在面对新的数据科学问题时，为何我们需要关注技术选择？这是因为存在众多技术工具，从标准工具到最新技术以及现成的解决方案，种类繁多。在过去的几年里，我尝试使用各种技术来构建概念和解决方案。每当有新的平台或大型云平台发布新功能时，我都会积极尝试使用并探索其潜力。
在本次对比中，我的主要目标是针对表格数据的探索、清洗和整理选择最适合的技术。我也借此机会重新接触一些长时间未使用的技术，并评估它们随着时间的推移所取得的进步。
尤其是，Vaex作为新的大数据技术正受到广泛关注。但它是否适合您的项目，还需结合实际情况考虑。如果您已经在使用PySpark平台或拥有PySpark方面的人才，那么它仍然是一个值得考虑的选择。
对于数据的API、性能和易用性，我选择了Taxi十亿行、100GB数据集作为对比样本。在此基础上，我将讨论几种处理大规模数据的常规方法，包括更强大/分布式的计算、匹配内存与数据大小以及仅在必要时在内存中读取数据的解决方案。
在考察竞争对手时，我们需要注意Dask DataFrame、PySpark、Koalas、Vaex、Turicreate以及Datatable等工具的特性和优势。在进行实际比较时，我在AWS Sagemaker上进行了基准测试。
从编码复杂度的角度看，Vaex、Dask DataFrame、Turicreate的API与Pandas相似，易于上手。而PySpark和Datatable则拥有独特的API设计，需要更多的学习和适应。但请注意，这并不是一项艰巨的任务，只是如果你已经习惯了Pandas的操作方式，可能需要一些时间适应新的工具。
在功能方面，PySpark和Koalas提供了丰富的功能集。虽然Vaex和Turicreate在某些功能上可能有所欠缺，但它们已经覆盖了大多数核心功能。相比之下，Datatable似乎还不够成熟，远远落后于其他工具。
关于流水线处理，Vaex凭借其后端系统，能够轻松高效地进行数据集转换的保存和应用于新数据。Dask DataFrame和PySpark也支持流水线处理，但可能需要更多的编码工作。而其他工具如Koalas、Turicreate和Datatable则没有提供流水线处理功能。
在性能评估方面，所有工具都表现出了不同的性能特点。为了确保结果的准确性，我使每个基准测试都运行两次。Vaex在大多数测试中表现出色，特别是在分组、筛选和计算方面。PySpark和Koalas在基准测试中也有很好的表现。而Dask DataFrame在某些测试中表现不稳定。Turicreate和Datatable在某些测试中的表现并不理想。值得注意的是，虽然PySpark和Dask DataFrame功能强大并且具有技术优势，但在处理大规模数据时可能会遇到许多挑战，如设置复杂、开发过程缓慢、管道问题、难以解释的错误等，需要长时间的调试和优化才能在性能上获得优势并保障稳定性。
在选择数据处理工具时，需要根据特定的需求和目标来选择最适合的工具。随着技术的不断进步和发展，未来的数据处理工具可能会带来更加高效便捷的使用体验和数据科学解决方案的选择空间。我们期待这一天的到来！也欢迎各位在评论区留言讨论，分享您的见解和建议！
