基于Rust构建的Apache DataFusion | AI生成和翻译
Apache DataFusion 是一种面向分析应用的可扩展查询引擎，采用 Rust 语言开发以充分发挥该语言在构建高性能、可靠数据处理系统方面的优势。该项目最初由 Andy Grove 于 2018 年作为 Rust 分布式数据工具的原型开源项目启动，后捐赠给 Apache Arrow 生态系统，并于 2024 年毕业成为 Apache 顶级项目。选择 Rust 语言与 DataFusion 追求高速性能、可扩展性和易集成性的目标高度契合，尤其在与 Apache Arrow 列式内存格式配合使用时效果显著。
选用 Rust 开发 DataFusion 的核心原因
- 卓越性能：Rust 在无需垃圾回收机制的情况下实现 C++ 级别运行速度，支持极速的向量化、多线程及流式查询执行。这有效规避了 JVM 系统（如 Apache Spark）存在的序列化瓶颈和不可预测内存管理等开销，从而在大数据工作负载中实现更高 CPU 利用率和可预测的扩展能力
- 内存安全与可靠性：Rust 的所有权模型在编译时即可防止缓冲区溢出和数据竞争等常见错误，使其成为处理敏感数据或大规模数据的稳健生产级系统的理想选择
- 开发效率与可扩展性：在提供类似 Go 或 Java 低级控制能力的同时，兼具高级语言的工程便利性，使开发者能快速构建复杂功能。作为发布在 crates.io 上的 Rust 组件库，DataFusion 可轻松嵌入、扩展或集成到其他基于 Rust 的工具、数据库、数据框或机器学习管道中
- 社区与创新吸引力：Rust 在开发者社区的广泛影响力（多项调查显示）培育了活跃的生态系统，促进了数据应用领域的贡献与创新。这使 DataFusion 成为替代传统引擎的更快速解决方案基础，已有初创企业将其应用于 Parquet 等列式格式
总体而言，Rust 使 DataFusion 在基准测试中性能超越 DuckDB 或 ClickHouse 等单节点引擎，同时保持轻量级和模块化特性。
Apache DataFusion 文档 - 介绍
Andy Grove：Rust 适用于大数据领域