Abschluss
Skalieren und Optimieren von Data-Pipelines mit Polars
Liam Brannigan
Data Scientist & Polars Contributor
Kapitel 1
- Verstehen, wie Polars Lazy Queries intern optimiert
- Query-Pläne lesen und die Ausführung profilieren
- Sortierte Daten und Fast-Path-Operationen nutzen, um Arbeit zu sparen
Kapitel 2
- CSV vs. Parquet vergleichen und Dateimetadaten prüfen
- Steuern, wie Polars Daten scannt und schreibt
- Skalieren auf Multifile-Datasets, partitionierte Layouts und Datenbanken
Kapitel 3
- Mit List- und Struct-Spalten für geschachtelte Daten arbeiten
- Kategorische und Enum-Typen für wiederholte Strings nutzen
- DataFrame-Größe schätzen und numerische Präzision abstimmen
Kapitel 4
- Standard-, Streaming- und GPU-Engines gezielt einsetzen
- Ergebnisse in Batches verarbeiten und auf Disk schreiben
- Polars-Queries testen für robuste, verlässliche Pipelines
