Polars lleva dos años pidiendo relevo a pandas. Con Polars 1.x estable y una comunidad creciente, toca revisar dónde de verdad compensa migrar, dónde pandas sigue ganando y cómo convivir entre ambos sin pagar dos veces.
Los dataframes de Spark son tablas distribuidas con esquema que el motor Catalyst optimiza automáticamente, mientras los pipelines encadenan esas transformaciones en un flujo reproducible de principio a fin. Juntos permiten procesar grandes volúmenes de datos de forma eficiente y distribuida en un clúster, escalando de un portátil a cientos de nodos sin reescribir el código.
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