What is Daft?
Daft — это мощный и универсальный движок обработки данных, призванный упростить и ускорить процессы работы с данными, аналитики и машинного обучения/ИИ. Созданный на языке Rust и обладающий интерфейсами SQL и Python DataFrame, Daft обеспечивает бесшовный переход от локальной разработки к работе с масштабными распределёнными вычислениями. Ощутите скорость DuckDB, удобство Polars и масштабируемость Apache Spark — всё это в единой платформе.
Ключевые особенности:
Унифицированный интерфейс:? Доступ к данным с помощью привычных API SQL или Python DataFrame, позволяющий выполнять разнообразные операции с данными в одной системе.
Масштабируемая производительность:⚡️ Легко переходите от локального прототипирования к масштабной распределённой обработке петабайтных наборов данных.
Исключительная скорость:? Создан на Rust для обеспечения исключительной скорости и эффективности, превосходя традиционные фреймворки, такие как Spark.
Интеграция с ИИ/ML:? Бесшовная интеграция с популярными библиотеками Python, такими как PyTorch и Ray, для оптимизации рабочих процессов машинного обучения.
Нативность облака:☁️ Встроенная поддержка облачных хранилищ, таких как Amazon S3, обеспечивает эффективную загрузку и обработку данных.
Примеры использования:
ETL-процессы:Инженер по данным может использовать Daft для эффективного извлечения данных из различных источников, их преобразования с помощью SQL или Python и загрузки в хранилище данных, например, Delta Lake. Масштабируемость Daft позволяет с лёгкостью обрабатывать огромные объёмы данных.
Анализ и исследование данных:Аналитик данных может использовать интерактивные интерфейсы SQL и Python в Daft для быстрого исследования и анализа данных локально, а затем плавно масштабировать свой анализ на распределённый кластер для получения более глубоких выводов на основе больших наборов данных.
Обучение моделей машинного обучения:Инженер по машинному обучению может использовать Daft для эффективной загрузки и предварительной обработки больших наборов данных для обучения моделей. Прямая интеграция с PyTorch и Ray упрощает подачу данных в модели и ускоряет обучение на GPU.
Заключение:
Daft предоставляет специалистам по работе с данными из разных областей мощный, масштабируемый и производительный движок обработки данных. Объединяя преимущества популярных инструментов работы с данными, Daft упрощает сложные рабочие процессы и ускоряет получение данных для принятия решений. Независимо от того, создаёте ли вы конвейеры данных, выполняете аналитику или обучаете модели машинного обучения, Daft предлагает эффективное решение для всех ваших задач по обработке данных.
Часто задаваемые вопросы:
Как Daft сравнивается с Apache Spark?Хотя оба являются фреймворками для распределённой обработки данных, Daft создан на Rust для обеспечения большей скорости и эффективности. Daft также предлагает более удобный опыт работы с Python без сложностей JVM.
Можно ли использовать Daft с существующими облачными хранилищами?Да, Daft поддерживает облачные хранилища, такие как Amazon S3, что позволяет беспрепятственно получать доступ к данным, хранящимся в облаке, и обрабатывать их.
Какие языки программирования поддерживает Daft?Daft в основном поддерживает SQL и Python для обработки и анализа данных. Его API Python DataFrame особенно хорошо подходит для пользователей, знакомых с такими библиотеками, как Pandas и Polars.
More information on Daft
Launched
2022-04
Pricing Model
Starting Price
Global Rank
3186578
Follow
Month Visit
5.7K
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
Top 5 Countries
46.27%
19.06%
16.08%
10.36%
6.44%
United States
India
Italy
Poland
Netherlands
Traffic Sources
7.62%
1.03%
0.09%
9.37%
43.21%
38.5%
social
paidReferrals
mail
referrals
search
direct
Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Daft was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-12-06.
Related Searches
Daft Альтернативи
Больше Альтернативи-
Ardent, платформа для обработки данных на основе искусственного интеллекта. Автоматизирует задачи конвейера, обеспечивает бесшовную интеграцию и масштабируется с помощью Spark. Повышает скорость, безопасность и надёжность. Идеально подходит для решения задач обработки бизнес-данных.
-
Databend, разработанный на языке Rust, представляет собой открытый облачный DWH (хранилище данных), являющийся экономически выгодной альтернативой Snowflake. Благодаря своей ориентации на быстрое выполнение запросов и загрузку данных, он предназначен для сложного анализа самых больших в мире наборов данных.
-
-
InfluxDB: Высокопроизводительная платформа временных рядов. Обработка миллионов точек данных в секунду, снижение затрат на хранение на 90% и анализ данных с помощью SQL в реальном времени.
-
