What is Daft?
Daft是一款功能强大且用途广泛的数据引擎，旨在简化和加速数据工程、分析和机器学习/AI工作流程。Daft采用Rust构建，并提供SQL和Python DataFrame两种接口，可在本地开发和大型分布式工作负载之间实现无缝衔接。它兼具DuckDB的速度、Polars的易用性和Apache Spark的可扩展性——所有这些都集成在一个统一的平台中。
主要特性：
统一接口：? 使用熟悉的SQL或Python DataFrame API访问数据，在一个系统内实现多样化的数据操作。
可扩展的性能：⚡️ 从本地原型设计轻松过渡到针对PB级数据集的大规模分布式处理。
极速运行：? 基于Rust构建，具有卓越的速度和效率，性能优于Spark等传统框架。
AI/ML集成：? 与PyTorch和Ray等流行的Python库无缝集成，从而简化机器学习工作流程。
云原生：☁️ 原生支持Amazon S3等云存储，实现高效的数据加载和处理。
使用案例：
ETL管道：数据工程师可以使用Daft高效地从各种来源提取数据，使用SQL或Python对其进行转换，并将其加载到Delta Lake等数据仓库中。Daft的可扩展性使其能够轻松处理海量数据集。
数据探索和分析：数据分析师可以利用Daft交互式的SQL和Python接口快速地本地探索和分析数据，然后无缝地将其分析扩展到分布式集群，以便对更大数据集获得更深入的见解。
机器学习模型训练：机器学习工程师可以使用Daft高效地加载和预处理大型数据集以进行模型训练。与PyTorch和Ray的直接集成简化了模型的数据馈送，并加速了GPU上的训练。
总结：
Daft凭借其统一、可扩展和高性能的数据引擎，赋能各个领域的数据专业人员。通过结合流行数据工具的优势，Daft简化了复杂的工作流程，并加速了数据驱动的洞察。无论您是构建数据管道、运行分析还是训练机器学习模型，Daft都能为您的所有数据需求提供令人信服的解决方案。
常见问题：
Daft与Apache Spark相比如何？虽然两者都是分布式数据处理框架，但Daft采用Rust构建，具有更高的速度和效率。Daft还提供更友好的Python体验，无需处理JVM的复杂性。
我能否将Daft与我现有的云存储一起使用？是的，Daft原生支持Amazon S3等云存储服务，允许您无缝访问和处理存储在云中的数据。
Daft支持哪些编程语言？Daft主要支持SQL和Python进行数据操作和分析。其Python DataFrame API尤其适合熟悉Pandas和Polars等库的用户。
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
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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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