数据科学领域的竞赛日益激烈，而选择适当的数据框架对于实现出色的性能至关重要。在这篇文章中，我们将比较四种热门的数据框架：Spark、Dask、DuckDB和Polars在处理TPC-H基准测试数据集时的规模表现。
Spark作为传统的大数据处理框架，在处理大规模数据时表现出色。它使用内存缓存和分布式计算来加速数据处理过程。然而，由于其庞大的内存需求，可能会导致资源占用较高。
Dask是一种灵活、可扩展的并行计算库，可以有效地处理大规模数据。它与Pandas类似，易于使用，并且可以与其他Python库无缝集成。
DuckDB是一种高性能的SQL引擎，可以在内存中快速执行SQL查询。它具有轻量级和低延迟的优势，适用于需要快速数据计算和查询的场景。
Polars是一种新兴的数据框架，专注于高性能和易用性。它支持多线程计算和内存管理，适用于需要快速数据操作和转换的任务。
在对这四种数据框架进行比较时，我们将考虑它们在处理TPC-H基准测试数据集时的性能和资源消耗。通过详细的实验和分析，我们将得出结论，哪种数据框架在处理大规模数据时表现最佳。
无论您是数据科学家、工程师还是研究人员，本文都将为您提供有关数据框架选择的宝贵见解。让我们一起探索这些令人期待的数据框架，并找到适合您的最佳选择！
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