust作为编程语言以及添加SQL功能的决策。文章最后解释了列式表示和批处理在流引擎中的优势。
在 Spark 真正成为主流之前，数据科学家仍在大量使用 Pandas。现在每个人都想要一块 DataFrame 蛋糕! GitHub 上提供测试代码。 我不会深入探讨这些工具中的每一个，除了一些Rust基础的新工具，例如 Polars 和 DataFusion，您可能对它们中的大多数都很熟悉。此外，将 Spark...
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