Die Analytik-Landschaft ist ein Wirbelwind, oder? Gerade wenn Sie glauben, sich für einen Stack entschieden zu haben, verschieben neue Entwicklungen die Grenzen weiter. Ich habe den Großteil von Spät-2024 und 2025 damit verbracht, tief in die neuesten Iterationen von Apache Arrow, DuckDB und Parquet einzutauchen, und lassen Sie mich Ihnen sagen, die Synergie, die sich zwischen diesen drei Projekten entwickelt, ist wirklich beeindruckend. Wir sprechen nicht von geringfügigen Anpassungen; wir erleben eine praktische Weiterentwicklung in der Art und Weise, wie wir analytische Daten verarbeiten, bearbeiten und verschieben, wodurch zuvor entmutigende Aufgaben auf lokalen Maschinen oder Edge-Umgebungen fast trivial erscheinen.
Es geht hier nicht darum, etwas zu "revolutionieren"; es geht um robuste, effiziente und oft überraschend schnelle Tools, die es uns ermöglichen, unsere Arbeit mit weniger Aufwand und weniger Cloud-Rechnungen zu erledigen. Als Experte, der sich gerade mit diesen Updates herumgeschlagen hat, möchte ich Ihnen hier die Details erläutern – was hervorragend funktioniert, wo es noch scharfe Kanten gibt und wie Sie diese Fortschritte in Ihrer täglichen Entwicklung nutzen können.
Apache Arrow: Die Reifung des allgegenwärtigen In-Memory-Standards
Apache Arrow hat seine Position als De-facto-Standard für In-Memory-spaltenförmige Daten gefestigt. Was im Jahr 2025 wirklich aufregend ist, ist nicht nur die breite Akzeptanz, sondern auch die deutliche Reifung seiner Kernkomponenten, insbesondere in Bezug auf Compute-Kernels und die Interoperabilität zwischen Sprachen. Der Drang nach Leistung ist unerbittlich, und das zeigt sich.
Mit Arrow 21.0.0, veröffentlicht im Juli 2025, sahen wir eine entscheidende architektonische Verschiebung: viele Compute-Kernels wurden in eine separate, optionale Shared Library ausgelagert. Das mag wie eine interne Änderung klingen, aber es ist ein großer Gewinn für die Modularität. Für Anwendungen, die nicht die gesamte Bandbreite der analytischen Fähigkeiten von Arrow benötigen, reduziert dies die C++-Distributionsgröße und vereinfacht das Dependency Management. Es geht darum, dass Sie auswählen können, anstatt eine komplette Küchenspüle mitzuschleppen.
Über die Verpackung hinaus wurden die Compute-Kernels selbst kontinuierlich optimiert. Wir sprechen von mehr Funktionen, die SIMD-Instruktionen nutzen, um sicherzustellen, dass Daten, wenn sie die CPU erreichen, mit maximalem Parallelismus verarbeitet werden. Beispielsweise die Hinzufügung von expm1 für genauere exp(x) - 1-Berechnungen in der Nähe von Null und eine umfassende Suite hyperbolischer trigonometrischer Funktionen sowohl in C++ als auch in PyArrow, sind kleine, aber kritische Ergänzungen für numerisch intensive Aufgaben. Darüber hinaus deutet die Einführung von Decimal32- und Decimal64-Typen mit robuster Cast-Unterstützung auf ein Engagement für Enterprise-Grade-Präzision im gesamten Ökosystem hin. Diese Art von detaillierter numerischer Genauigkeit, kombiniert mit roher Geschwindigkeit, macht Arrow zu einer soliden Grundlage für ernsthafte Analysen.
DuckDBs Aufstieg: Das Local-First Analytical Powerhouse
DuckDB setzt seinen kometenhaften Aufstieg als "SQLite für Analysen" fort, und bis 2025 ist es zu einem ernsthaften Anwärter für die tägliche Analyse geworden, der die Lücke zwischen lokaler Erkundung und Cloud Data Warehouses schließt. Die Magie liegt, wie immer, in seinem In-Process-, spaltenförmigen und vektorisierten Ausführungsmodell, aber aktuelle Updates haben seine Interaktion mit externen Formaten wie Parquet und seinen Zero-Copy-Tanz mit Arrow verstärkt.
DuckDBs Geschwindigkeit ist nicht nur theoretisch; sie ist das Ergebnis akribischer Technik. Seine vektorisierte Ausführungs-Engine verarbeitet Daten in Batches (oft 1024 oder 2048 Werte) durch SIMD-freundliche Operatoren und hält den CPU-Cache heiß. Es geht nicht nur um rohen Durchsatz; es geht darum, den "CPU-Steuer"-Aufwand für Datenbewegungen und Funktionsaufrufe zu minimieren. Entscheidend ist, dass die späte Materialisierung zu einer Eckpfeiler-Optimierung geworden ist. In DuckDB 1.3 (Juni 2025) führte diese Funktion allein zu 3-10x schnelleren Lesevorgängen für Abfragen mit LIMIT-Klauseln. Die Engine verzögert die Abfrage von Spalten intelligent, bis sie unbedingt erforderlich sind, was den E/A- und Speicherbedarf erheblich reduziert, insbesondere wenn nur eine Teilmenge der Spalten oder Zeilen benötigt wird.
Konfigurations-Deep-Dive: DuckDB Performance Tuning
Um die Leistung von DuckDB wirklich zu nutzen, ist das Verständnis seiner Konfiguration der Schlüssel. Der Befehl SET ist hier Ihr Freund.
Beispielsweise ist die Verwaltung des Parallelismus unkompliziert:
SET threads = 8; -- Allocate 8 threads for query execution
Dies ermöglicht es DuckDB, die Arbeitslast automatisch auf die verfügbaren CPU-Ressourcen zu skalieren und bietet mit mehr Kernen nahezu lineare Geschwindigkeitssteigerungen. Der eigentliche Game-Changer in DuckDB 1.3 war jedoch die durchschnittliche Geschwindigkeitssteigerung von ~15 % bei allgemeinen Parquet-Lesevorgängen und ein beeindruckende 30 %+ schnellere Schreibgeschwindigkeit, dank verbesserter Multithread-Exporte und intelligenterer Rowgroup-Kombinationen. Dies sind nicht nur inkrementelle Verbesserungen; sie verändern grundlegend die Berechnung für die lokale Datenverarbeitung und machen DuckDB zu einem brauchbaren ETL-Schritt für mittelgroße Datensätze.
Die Zero-Copy-Revolution: Arrow + DuckDB Interoperabilität
Hier wird es wirklich spannend. Die Integration zwischen DuckDB und Apache Arrow ist ein Paradigmenwechsel, der die "Zero-Copy"-Datenfreigabe ermöglicht, die den Overhead für die Serialisierung drastisch reduziert, den Speicherverbrauch senkt und die CPU-Zyklen optimiert. Im Jahr 2025 ist dies nicht nur ein theoretischer Vorteil; es ist eine praktische Realität, die leistungsstarke Datenpipelines in verschiedenen Ökosystemen untermauert.
Wenn DuckDB Ergebnisse im Arrow-Format erzeugt oder Arrow-Daten konsumiert, umgeht es den teuren serialize -> deserialize-Tanz. Stattdessen schreibt DuckDB direkt in Arrow-Puffer, und andere Arrow-fähige Tools (wie PyArrow, Pandas 2.0, Polars, PyTorch, TensorFlow) können sofort diese gleichen Speicherpuffer verwenden. Dies wird durch Memory Mapping ermöglicht, bei dem verschiedene Prozesse oder Bibliotheken vereinbaren, denselben Speicherbereich "abzubilden", wodurch physische Kopien vermieden werden.
Die pyarrow-Bibliothek macht dies erschreckend einfach. Betrachten Sie ein Szenario, in dem Sie eine große Parquet-Datei mit einer kleinen, In-Memory-Arrow-Tabelle verknüpfen:
import duckdb
import pyarrow as pa
import pyarrow.dataset as ds
# In-memory Arrow table (e.g., recent flags from a streaming source)
flags_data = pa.table({
'user_id': [101, 102, 103, 104],
'is_vip': [True, False, True, False],
'feature_group': ['A', 'B', 'A', 'C']
})
# Create a DuckDB connection
con = duckdb.connect(database=':memory:', read_only=False)
# Register the in-memory Arrow table directly with DuckDB
con.register('in_memory_flags', flags_data)
# Assume 'data/orders/*.parquet' is a collection of Parquet files
dummy_orders_data = pa.table({
'order_id': [1, 2, 3, 4, 5],
'user_id': [101, 102, 105, 101, 103],
'amount': [100.50, 25.75, 120.00, 50.00, 75.20],
'order_ts': pa.array([
pa.TimestampHelper.from_iso8601('2025-10-01T10:00:00Z', 'ns'),
pa.TimestampHelper.from_iso8601('2025-10-01T11:00:00Z', 'ns'),
pa.TimestampHelper.from_iso8601('2025-10-02T12:00:00Z', 'ns'),
pa.TimestampHelper.from_iso8601('2025-10-02T13:00:00Z', 'ns'),
pa.TimestampHelper.from_iso8601('2025-10-03T14:00:00Z', 'ns')
])
})
import os
if not os.path.exists('data'):
os.makedirs('data')
pa.parquet.write_table(dummy_orders_data, 'data/orders_2025.parquet')
# Now, query across the Parquet file and the in-memory Arrow table
result_arrow_table = con.execute("""
SELECT
o.user_id,
SUM(o.amount) AS total_spend,
ANY_VALUE(f.is_vip) AS is_vip,
ANY_VALUE(f.feature_group) AS feature_group
FROM
read_parquet('data/orders_2025.parquet') AS o
LEFT JOIN
in_memory_flags AS f ON o.user_id = f.user_id
WHERE
o.order_ts >= '2025-10-01'
GROUP BY
o.user_id
ORDER BY
total_spend DESC
LIMIT 3
""").arrow()
print("Result as PyArrow Table:")
print(result_arrow_table)
import polars as pl
result_polars_df = pl.from_arrow(result_arrow_table)
print("\nResult as Polars DataFrame:")
print(result_polars_df)
Diese Effizienz ist entscheidend für komplexe, mehrstufige Analyse-Pipelines. Und es hört nicht bei lokalem Speicher auf! Apache Arrow Flight, basierend auf gRPC, erweitert diese Zero-Copy-Philosophie über das Netzwerk hinaus. DuckDB kann Abfrageergebnisse als Arrow Flight-Nachrichten streamen, die Spark, Python oder ML-Frameworks direkt konsumieren können. Dies ist enorm wichtig für verteilte Szenarien, in denen die Netzwerkserialisierungskosten typischerweise dominieren.
Parquets anhaltende Relevanz und moderne Optimierungen
Parquet bleibt der Arbeitspferd für spaltenförmige Speicherung für analytische Workloads, und das aus gutem Grund: seine hierarchische Struktur, fortschrittliche Komprimierung und Unterstützung für Prädikat-Pushdown sind unübertroffen. Während Parquet hier im Fokus steht, ist das Verständnis von JSON vs YAML vs JSON5: Die Wahrheit über Datenformate im Jahr 2025 für das moderne Konfigurationsmanagement unerlässlich.
Das Parquet-Format selbst erfuhr im März 2025 mit Version 2.11.0 und im August 2025 mit Version 2.12.0 neue Veröffentlichungen. Version 2 bringt neue Kodierungsmethoden wie RLE_DICTIONARY und DELTA_BYTE_ARRAY, die zu erheblichen Vorteilen führen können: Dateigrößen schrumpfen um 2-37 %, die Schreibgeschwindigkeit verbessert sich um 4-27 % und Lesevorgänge werden 1-19 % schneller. Diese Verbesserungen resultieren aus einer effizienteren Datenkompaktierung bevor die allgemeine Komprimierung (wie Zstandard oder Snappy) angewendet wird.
Deep Dive: Optimierung der Parquet-Schreibgeschwindigkeit
Effizientes Schreiben von Parquet ist genauso wichtig wie das Lesen. Eine wichtige Optimierung ist die intelligente Verwendung der Dictionary-Kodierung. Für Spalten mit geringer Kardinalität ist die Dictionary-Kodierung fantastisch. Für Spalten mit hoher Entropie, wie z. B. UUIDs, ist die Dictionary-Kodierung jedoch kontraproduktiv. Das explizite Deaktivieren für solche Spalten verhindert das Verlassen auf versionsabhängige Standardeinstellungen:
// Example pseudo-code for Parquet writer configuration
ParquetWriter.builder(path, schema)
.withCompressionCodec(CompressionCodecName.ZSTD)
.withPageSize(DEFAULT_PAGE_SIZE)
.withDictionaryPageSize(DEFAULT_DICTIONARY_PAGE_SIZE)
.withWriterVersion(ParquetProperties.WriterVersion.PARQUET_2_0)
.withDictionaryEncoding("event_id", false)
.build();
Eine weitere subtile, aber wirkungsvolle Optimierung, insbesondere in Java-basierten Writern, ist die Bevorzugung von Utf8 gegenüber String für Textdaten. Während String intern in Utf8 konvertiert wird, reduziert das Überspringen des Zwischenschritts die Heap-Allokationen und verbessert die Serialisierungsgeschwindigkeit.
DuckDBs Memory Management: Das Biest zähmen (und seine Grenzen)
Während DuckDB unbestreitbar schnell ist, ist ein effektives Memory Management entscheidend. DuckDBs Out-of-Core-Query-Engine ist eine hochmoderne Komponente, die es ihm ermöglicht, Zwischenergebnisse auf die Festplatte auszulagern und so die Verarbeitung von Datensätzen zu ermöglichen, die größer sind als der Speicher.
Die Konfigurationsoption SET memory_limit ist Ihre primäre Steuerung dafür. Standardmäßig versucht DuckDB, 80 % Ihres physischen RAM zu verwenden. In einigen Szenarien kann es jedoch kontraproduktiv, aber vorteilhaft sein, diese Grenze auf 50-60 % zu reduzieren.
-- Set memory limit to 50% of system RAM
SET memory_limit = '50%';
Ich habe PIVOT-Operationen auf 1,42 Milliarden Zeilen CSV-Dateien gesehen, die DuckDB dazu veranlassten, über 85 GB temporären Festplattenspeicher zu verbrauchen. Wenn Sie mit kleineren Datensätzen arbeiten, finden Sie möglicherweise einen einfachen CSV zu JSON-Konverter effizienter für schnelle Inspektionen. Für wirklich massive, komplexe Transformationen, die enorme Zwischenergebnisse erzeugen, ist ein verteiltes System möglicherweise die pragmatischere Wahl.
Jenseits des Kerns: DuckDBs wachsendes Ökosystem & DX
Die Entwicklererfahrung rund um DuckDB hat bemerkenswerte Verbesserungen erfahren. Ein solches Juwel ist die Erweiterung cache_httpfs. Wenn Sie häufig Parquet oder andere Dateien aus Objektspeichern wie S3 abfragen, ist diese Erweiterung ein Lebensretter. Sie fügt transparenten lokalen Cache für Remote-Lesevorgänge hinzu.
Um es zu verwenden:
INSTALL httpfs;
LOAD httpfs;
INSTALL cache_httpfs;
LOAD cache_httpfs;
SET cache_httpfs_type = 'disk';
SET cache_httpfs_path = '/tmp/duckdb_cache';
SET cache_httpfs_max_size = '100GB';
SELECT COUNT(*) FROM 's3://my-bucket/path/to/data.parquet';
Darüber hinaus ist die Einführung einer neuen, benutzerfreundlichen DuckDB-UI (ab v1.2.1) eine willkommene Ergänzung. Diese Notebook-ähnliche Oberfläche, die über duckdb -ui zugänglich ist, bietet Syntaxhervorhebung, Autovervollständigung und einen Spalten-Explorer, wodurch die lokale Datenexploration intuitiver wird.
Experten-Einblick: Die sich verschiebenden Sande der Datenformate & Die hybride Zukunft
Die Datenlandschaft im Jahr 2025 ist dynamisch. Wir sehen neue Speicherformate wie Lance und Vortex, die an Bedeutung gewinnen, insbesondere im Hinblick auf Parquets Einschränkungen im Kontext von S3-nativen Datenstacks und der Handhabung von Embeddings.
Meine Vorhersage für 2026 und darüber hinaus ist ein anhaltender Aufstieg von hybriden Analysearchitekturen. Wir werden sehen, dass DuckDB zunehmend als leistungsstarker, Local-First-Analysebeschleuniger fungiert, der Cloud Data Warehouses ergänzt, anstatt sie zu ersetzen. Analysten und Ingenieure werden DuckDB für die schnelle Erkundung, lokale Feature-Engineering und Edge-Analysen starten und es direkt auf Parquet- und Arrow-Dateien zeigen.
Ein weiterer kritischer Einblick: Die Standardisierung auf Zstandard (ZSTD) für die Parquet-Komprimierung wird im Jahr 2026 zur pragmatischen Standardeinstellung für die meisten analytischen Workloads. Während Snappy eine hervorragende Geschwindigkeit bietet, bietet ZSTD durchweg ein besseres Gleichgewicht zwischen Komprimierungsverhältnis und Dekomprimierungsgeschwindigkeit, was zu geringeren Speicherkosten und oft schnelleren Gesamt-Abfragezeiten führt.
Fazit
Die jüngsten Entwicklungen in Apache Arrow, DuckDB und Parquet stellen einen bedeutenden Fortschritt in der praktischen, hochleistungsfähigen analytischen Datenverarbeitung dar. Von Arrows verfeinerten Compute-Kernels über DuckDBs beschleunigte lokale Ausführung bis hin zu Parquets kontinuierlicher Weiterentwicklung ist das Ökosystem leistungsfähiger und entwicklerfreundlicher als je zuvor. Es geht nicht nur um rohe Geschwindigkeit; es geht darum, Feedbackschleifen zu verkürzen, den betrieblichen Aufwand zu reduzieren und Entwickler zu befähigen, sich auf Erkenntnisse zu konzentrieren, nicht auf Infrastruktur.
Quellen
Dieser Artikel wurde vom DataFormatHub Editorial Team veröffentlicht, einer Gruppe von Entwicklern und Datenbegeisterten, die sich dafür einsetzen, die Datenumwandlung zugänglich und privat zu machen. Unser Ziel ist es, hochwertige technische Einblicke neben unserer Suite von datenschutzorientierten Entwicklertools bereitzustellen.
🛠️ Verwandte Tools
Entdecken Sie diese DataFormatHub-Tools, die sich auf dieses Thema beziehen:
- CSV zu JSON - Verarbeiten Sie Datensätze für die Analyse
- JSON zu CSV - Exportieren Sie Analyseergebnisse
- Excel zu CSV - Bereiten Sie Tabellenkalkulationen für DuckDB vor