#apache-arrow

Ruby Association Activity Report 2026: Matz, Fastly, and Ruby Grant Projects Take the Stage

Hiệp hội Ruby vừa công bố Báo cáo Hoạt động Ruby 2026, sự kiện trực tiếp vào ngày 4/8/2026 tại Tokyo, giới thiệu tiến bộ trong hệ sinh thái Ruby, bao gồm bài phát biểu của Matz, các dự án được tài trợ từ chương trình grant 2025 của hiệp hội cùng những dự án hợp tác với Fastly.

Những người phát triển Ruby sẽ tìm hiểu về những tiến bộ mới nhất từ Matz, Fastly và các dự án được tài trợ, giúp cập nhật kiến thức và ứng dụng công nghệ Ruby hiện đại trong công việc.

State of the Open Lakehouse, September 2026

The state of the open lakehouse in September 2026 is a stack that stopped arguing about whether it won and started dealing with the consequences of winning.

A Rust Client for InfluxDB 3

Một client Rust async mới dành cho InfluxDB 3, tối ưu cho các edge gateway, hệ thống nhúng và pipeline ingest có throughput cao nơi Rust đã được sử dụng.

Là người phát triển cần tối ưu hiệu suất cho ứng dụng edge hoặc hệ thống ingest dữ liệu với tốc độ cao, Rust Client cho InfluxDB 3 sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức trong việc tích hợp và quản lý dữ liệu hiệu quả hơn.

Should AI Developers Make the Switch from Polars to Pandas?

Pandas là thư viện dữ liệu chuẩn của Python suốt hơn một thập kỷ, nhưng Polars nổi lên như một lựa chọn nhanh hơn nhờ xử lý song song trên nhiều lõi CPU, thực thi lười (lazy execution) tối ưu truy vấn qua .collect(), và định dạng bộ nhớ cột của Apache Arrow giúp tương tác không sao chép. Tuy nhiên, Polars không hoàn toàn thay thế Pandas vì Pandas vẫn được hệ sinh thái Python hỗ trợ rộng rãi, trong khi Polars phù hợp hơn với dữ liệu lớn và biến đổi phức tạp, còn Pandas đủ dùng cho công việc khám phá dữ liệu và dự án nhỏ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách lựa chọn giữa Pandas và Polars không chỉ dựa trên tốc độ mà là dựa trên nhu cầu dự án, kích thước dữ liệu và khả năng tích hợp với các công cụ Python hiện đại.

Polars vs DuckDB vs Pandas: Benchmark on 33 Million Rows

Bài viết so sánh hiệu năng giữa Polars, DuckDB và Pandas trên bộ dữ liệu 33 triệu hàng, xoay quanh những thảo luận gần đây về ưu điểm của Polars, DuckDB, Apache Arrow so với những hạn chế của Pandas.

Nếu bạn đang làm việc với dữ liệu lớn và cần tối ưu hiệu suất xử lý, bài này giúp bạn so sánh nhanh chóng Polars, DuckDB và Pandas trên 33 triệu dòng, giúp bạn lựa chọn công cụ phù hợp nhất cho dự án của mình.

Apache Arrow Cut Snowflake Fetch Memory Growth by Up to 79%

Bypassing row-by-row Snowflake result materialization cut fetch-memory growth and doubled one ML workflow’s training-data window on the same cluster size.

I Validated 7.6 Million Real Bitcoin Rows in 1.742 Seconds

Tác giả đã kiểm chứng thành công 7,6 triệu dòng dữ liệu Bitcoin thực tế chỉ trong 1,742 giây bằng cách sử dụng ProofFrame, một framework benchmark tập trung vào xác thực cấp dòng, hỗ trợ Arrow-native và tạo dấu vân tay dữ liệu chuẩn.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa hiệu suất và xử lý dữ liệu blockchain bằng các công nghệ hiện đại như Arrow và ProofFrame, giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực trong việc xử lý hàng triệu giao dịch Bitcoin.