Cliente Bloomberg com backend em Rust e bindings para Python e Node.js, para consultas de dados de referência, históricos, intradiários, em streaming e BQL.
70364RustApache-2.0Bem mantidoAtualizado há 19 horas
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Melhores motores de DataFrame e consulta colunares de código aberto (2026)
Estas ferramentas executam consultas e transformações sobre dados tabulares em memória colunar, o que costuma ser bem mais rápido que código linha a linha em conjuntos grandes. Ao escolher, defina se você precisa de um substituto direto para uma pilha existente, como pandas ou Spark, ou de um motor novo que você chama diretamente, e se tem GPUs NVIDIA. polars é um motor rápido em Rust com bindings para Python, Node.js, R e SQL. cudf executa código no estilo pandas em GPUs, muitas vezes sem mudar o código. sail executa código PySpark existente pelo Spark Connect.
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Biblioteca Python que permite consultar datasets do Xarray com SQL, tratando dados de arrays como tabelas e usando DuckDB, Polars, DataFusion ou engines ADBC.
153+2 esta semana24PythonApache-2.0Atualizado há 23 horas
Um mecanismo rápido de consultas para DataFrames, escrito em Rust, com bindings para Python, Node.js, R, Rust e SQL.
40,3 mil+37 esta semana3,2 milRustMITAtualizado há 11 horas
Biblioteca de DataFrames acelerada por GPU para dados tabulares, com API semelhante à do pandas e acelerador que não exige alterações no código.
9,8 mil+9 esta semana1,2 milC++Apache-2.0Atualizado há 4 horas
Um acelerador para Spark que executa operadores de Spark SQL e DataFrame sobre dados colunares do Apache Arrow com um mecanismo Rust baseado em DataFusion, sem alterações no código.
1,3 mil+7 esta semana414ScalaApache-2.0Atualizado há 4 horas
Uma alternativa plug-and-play ao Apache Spark, escrita em Rust, que executa código PySpark existente pelo protocolo Spark Connect.
3,5 mil+8 esta semana240RustApache-2.0Bem mantidoAtualizado há 7 horas