What is Daft?
Daft est un moteur de données puissant et polyvalent, conçu pour simplifier et accélérer les flux de travail d’ingénierie de données, d’analyse et d’apprentissage automatique/IA. Développé en Rust et doté d’interfaces SQL et Python DataFrame, Daft offre une expérience transparente, du développement local aux charges de travail distribuées massives. Découvrez la vitesse de DuckDB, la convivialité de Polars et l’évolutivité d’Apache Spark – le tout au sein d’une seule plateforme unifiée.
Fonctionnalités clés :
Interface unifiée :? Accédez aux données à l’aide des API SQL ou Python DataFrame familières, permettant diverses opérations de données au sein d’un même système.
Performances évolutives :⚡️ Passez sans effort du prototypage local au traitement distribué à grande échelle pour des ensembles de données de l’ordre du pétaoctet.
Extrêmement rapide :? Développé en Rust pour une vitesse et une efficacité exceptionnelles, surpassant les frameworks traditionnels comme Spark.
Intégration IA/ML :? Intégration transparente avec des bibliothèques Python populaires telles que PyTorch et Ray pour des flux de travail d’apprentissage automatique optimisés.
Cloud Native :☁️ Prise en charge native du stockage cloud comme Amazon S3, permettant un chargement et un traitement efficaces des données.
Cas d’utilisation :
Pipelines ETL :Un ingénieur données peut utiliser Daft pour extraire efficacement des données de diverses sources, les transformer à l’aide de SQL ou de Python, et les charger dans un entrepôt de données comme Delta Lake. L’évolutivité de Daft lui permet de traiter facilement des ensembles de données massifs.
Exploration et analyse de données :Un analyste de données peut exploiter les interfaces SQL et Python interactives de Daft pour explorer et analyser rapidement les données localement, puis adapter sans difficulté son analyse à un cluster distribué pour obtenir des informations plus approfondies sur des ensembles de données plus volumineux.
Entraînement de modèles d’apprentissage automatique :Un ingénieur en apprentissage automatique peut utiliser Daft pour charger et prétraiter efficacement de grands ensembles de données pour l’entraînement de modèles. L’intégration directe avec PyTorch et Ray simplifie l’alimentation des données dans les modèles et accélère l’entraînement sur les GPU.
Conclusion :
Daft offre aux professionnels des données de divers domaines un moteur de données unifié, évolutif et performant. En combinant les forces des outils de données populaires, Daft simplifie les flux de travail complexes et accélère les analyses basées sur les données. Que vous construisiez des pipelines de données, que vous exécutiez des analyses ou que vous entraîniez des modèles d’apprentissage automatique, Daft offre une solution convaincante pour tous vos besoins en matière de données.
FAQ :
Comment Daft se compare-t-il à Apache Spark ?Bien que tous deux soient des frameworks de traitement de données distribuées, Daft est développé en Rust pour une vitesse et une efficacité supérieures. Daft offre également une expérience Python plus conviviale sans les complexités de la JVM.
Puis-je utiliser Daft avec mon stockage cloud existant ?Oui, Daft prend en charge nativement les services de stockage cloud comme Amazon S3, vous permettant d’accéder et de traiter facilement les données stockées dans le cloud.
Quels langages de programmation Daft prend-il en charge ?Daft prend principalement en charge SQL et Python pour la manipulation et l’analyse des données. Son API Python DataFrame est particulièrement bien adaptée aux utilisateurs familiers des bibliothèques telles que Pandas et 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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