What is Daft?
Daft es un motor de datos potente y versátil, diseñado para simplificar y acelerar la ingeniería de datos, el análisis y los flujos de trabajo de aprendizaje automático/IA. Desarrollado en Rust y con interfaces tanto SQL como Python DataFrame, Daft ofrece una experiencia fluida desde el desarrollo local hasta las cargas de trabajo distribuidas a gran escala. Experimente la velocidad de DuckDB, la facilidad de uso de Polars y la escalabilidad de Apache Spark, todo en una única plataforma unificada.
Características principales:
Interfaz unificada:? Acceda a los datos utilizando las conocidas API de SQL o Python DataFrame, permitiendo diversas operaciones de datos dentro de un solo sistema.
Rendimiento escalable:⚡️ Transición sin esfuerzo desde la creación de prototipos locales hasta el procesamiento distribuido a gran escala para conjuntos de datos de petabytes.
Velocidad excepcional:? Desarrollado en Rust para una velocidad y eficiencia excepcionales, superando a los frameworks tradicionales como Spark.
Integración IA/ML:? Integración fluida con bibliotecas populares de Python como PyTorch y Ray para flujos de trabajo de aprendizaje automático optimizados.
Nativo en la nube:☁️ Soporte nativo para almacenamiento en la nube como Amazon S3, permitiendo una carga y procesamiento de datos eficientes.
Casos de uso:
Pipelines ETL:Un ingeniero de datos puede usar Daft para extraer eficientemente datos de diversas fuentes, transformarlos usando SQL o Python, y cargarlos en un almacén de datos como Delta Lake. La escalabilidad de Daft le permite procesar conjuntos de datos masivos con facilidad.
Exploración y análisis de datos:Un analista de datos puede aprovechar las interfaces interactivas SQL y Python de Daft para explorar y analizar datos rápidamente de forma local, y luego escalar sin problemas su análisis a un clúster distribuido para obtener información más profunda sobre conjuntos de datos más grandes.
Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático:Un ingeniero de aprendizaje automático puede usar Daft para cargar y preprocesar eficientemente grandes conjuntos de datos para el entrenamiento de modelos. La integración directa con PyTorch y Ray simplifica la alimentación de datos a los modelos y acelera el entrenamiento en GPUs.
Conclusión:
Daft empodera a los profesionales de datos en diversos ámbitos con su motor de datos unificado, escalable y de alto rendimiento. Al combinar las fortalezas de las herramientas de datos populares, Daft simplifica los flujos de trabajo complejos y acelera las ideas basadas en datos. Ya sea que esté creando pipelines de datos, ejecutando análisis o entrenando modelos de aprendizaje automático, Daft ofrece una solución convincente para todas sus necesidades de datos.
Preguntas frecuentes:
¿Cómo se compara Daft con Apache Spark? Si bien ambos son frameworks de procesamiento de datos distribuidos, Daft está desarrollado en Rust para una velocidad y eficiencia superiores. Daft también ofrece una experiencia de Python más fácil de usar sin las complejidades de la JVM.
¿Puedo usar Daft con mi almacenamiento en la nube existente? Sí, Daft admite de forma nativa servicios de almacenamiento en la nube como Amazon S3, lo que le permite acceder y procesar sin problemas los datos almacenados en la nube.
¿Qué lenguajes de programación admite Daft? Daft admite principalmente SQL y Python para la manipulación y el análisis de datos. Su API Python DataFrame es particularmente adecuada para usuarios familiarizados con bibliotecas como Pandas y Polars.
More information on Daft
Launched
2022-04
Pricing Model
Starting Price
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Tech used
Google Analytics,Google Tag Manager,cdnjs,Cloudflare CDN,Read the Docs,Sphinx,Font Awesome,Google Fonts,Bootstrap,Highlight.js,jQuery,Pygments,Underscore.js,Gzip,HTTP/3
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Daft was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-12-06.
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