زبان Rust در افق مهندسی داده

مدتی است که Rust حضور پررنگی در مهندسی داده پیدا کرده است. از Polars که به رقیبی سریع برای pandas تبدیل شده، تا DataFusion که یک موتور سبک SQL است. ابزارهایی مانند Vector.dev، Redpanda Connect، Meilisearch، Cube و Tauri نیز در حوزه‌های خود بسیار مورد توجه قرار گرفته‌اند.
اخیراً شرکت RisingWave اعلام کرد که استفاده از Iceberg-Rust تا ۱۰ برابر هزینه‌های فشرده‌سازی و مدیریت LakeHouse را بهبود داده و عملکردی سریع‌تر از Spark ارائه داده است.

اگر درباره Rust و مهندسی داده جستجو کنید، به مقالات زیادی برمی‌خورید :

Will Rust Take over Data Engineering?
Why Rust is taking the data engineering world by storm
Rust and Data Engineering: why it makes sense in 2024
Behind the Rust Hype: What Every Data Engineer Needs to Know
Building Strong Foundations: Using Rust for Data Engineering
Love and Hate to Rust – Two Years’ Journey of a Data Engineer
Rust for Big Data and Parallel Processing Applications
Data Engineering in Rust

چرا Rust این قدر محبوب شده است؟

کارایی بالا – انتزاع‌های بدون هزینه و مدیریت حافظه قوی، پردازش داده‌ها را بهینه می‌کند.
ایمنی حافظه – بررسی‌های سخت‌گیرانه زمان کامپایل، از بروز خطاهای رایج جلوگیری می‌کند.
اکوسیستم در حال رشد – ابزارهایی مانند Polars، DataFusion و Iceberg-Rust در حال گسترش هستند.
قابلیت همکاری – امکان تعامل با سایر زبان‌ها و سیستم‌ها، Rust را به گزینه‌ای مناسب در معماری‌های مهندسی داده تبدیل کرده است.

طبق نظرسنجی StackOverflow 2024، زبان Rust با ۸۳٪ محبوبیت همچنان عنوان محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی را در اختیار دارد!

آیا Rust جایگزین Python خواهد شد؟

در حوزه پردازش داده، Python همچنان یک انتخاب اصلی است، اما در بخش‌هایی که کارایی و سرعت حیاتی است، ابزارهای مبتنی بر Rust در حال گسترش و محبوبیت هستند. بنابراین به عنوان یک مهندس داده، تا چند سال آینده آشنایی با این زبان به نظرم یکی از ضروریات خواهد بود.