What is Daft?
Daft 是一款強大且多功能的數據引擎，旨在簡化和加速數據工程、分析和機器學習/AI 工作流程。Daft 以 Rust 編寫，並具有 SQL 和 Python DataFrame 介面，從本地開發到大型分散式工作負載都能提供無縫體驗。體驗 DuckDB 的速度、Polars 的易用性和 Apache Spark 的可擴展性——所有這些都整合在單一統一平台中。
主要功能：
統一介面：? 使用熟悉的 SQL 或 Python DataFrame API 訪問數據，讓您在一個系統內進行多樣化的數據操作。
可擴展的效能：⚡️ 從本地原型設計輕鬆轉換到大型分散式處理，適用於 PB 級數據集。
極速運行：? 基於 Rust 打造，具有卓越的速度和效率，性能超越 Spark 等傳統框架。
AI/ML 整合：? 與 PyTorch 和 Ray 等常用的 Python 函式庫無縫整合，簡化機器學習工作流程。
雲原生：☁️ 原生支援 Amazon S3 等雲端儲存，實現高效的數據加載和處理。
使用案例：
ETL 管線：數據工程師可以使用 Daft 高效地從各種來源提取數據，使用 SQL 或 Python 轉換數據，並將其加載到 Delta Lake 等數據倉庫中。Daft 的可擴展性讓他們可以輕鬆處理海量數據集。
數據探索和分析：數據分析師可以利用 Daft 的互動式 SQL 和 Python 介面快速探索和分析本地數據，然後將其分析無縫擴展到分散式集群，以獲得對大型數據集更深入的洞察。
機器學習模型訓練：機器學習工程師可以使用 Daft 高效地加載和預處理大型數據集以進行模型訓練。與 PyTorch 和 Ray 的直接整合簡化了數據饋送到模型的過程，並加速了 GPU 上的訓練。
結論：
Daft 以其統一、可擴展和高性能的數據引擎，賦能各個領域的數據專業人員。通過結合流行數據工具的優勢，Daft 簡化了複雜的工作流程並加速了數據驅動的洞察。無論您是構建數據管線、運行分析還是訓練機器學習模型，Daft 都能為您提供滿足所有數據需求的出色解決方案。
常見問題：
Daft 與 Apache Spark 相比如何？雖然兩者都是分散式數據處理框架，但 Daft 使用 Rust 編寫，具有更高的速度和效率。Daft 還提供了更友好的 Python 使用體驗，而無需面對 JVM 的複雜性。
我可以將 Daft 與現有的雲端儲存一起使用嗎？是的，Daft 原生支援 Amazon S3 等雲端儲存服務，讓您可以無縫訪問和處理儲存在雲端的數據。
Daft 支援哪些程式語言？Daft 主要支援 SQL 和 Python 進行數據操作和分析。其 Python DataFrame API 特别適合熟悉 Pandas 和 Polars 等函式庫的使用者。
More information on Daft
Launched
2022-04
Pricing Model
Starting Price
Global Rank
3186578
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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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