В 2025 году вопрос о том, стоит ли отказываться от Apache Spark в пользу более легковесных движков обработки данных при работе с малыми объемами информации, стал особенно актуальным. Технологический прогресс и активное развитие альтернативных движков вроде DuckDB и Polars позволили пересмотреть взгляды на то, какой инструмент лучше подходит для небольших архитектур данных и какие компромиссы следует принимать за удобство и скорость. Особенно интересна ситуация с Microsoft Fabric, где Spark представлен в новой версии с Native Execution Engine, повышающей эффективность и стабильность. За последний год многие движки существенно улучшили свои показатели производительности, функциональные возможности и совместимость с экосистемой Delta Lake и параллельно расширили поддержку формата данных, что позволяет сделать осознанный выбор между классическим большим Spark и новыми подходами к обработке малых данных. Для начала стоит отметить, что изначально Apache Spark создавался как распределённый движок для обработки больших данных и агрегации, подходящий для кластера и масштабирующий задачи на десятки и сотни узлов.
Однако его версия в Microsoft Fabric получила своеобразное «перерождение» благодаря Native Execution Engine, который использует технологии Velox и Apache Gluten, обеспечивая значительно лучшее управление памятью, векторизованные вычисления и эксплуатацию многопоточности с меньшими накладными расходами на JVM. Альтернативные движки имеют иные архитектурные подходы. DuckDB и Polars позиционируются как движки для однопользовательской или однопроцессорной среде с высокопроизводительной реализацией на Rust и C++, что позволяет обрабатывать небольшие данные эффективно без необходимости развертывания кластера. Daft, менее зрелый, стремится предложить гибкое распределённое выполнение, но пока уступает лидерам в плане стабильности и скорости. Важным отличием при сравнении стало введение новых масштабов тестирования с акцентом на реальные малые данные, где объем сжатых данных уложился в диапазон 140 МБ (соответствует условному TPC-DS фактору 1 ГБ) и выше до примерно 12,7 ГБ.
Ранее же многие бенчмарки ориентировались на большие объемы данных и сложные запросы, где Spark традиционно непобедим. На самых малых масштабах, порядка 140 МБ, все однопроцессорные движки показали высокую результативность и опередили Spark, выполнение которого на таких объемах выглядело избыточным. Polars продемонстрировал невероятно быструю обработку, примерно в два раза опережая DuckDB и Daft на небольшой конфигурации 2-4 виртуальных ядра. Однако при увеличении доступных ядер до 8 производительность всех «сингловых» движков сблизилась, а Spark начал проявлять признаки усиления. Когда объем данных вырос до 1,2 ГБ, Spark начал догонять конкурентов и даже опережать некоторые альтернативы, несмотря на то, что в этой среде Spark в однопользовательском режиме использовал лишь половину доступных ядер.
При восьми ядрах Spark был самым медленным среди сравниваемых движков, однако стоит помнить о конфигурационных особенностях, вызванных вычислительной архитектурой Fabric, которая ограничивает выделение ресурсов для исполнителей. На масштабах около 12,7 ГБ Spark с Native Execution Engine явно продемонстрировал преимущества распределённого исполнения и оптимизаций, став самым быстрым движком. Он закончил все тесты без ошибок, в то время как Polars из-за ограничений памяти давал сбои на конфигурациях с количеством ядер меньше 16. DuckDB выделился тем, что был единственным из однопроцессорных движков, успешно завершившим полную серию тестов с 2 ядрами, а Daft значительно отставал по времени загрузки и обработки. Отдельно стоит обратить внимание на такие технические детали, как поддержка Delta Lake.
И хотя многие движки уже научились читать формат Delta, полноценное чтение и запись с поддержкой таких функций как Deletion Vectors пока есть только у Spark и частично у DuckDB. Для корректного завершения циклов ETL это критично, особенно когда требуется обработка больших таблиц с учетом ручного удаления данных. Нельзя не затронуть вопросы устойчивости и удобства эксплуатации. Несмотря на отрыв в некоторых фазах обработки по скорости, Spark выигрывает за счёт готовой к бою инфраструктуры, мониторинга исполнения через Spark UI, наглядных метрик и продвинутой поддержки работы с кластерами. В противовес этому, однопроцессорные движки зачастую не дают прозрачной обратной связи о состоянии выполнения, затрудняя отладку долгих процессов и диагностику проблем.
Внедрение новых технологий в Spark, таких как ускорение снимков таблиц Delta и сбор автоматических статистик, не только повысило производительность, но и упростило адаптацию существующих решений, снижая время на поддержку кода. Несмотря на достоинства альтернатив, нередко они не лишены багов, недостаточной поддержки аутентификации и ограниченной зрелости SQL-синтаксиса, что увеличивает накладные расходы на сопровождение и разработку. Рост объемов данных имеет тенденцию к увеличению со временем практически в любом проекте. Поэтому вопрос выбора движка для малых данных сегодня нельзя рассматривать изолированно от возможного масштабирования. Spark, как распределённое решение, позволяет плавно расширять мощность без глубоких ревизий архитектуры.
В то время как DuckDB и Polars отлично справляются с текущими объемами, при переходе к десяткам, а тем более сотням гигабайт и более, возникают проблемы с памятью и производительностью. Интересно, что при гипотетическом увеличении объема данных в 10 раз, до около 127 ГБ, Spark остался единственным движком, способным полноценно завершить обработку на всех тестовых конфигурациях, показывая в два и более раза лучшее время по сравнению с ближайшими конкурентами. Это подчеркивает преимущества зрелой распределённой архитектуры и глубокую интеграцию с Azure и Microsoft Fabric. На сегодняшний день выбор движка следует делать, исходя из текущих и прогнозируемых требований к нагрузке и масштабируемости, учитывая уровень зрелости платформы, требования к поддержке набора функций Delta Lake и удобство эксплуатации. Если ваш проект работает с небольшими наборами данных, порядка 1 ГБ, и требуется высокая скорость при низких затратах, имеет смысл рассмотреть Polars или DuckDB, особенно если балансировать между стоимостью и производительностью.
При переходе в диапазон от одного до десяти гигабайт Spark с новым Native Execution Engine становится серьезным претендентом благодаря оптимизациям, стабильности и возможности масштабирования, что позволит избежать дополнительных затрат на модернизацию архитектуры в будущем. Также нельзя забывать, что Spark предоставляет продвинутые инструменты мониторинга, автоматического управления заданиями и удобного дебаггинга, что особенно ценно в коммерческих и крупных инфраструктурах. Примером сегодняшнего рынка является то, что интегрированное решение в Microsoft Fabric с Spark предлагает уникальное сочетание производительности и простоты сопровождения, что становится ключевым фактором выбора для многих команд, работающих со сложными конвейерами данных и интеграцией с Lakehouse. В итоге, назревшая эпоха «малых данных» не отменяет необходимости использовать распределённые подходы. Она лишь мотивирует совершенствовать и адаптировать классические инструменты, такие как Spark, и стимулирует развитие и применение новых технологий для узких задач.
Важно помнить, что технологии — это лишь средства, а выбор всегда определяется балансом между бизнес-требованиями, затратами времени на разработку и эксплуатацию, а также перспективами роста данных. Именно поэтому эксперты рекомендуют: если вы работаете с объемами данных, не превышающими 1 ГБ, выбирайте Polars или DuckDB — они могут значительно сократить время выполнения задач. Если хотите получить готовое к росту решение и не тратить время на постоянные доработки, Spark с Native Execution Engine в Microsoft Fabric по-прежнему остается оптимальным вариантом. Наконец, в случае, если данные уже приближаются к диапазону «средних» объемов или проект ожидает экспоненциальный рост, распределённые решения не имеют альтернатив. В обозримом будущем мы можем ожидать дальнейших улучшений в Native Execution Engine Spark и сопутствующих технологиях, а также усиления поддержки в DuckDB и Polars, включая полноценную работу с Deletion Vectors и улучшенную интеграцию с экосистемой Delta Lake.
События в 2026 году и далее обещают сделать выбор еще более интересным и многогранным, расширяя возможности для разработчиков и инженеров по данным. Таким образом, сегодня пора отказаться от однозначных ответов и рассматривать каждый проект в его контексте, исходя из объема данных, требований к скорости, стабильности, затрат на сопровождение и перспективы роста. Apache Spark в Microsoft Fabric с Native Execution Engine подтверждает свой статус лидера для сложных и масштабируемых сценариев, а DuckDB и Polars выступают как отличные инструменты для более легких задач и быстрого прототипирования. Дафт же пока остается в статусе многообещающего новичка, которому предстоит еще пройти путь зрелости.
