[Polars] Pandas, Spark, Polars 비교

polars는 최근 인기를 끌고 있는 빠르고 메모리 효율적인 DataFrame 라이브러리

 

🔷 Polars란?

• 언어: Rust로 구현된 고성능 DataFrame 라이브러리. Python, Rust, Node.js 등에서 사용할 수 있음.
• 처리 방식: Lazy Execution (게으른 실행)과 Eager Execution(즉시 실행) 모두 지원.
• 목표: 빠르고, 병렬 처리 잘하고, 메모리 적게 쓰는 것.

🔍 Polars vs Pandas 비교

항목	Pandas	Polars
구현 언어	Python + C	Rust (Python 바인딩)
실행 방식	Eager only	Eager + Lazy
성능	중간 (싱글 스레드)	매우 빠름 (멀티 스레드)
메모리 사용	상대적으로 많음	적고 효율적
대용량 데이터	처리 어려움 (Out-of-Memory 이슈)	비교적 문제 없음
사용자 친화성	직관적, 널리 쓰임	익숙해지면 편리하지만 학습 필요
DataFrame API	풍부하고 자유도 높음	약간 제한적이지만 기능 강력
GroupBy/Join 성능	느림	매우 빠름

간단한 예시

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")
result = df.groupby("category")["value"].mean()

import polars as pl

df = pl.read_csv("data.csv")
result = df.groupby("category").agg(pl.col("value").mean())

✅ 언제 Polars를 써야 할까?

• 대용량 데이터를 처리해야 할 때
• **성능(속도, 병렬 처리)**이 중요한 프로젝트
• 메모리 제한이 있는 환경

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대용량 데이터?? 그러면 Spark을 쓰면 되는거 아니야?

 

Polars와 Apache Spark는 둘 다 대용량 데이터 처리를 목표로 하지만, 도입 환경과 목적, 구성 비용 면에서 차이가 크다.

🔍 Polars vs Spark: 도입 용이성 중심 비교

항목	Polars	Apache Spark
설치 및 시작	매우 간단 (Python pip 설치 가능)	설치 복잡 (클러스터 환경, JVM 필요)
로컬 환경 사용	완전 가능 (로컬에서 고성능 처리)	가능은 하지만 성능·효율 면에서 제한
언어 지원	Python (py-polars), Rust 등	Python, Scala, Java, R
배포 복잡도	거의 없음 (Python 패키지 수준)	높음 (클러스터 관리, YARN/Spark-submit 등 필요)
클러스터 구성 필요 여부	❌ 없음 (싱글 머신 기반, 멀티스레드)	✅ 필수 (분산 처리 기반)
의존성	Rust 백엔드만 사용	JVM 필요, Hadoop 환경 권장
배우기 쉬운 정도	Pandas와 유사하여 진입장벽 낮음	분산 시스템 지식 필요, 학습 곡선 있음
모니터링/디버깅	일반적인 Python 디버깅 방식	로그, Spark UI 등 별도 시스템 필요
실시간 처리 지원	❌ 직접 지원 안 함	✅ Structured Streaming 등 제공
주요 사용처	빠른 단일 머신 데이터 처리	대규모 분산 데이터 처리 (TB~PB 단위)

📌 요약: 도입 관점의 핵심 포인트

✅ Polars가 유리한 상황

• 단일 서버에서 빠르고 간편하게 데이터 처리하고 싶은 경우
• Pandas보다 빠른 대안을 찾고 있는 경우
• 초기 비용 없이 빠르게 개발/테스트 하고 싶은 경우
• 클러스터 관리 경험이 없거나 원하지 않는 소규모 팀

✅ Spark가 유리한 상황

• 수십~수백 GB 이상 규모의 데이터를 처리하거나
• 분산 처리, 클러스터 환경, 하둡 에코시스템이 익숙한 경우
• 실시간 데이터 처리, 스트리밍이 필요한 경우
• Spark 생태계 (MLlib, GraphX 등)를 활용해야 하는 경우

🚀 현실적인 선택 기준은?

• 💻 개인/소규모 팀, 단일 머신 → Polars
• 🏢 대규모 기업/데이터 팀, 클러스터 환경 → Spark

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정리해보자면, Polars는 pandas보다 처리 속도가 빠르고, spark보다 간단하고 빠르게 사용할 수 있다는 장점이 있다.

지금 나의 상황을 정리해보면 아래와 같다.

• pandas dataframe 계산 로직에서 시간이 오래 걸린다.
• 시간 내 빠른 처리를 통해, 많은 양의 처리 데이터 풀을 확보해야한다.
• 최소의 변화로 최대의 효과를 얻어내고 싶다.

이 조건이면 polars를 도입하기에 아주 적합한 조건인 것 같다.

🔥 Polars 도입의 장점 요약

특징	설명
✅ 멀티스레드	CPU 코어를 병렬로 활용하여 처리
✅ Zero-Copy / Arrow 기반	메모리 복사 최소화, 캐싱 효율적
✅ Lazy Execution 지원	여러 연산을 최적화해서 실행
✅ Pandas-like API	익숙한 문법, 학습 비용 낮음
✅ 도입 간단	pip install polars 만으로 사용 가능
✅ 대체 가능성 높음	Pandas 코드 대부분 유사하게 변환 가능

 

북극곰 친구야 앞으로 잘 부탁해.
pandas->polars로 마이그레이션 진행한 과정도 포스팅해보도록 하겠다.

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참고글

https://techblog.woowahan.com/18632/

Polars로 데이터 처리를 더 빠르고 가볍게 with 실무 적용기 | 우아한형제들 기술블로그