Cliente de Bloomberg con backend en Rust y bindings para Python y Node.js, para consultar datos de referencia, históricos, intradía, streaming y BQL.
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Mejores motores de DataFrame y consultas columnares de código abierto (2026)
Estas herramientas ejecutan consultas y transformaciones sobre datos tabulares en memoria columnar, lo que suele ser mucho más rápido que el código fila a fila con conjuntos grandes. Al elegir, decide si necesitas un reemplazo directo de una pila existente, como pandas o Spark, o un motor nuevo que llames directamente, y si tienes GPU NVIDIA. polars es un motor rápido en Rust con enlaces para Python, Node.js, R y SQL. cudf ejecuta código estilo pandas en GPU, a menudo sin cambios en el código. sail ejecuta código PySpark existente a través de Spark Connect.
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Una biblioteca de Python para consultar conjuntos de datos de Xarray con SQL, tratándolos como tablas y usando DuckDB, Polars, DataFusion o motores ADBC.
153+2 esta semana24PythonApache-2.0Actualizado hace 23 horas
Un motor rápido de consultas para DataFrames, escrito en Rust y con bindings para Python, Node.js, R, Rust y SQL.
40,3 mil+37 esta semana3,2 milRustMITActualizado hace 11 horas
Biblioteca de DataFrame acelerada por GPU para datos tabulares, con una API similar a pandas y un acelerador para pandas que no requiere cambios en el código.
9,8 mil+9 esta semana1,2 milC++Apache-2.0Actualizado hace 4 horas
Un acelerador de Spark que ejecuta operadores de Spark SQL y DataFrame sobre datos columnares de Apache Arrow mediante un motor Rust basado en DataFusion, sin cambios en el código.
1,3 mil+7 esta semana414ScalaApache-2.0Actualizado hace 4 horas
Un reemplazo directo de Apache Spark escrito en Rust que ejecuta código PySpark existente mediante el protocolo Spark Connect.
3,5 mil+8 esta semana240RustApache-2.0Bien mantenidoActualizado hace 7 horas