DataFusion دیتافیوژن موتور پردازش SQL سبک، سریع و قدرتمند

در دنیای مدرن پردازش داده، نیاز به موتورهای سبک، سریع و انعطاف‌پذیر برای اجرای تحلیل‌های تعاملی و بلادرنگ بیش از پیش احساس می‌شود. بسیاری از ابزارهای سنتی پایگاه داده‌های تحلیلی (OLAP) برای پردازش داده‌ها، وابسته به دیسک و سنگین هستند و اجرای کوئری‌های تحلیلی روی آن‌ها زمان‌بر است. از طرف دیگر، بسیاری از کاربران به جای ساخت یک پایگاه داده کامل، فقط به یک موتور پردازش SQL داخلی نیاز دارند که بتواند داده‌های موجود در فایل‌های Parquet، CSV، JSON، و Avro را پردازش کند.

Apache DataFusion دقیقاً برای همین هدف ساخته شده است—یک موتور پردازش SQL درون‌حافظه‌ای که امکان اجرای کوئری‌های سریع و برداری (Vectorized Execution) را با استفاده از Apache Arrow فراهم می‌کند. این پروژه بر پایه زبان Rust توسعه داده شده که به دلیل کارایی بالا و مدیریت بهینه حافظه، در سال‌های اخیر محبوبیت زیادی در دنیای پردازش داده پیدا کرده است.

چگونه DataFusion به وجود آمد؟

DataFusion در ابتدا به عنوان یک Proof of Concept (نمونه اولیه) برای یک موتور پردازش SQL درون‌حافظه‌ای مبتنی بر Apache Arrow توسعه یافت. ایده اصلی این پروژه این بود که به جای وابستگی به پایگاه‌های داده سنگین مانند PostgreSQL یا Spark SQL، یک لایه پردازشی سبک و مستقل برای اجرای کوئری‌های SQL روی داده‌های درون‌حافظه‌ای یا فایل‌های خارجی ایجاد شود.

این پروژه به سرعت مورد توجه توسعه‌دهندگان و شرکت‌های بزرگ قرار گرفت، زیرا:

• با زبان Rust نوشته شده که سرعت و امنیت بالایی دارد.
• روی Apache Arrow بنا شده که یک فرمت ستونی درون‌حافظه‌ای استاندارد برای پردازش برداری داده‌هاست.
• نیاز به پایگاه داده جداگانه ندارد و می‌تواند درون برنامه‌های کاربردی و سیستم‌های توزیع‌شده اجرا شود.

در نتیجه، Apache Software Foundation این پروژه را به عنوان بخشی از Apache Arrow پذیرفت و از آن پس توسعه آن به سرعت گسترش یافت.

چرا امروزه DataFusion اهمیت بیشتری پیدا کرده است؟

در سال‌های اخیر، سه عامل اصلی باعث شده‌اند که DataFusion به یکی از مهم‌ترین موتورهای پردازش داده تبدیل شود:

۱⃣ افزایش نیاز به پردازش سریع و درون‌حافظه‌ای
بسیاری از شرکت‌ها و تیم‌های داده به دنبال ابزارهایی هستند که بتوانند بدون نیاز به ذخیره‌سازی‌های حجیم، کوئری‌های تحلیلی را در حافظه اجرا کنند. DataFusion به لطف Apache Arrow امکان پردازش برداری بسیار سریع را فراهم می‌کند.

۲⃣ محبوبیت زبان Rust در پردازش داده
Rust در سال‌های اخیر به دلیل کارایی بالا، امنیت حافظه و پردازش چندنخی پیشرفته مورد توجه قرار گرفته است. DataFusion یکی از مهم‌ترین پروژه‌های پردازش داده مبتنی بر Rust محسوب می‌شود.

۳⃣ افزایش استفاده از معماری‌های بدون سرور (Serverless) و پردازش درون‌برنامه‌ای
امروزه بسیاری از شرکت‌ها به جای استفاده از پایگاه‌های داده بزرگ، از ابزارهای تحلیل داده درون‌برنامه‌ای (Embedded Analytics) استفاده می‌کنند. DataFusion بدون نیاز به پایگاه داده خارجی، قابلیت اجرای مستقیم SQL درون برنامه‌های کاربردی را دارد.

چرا دیتافیوژن یک انتخاب عالی است؟

سرعت و کارایی بالا → توسعه‌یافته با Rust و پردازش داده‌ها به‌صورت ستونی و درون‌حافظه‌ای با Apache Arrow

سبک و انعطاف‌پذیر → مناسب برای تحلیل‌های بلادرنگ و پردازش داده در برنامه‌های کاربردی

بدون وابستگی‌های پیچیده → اجرا به‌صورت مستقل یا درون سرویس‌های دیگر

پشتیبانی از SQL استاندارد → امکان اجرای کوئری‌های پیچیده و اتصال به فرمت‌های داده‌ای مختلف

امکان پردازش توزیع‌شده با Ray → افزایش مقیاس‌پذیری و توان عملیاتی پردازش داده‌های حجیم

کاربردهای DataFusion

جایگزین سریع‌تر از Pandas → تحلیل داده‌های حجیم با سرعت بالا

یک موتور SQL درون‌برنامه‌ای مثل DuckDB → مناسب برای پردازش درون‌برنامه‌ای

بهینه‌سازی پردازش‌های Spark → افزایش سرعت محاسبات با استفاده از Apache Arrow

اجرای SQL توزیع‌شده با Ray → مقیاس‌پذیری بالا برای داده‌های حجیم

پردازش داده‌های جریانی (Streaming) → تحلیل داده‌های لحظه‌ای با ابزارهایی مثل Synnada

تبدیل و پردازش داده‌های حجیم → خواندن و پردازش فرمت‌های Parquet, CSV, AVRO و JSON

مقایسه Apache DataFusion و DuckDB

Apache DataFusion و DuckDB هر دو موتورهای پردازش تحلیلی (OLAP) هستند، اما تفاوت‌های اساسی در کاربرد و معماری دارند.

۱٫ هدف اصلی

• Apache DataFusion: یک موتور پرس‌وجوی توزیع‌پذیر و توسعه‌پذیر است که با Rust نوشته شده و از Apache Arrow برای پردازش درون‌حافظه‌ای استفاده می‌کند. مناسب برای ساخت سیستم‌های تحلیلی و دیتابیس‌های سفارشی.
• DuckDB: یک دیتابیس تحلیلی سبک و درون‌برنامه‌ای (embedded) است که برای تحلیل داده‌های محلی و بدون نیاز به سرور طراحی شده است.

۲٫ معماری و اجرا

• DataFusion: دارای یک موتور اجرای برداری (vectorized execution)، پردازش چندنخی (multi-threaded) و پشتیبانی از داده‌های پارتیشن‌بندی‌شده است. همچنین قابلیت توزیع‌شدن روی Ray را دارد.
• DuckDB: کاملاً درون‌برنامه‌ای است، به سرور خارجی نیاز ندارد و مستقیماً روی CSV، Parquet و JSON اجرا می‌شود.

۳٫ کاربردها

• DataFusion: مناسب برای توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند یک موتور تحلیلی سریع و سفارشی بسازند. همچنین پروژه‌هایی مثل Comet برای شتاب‌دهی Apache Spark از آن استفاده می‌کنند.
• DuckDB: برای تحلیل‌های سریع و محلی در ابزارهایی مثل Jupyter Notebook، Python/R و پردازش داده‌های حجیم روی یک ماشین منفرد ایده‌آل است.

۴٫ مقیاس‌پذیری

• DataFusion: قابل استفاده در سیستم‌های توزیع‌شده و خوشه‌های Ray.
• DuckDB: به‌صورت محلی اجرا می‌شود و برای تحلیل‌های تک‌نودی (single-node) طراحی شده است.

۵٫ رابط کاربری و تعامل

• DataFusion: فاقد رابط گرافیکی (UI) است و برای استفاده در توسعه سیستم‌های تحلیلی سفارشی مناسب است.
• DuckDB: دارای رابط SQL محلی است که می‌تواند در Python، R و CLI اجرا شود.

نتیجه‌گیری

اگر به یک موتور پردازش تحلیلی سریع، توسعه‌پذیر و توزیع‌پذیر نیاز دارید، Apache DataFusion انتخاب بهتری است.
اگر به یک دیتابیس سبک، درون‌برنامه‌ای و سریع برای تحلیل‌های محلی نیاز دارید، DuckDB مناسب‌تر است.

برای مشاهده لینک کامل محصولاتی که از دیتافیوژن استفاده می‌کنند به صفحه اصلی این پروژه در بنیاد آپاچی مراجعه کنید :
https://datafusion.apache.org/user-guide/introduction.html

عکس پست از مطلب زیر برداشته شده است :