在数字化转型的浪潮中，数据工程师们面临着一个核心问题：在小数据规模的处理场景下，是否还需要继续依赖传统的Apache Spark，抑或是转向更轻量级、性能更优的引擎如DuckDB、Polars或Daft？针对这一话题，2025年初，Miles Cole发布了最新的基准测试报告《The Small Data Showdown '25》，以Microsoft Fabric中的数据工程引擎为研究对象，对比了Spark的Native Execution Engine与多款单机及分布式引擎的性能演进和适用场景，为行业带来了极具参考价值的洞见。过去半年，Spark、DuckDB、Polars、Daft等引擎均进行了显著的更新和优化，特别是Spark的Native Execution Engine正式进入GA阶段，并引入了一系列提升计算效率和资源管理的创新特性。而DuckDB和Polars也不断完善对Delta Lake格式的支持及内存管理能力，试图在快速崛起的“小数据”生态中抢占一席之地。小数据的定义在此测试中被具体量化，涵盖从140MB到12.7GB压缩量级的多档测试，从而更贴合现实业务环境中的典型工作负载。测试充分考虑了数据加载、增量处理、维护操作以及即席查询等完整的数据生命周期，突破了传统以TPC-DS和TPC-H为主的查询性能单一维度的局限。测试结果显示，在超小规模（约140MB）数据规模下，Polars表现尤为亮眼，其性能是DuckDB及Daft的两倍以上，远超Spark。
提升的性能不仅体现在常规写入操作上，在即席查询环节，Polars以近乎瞬时的响应速度再次震撼业界。进入1.2GB规模，Spark开始缩小与单机引擎之间的性能差距，以其成熟稳定的架构和分布式优势，部分阶段甚至击败了Daft和DuckDB。不过，Polars依然以领先的性能优势，成为该数据区间的明星引擎。令人关注的是，在测试到12.7GB规模时，Spark的分布式Native Execution Engine优势得以全面展现，尤其在多核环境下的资源调度和运行效率明显优于大多数单机引擎。DuckDB凭借其优化后的Delta-rs Rust引擎表现稳健，成为少数能够成功完成全量测试的单机引擎。而Polars在16核以下环境频繁触发内存溢出，显示其对资源管理的挑战尚未完全解决。
Daft虽然具备独特的架构设计和流式处理能力，但在性能表现上距离行业领先标准仍有较大差距。维护操作如VACUUM和OPTIMIZE中，Spark原生支持这些命令，使得大规模数据管理更加高效和自动化。相比之下，其他引擎均依赖外部工具如Delta-rs来执行，导致性能波动且不够稳定。此类操作虽不频繁，但对长期数据管控和存储成本都有重要影响。技术成熟度是评估选择引擎时不容忽视的关键因素。Spark在Fabric环境下的无缝运行及高度稳定性，远超其他引擎频繁面临的授权认证、版本兼容性及功能支持等问题。
DuckDB与Polars虽展示出极高的潜力，但需要开发者投入更多时间在调试和适配上，增加了项目实施的风险和复杂度。Spark生态系统提供了完善的监控和调试工具，如Spark UI和任务指标追踪，这为开发人员排查性能瓶颈和保障系统稳定性提供了极大便利。相比之下，目前单机引擎缺乏即时可视化和细粒度监控手段，使得长时间运行的任务如背锅之感明显。数据增长趋势亦是决策的重要参考维度。小数据环境通常随时间扩展为中大型数据集。测试中模拟127GB规模的数据，只有Spark能够在多节点环境下完成全部流程且性能遥遥领先，DuckDB和Polars均遭遇内存瓶颈和执行失败。
此结果印证了Spark作为分布式引擎的弹性扩展优势，对未来数据增长预留了充足空间。综上所述，选择数据处理引擎应结合具体业务场景、数据规模、增长预期、技术成熟度和维护便利性。对于极小规模数据，Polars和DuckDB提供了卓越的性能表现和成本效益，适合预算有限且对响应速度要求极高的项目。中等规模数据环境，则推荐优先考虑Spark的Native Execution Engine，借助其向量化执行、资源动态调配和优越的容错机制，实现高效稳定运行。对于发展迅速且规模持续扩大的数据体系，Spark的分布式架构确保在未来扩展过程中依然保持竞争力，不必担心架构重构带来的风险和成本。未来展望中，所有引擎均在积极推动对Delta Lake高级特性的支持，特别是Deletion Vectors的读写能力，是提升数据一致性和存储效率的重要方向。
Polars、Daft和DuckDB社区的活跃发展，预示着在数据生态日益多元化的大势下，将涌现更多创新解决方案。Spark依托强大的生态和商业支持，也将在性能优化和功能完善方面持续投入，期待在2026年再次刷新性能边界。总体来看，虽然Spark在小数据处理领域面临不小挑战，但其成熟度、扩展性和生态系统优势使其依然是主流选择。数据团队在实际项目中应根据自身规模、技术栈和战略需求，统筹考量并灵活应用多种引擎，以实现高效、低成本且可持续的数据工程实践。对于微软Fabric用户而言，Native Execution Engine的易用性和强大性能已经展现了明显优势，结合未来版本的迭代升级，Spark仍将稳居小数据处理领域的领先地位。数据时代的竞争，本质上是技术与场景的深度融合。
理解不同数据引擎的优劣势、合理分配计算资源，将为企业打造敏捷高效的数据能力，赢得未来市场的主动权。随着技术不断演进，小数据时代的引擎选择也将日趋多样和个性化，数据工程师和决策者应紧随趋势，积极探索，掌握立于巅峰的力量。
