마무리
Polars로 데이터 파이프라인 확장 및 최적화하기
Liam Brannigan
Data Scientist & Polars Contributor
1장
- Polars가 지연 쿼리를 최적화하는 방식 이해
- 쿼리 플랜 읽기 및 실행 프로파일링
- 정렬된 데이터와 빠른 경로 연산으로 작업량 감소
2장
- CSV와 Parquet 비교 및 파일 메타데이터 검사
- Polars의 데이터 스캔 및 쓰기 방식 제어
- 멀티파일 데이터셋, 파티션 구조, 데이터베이스로 확장
3장
- 중첩 데이터를 위한 리스트 및 구조체 열 활용
- 반복 문자열에 범주형 및 열거형 타입 사용
- DataFrame 크기 추정 및 숫자 정밀도 조정
4장
- 기본, 스트리밍, GPU 실행 엔진 활용
- 결과를 배치로 처리하고 출력을 디스크에 저장
- 견고하고 안정적인 파이프라인을 위한 Polars 쿼리 테스트
