O cenário de análise de dados é uma correria, não é? Justamente quando você acha que se estabeleceu em uma pilha tecnológica, uma nova onda de desenvolvimentos ultrapassa os limites ainda mais. Passei a maior parte de 2024 e 2025 mergulhado nas últimas iterações do Apache Arrow, DuckDB e Parquet, e deixe-me dizer, a sinergia que está surgindo entre esses três projetos é genuinamente impressionante. Não estamos falando de pequenos ajustes; estamos testemunhando uma evolução prática na forma como lidamos, processamos e movemos dados analíticos, tornando tarefas anteriormente assustadoras em máquinas locais ou ambientes de borda quase triviais.
Não se trata de "revolucionar" nada; trata-se de ferramentas robustas, eficientes e, muitas vezes, surpreendentemente rápidas que nos permitem realizar nossos trabalhos com menos complicações e menos contas de nuvem. Como um colega especialista que acabou de lidar com essas atualizações, estou aqui para apresentar os detalhes cruciais – o que está funcionando lindamente, onde ainda existem arestas afiadas e como você pode aproveitar esses avanços em seu desenvolvimento diário.
Apache Arrow: A Maturação do Padrão Ubíquo em Memória
O Apache Arrow solidificou sua posição como o padrão de facto para dados colunares em memória. O que é realmente emocionante em 2025 não é apenas sua ampla adoção, mas a maturação significativa de seus componentes principais, particularmente em kernels de computação e interoperabilidade entre linguagens. A busca por desempenho é implacável, e isso se mostra.
Com o Arrow 21.0.0, lançado em julho de 2025, vimos uma mudança arquitetural fundamental: muitos kernels de computação foram desacoplados em uma biblioteca compartilhada separada e opcional. Isso pode parecer uma mudança interna de encanamento, mas é uma grande vitória para a modularidade. Para aplicações que não precisam do conjunto completo de recursos analíticos do Arrow, isso reduz o tamanho da distribuição C++, simplificando o gerenciamento de dependências. Trata-se de permitir que você escolha e selecione, em vez de arrastar uma pia inteira.
Além do empacotamento, os próprios kernels de computação viram otimizações contínuas. Estamos falando de mais funções aproveitando as instruções SIMD, garantindo que, quando os dados atingem a CPU, sejam processados com o máximo de paralelismo. Por exemplo, a adição de expm1 para cálculos mais precisos de exp(x) - 1 perto de zero e uma suíte abrangente de funções trigonométricas hiperbólicas em C++ e PyArrow são adições pequenas, mas críticas para trabalhos pesados numéricos. Além disso, a introdução dos tipos Decimal32 e Decimal64, com suporte robusto de conversão, indica um compromisso com a precisão de nível empresarial em todo o ecossistema. Esse tipo de fidelidade numérica detalhada, combinada com a velocidade bruta, é o que torna o Arrow uma base sólida para análises sérias.
A Ascensão do DuckDB: A Potência Analítica Local
O DuckDB continua sua ascensão meteórica como o "SQLite para análises", e até 2025, tornou-se um concorrente sério para análises do dia a dia, preenchendo a lacuna entre a exploração local e os data warehouses na nuvem. A mágica, como sempre, reside em seu modelo de execução em processo, columnar e vetorizado, mas as atualizações recentes impulsionaram sua interação com formatos externos como Parquet e sua dança de cópia zero com o Arrow.
A velocidade do DuckDB não é apenas teórica; é o resultado de engenharia meticulosa. Seu mecanismo de execução vetorizado processa dados em lotes (geralmente 1024 ou 2048 valores) por meio de operadores compatíveis com SIMD, mantendo o cache da CPU quente. Não se trata apenas de taxa de transferência bruta; trata-se de minimizar o "imposto da CPU" do movimento de dados e da sobrecarga de chamadas de função. Crucialmente, a materialização tardia se tornou uma otimização fundamental. No DuckDB 1.3 (junho de 2025), esse recurso sozinho entregou leituras 3 a 10 vezes mais rápidas para consultas envolvendo cláusulas LIMIT. O mecanismo adia inteligentemente a busca de colunas até que sejam absolutamente necessárias, reduzindo significativamente a pressão de E/S e memória, especialmente quando apenas um subconjunto de colunas ou linhas é necessário.
Mergulho Profundo na Configuração: Ajustando o Desempenho do DuckDB
Para realmente aproveitar o desempenho do DuckDB, entender sua configuração é fundamental. O comando SET é seu amigo aqui.
Por exemplo, gerenciar o paralelismo é simples:
SET threads = 8; -- Aloca 8 threads para a execução de consultas
Isso permite que o DuckDB dimensione automaticamente a carga de trabalho em todos os recursos de CPU disponíveis, oferecendo aumentos de velocidade quase lineares com mais núcleos. No entanto, a verdadeira mudança de jogo no DuckDB 1.3 foi o aumento médio de velocidade de ~15% em leituras gerais de Parquet e um aumento impressionante de mais de 30% na taxa de transferência de gravação, graças a exportações multithreaded aprimoradas e combinação de rowgroups mais inteligente. Esses não são apenas ganhos incrementais; eles mudam fundamentalmente o cálculo para o processamento local de dados, tornando o DuckDB um passo ETL viável para conjuntos de dados de tamanho médio.
A Revolução de Cópia Zero: Interoperabilidade Arrow + DuckDB
É aqui que as coisas ficam realmente interessantes. A integração entre DuckDB e Apache Arrow é uma mudança de paradigma, permitindo o compartilhamento de dados "de cópia zero" que reduz drasticamente a sobrecarga de serialização, o uso de memória e os ciclos de CPU. Em 2025, isso não é apenas um benefício teórico; é uma realidade prática que sustenta pipelines de dados de alto desempenho em vários ecossistemas.
Quando o DuckDB produz resultados no formato Arrow, ou consome dados Arrow, ele ignora a dança cara de serializar -> desserializar. Em vez disso, o DuckDB grava diretamente nos buffers Arrow, e outras ferramentas compatíveis com Arrow (como PyArrow, Pandas 2.0, Polars, PyTorch, TensorFlow) podem usar instantaneamente os mesmos buffers de memória. Isso é habilitado pelo mapeamento de memória, onde diferentes processos ou bibliotecas concordam em "mapear" a mesma região de memória, eliminando cópias físicas.
A biblioteca pyarrow torna isso incrivelmente simples. Considere um cenário em que você está unindo um arquivo Parquet grande com uma tabela Arrow pequena em memória:
import duckdb
import pyarrow as pa
import pyarrow.dataset as ds
# Tabela Arrow em memória (por exemplo, flags recentes de uma fonte de streaming)
flags_data = pa.table({
'user_id': [101, 102, 103, 104],
'is_vip': [True, False, True, False],
'feature_group': ['A', 'B', 'A', 'C']
})
# Cria uma conexão DuckDB
con = duckdb.connect(database=':memory:', read_only=False)
# Registra a tabela Arrow em memória diretamente com o DuckDB
con.register('in_memory_flags', flags_data)
# Assume 'data/orders/*.parquet' é uma coleção de arquivos Parquet
dummy_orders_data = pa.table({
'order_id': [1, 2, 3, 4, 5],
'user_id': [101, 102, 105, 101, 103],
'amount': [100.50, 25.75, 120.00, 50.00, 75.20],
'order_ts': pa.array([
pa.TimestampHelper.from_iso8601('2025-10-01T10:00:00Z', 'ns'),
pa.TimestampHelper.from_iso8601('2025-10-01T11:00:00Z', 'ns'),
pa.TimestampHelper.from_iso8601('2025-10-02T12:00:00Z', 'ns'),
pa.TimestampHelper.from_iso8601('2025-10-02T13:00:00Z', 'ns'),
pa.TimestampHelper.from_iso8601('2025-10-03T14:00:00Z', 'ns')
])
})
import os
if not os.path.exists('data'):
os.makedirs('data')
pa.parquet.write_table(dummy_orders_data, 'data/orders_2025.parquet')
# Agora, consulte o arquivo Parquet e a tabela Arrow em memória
result_arrow_table = con.execute("""
SELECT
o.user_id,
SUM(o.amount) AS total_spend,
ANY_VALUE(f.is_vip) AS is_vip,
ANY_VALUE(f.feature_group) AS feature_group
FROM
read_parquet('data/orders_2025.parquet') AS o
LEFT JOIN
in_memory_flags AS f ON o.user_id = f.user_id
WHERE
o.order_ts >= '2025-10-01'
GROUP BY
o.user_id
ORDER BY
total_spend DESC
LIMIT 3
""").arrow()
print("Resultado como Tabela PyArrow:")
print(result_arrow_table)
import polars as pl
result_polars_df = pl.from_arrow(result_arrow_table)
print("\nResultado como DataFrame Polars:")
print(result_polars_df)
Essa eficiência é crucial para pipelines analíticos complexos e de várias etapas. E não para na memória local! O Apache Arrow Flight, construído sobre gRPC, estende essa filosofia de cópia zero pela rede. O DuckDB pode transmitir resultados de consulta como mensagens Arrow Flight, que o Spark, Python ou estruturas de ML podem consumir diretamente. Isso é enorme para cenários distribuídos, onde os custos de serialização de rede normalmente dominam.
A Relevância Duradoura do Parquet e as Otimizações Modernas
O Parquet permanece o carro-chefe do armazenamento columnar para cargas de trabalho analíticas, e com razão: sua estrutura hierárquica, compressão avançada e suporte para pushdown de predicados são incomparáveis. Embora o Parquet seja o foco aqui, entender JSON vs YAML vs JSON5: A Verdade Sobre os Formatos de Dados em 2025 é essencial para o gerenciamento de configuração moderno.
O formato Parquet em si viu lançamentos como 2.11.0 em março de 2025 e 2.12.0 em agosto de 2025. A versão 2 traz novos métodos de codificação como RLE_DICTIONARY e DELTA_BYTE_ARRAY, que podem levar a ganhos substanciais: tamanhos de arquivo diminuindo em 2-37%, desempenho de gravação melhorando em 4-27% e operações de leitura se tornando 1-19% mais rápidas. Essas melhorias vêm da compactação de dados mais eficiente antes que a compressão de uso geral (como Zstandard ou Snappy) seja aplicada.
Mergulho Profundo: Otimizando o Desempenho de Gravação do Parquet
Gravar Parquet com eficiência é tão crucial quanto lê-lo. Uma otimização fundamental é o uso inteligente da codificação de dicionário. Para colunas com baixa cardinalidade, a codificação de dicionário é fantástica. No entanto, para colunas de alta entropia, como UUIDs, a codificação de dicionário é contraproducente. Desabilitá-la explicitamente para essas colunas evita confiar em padrões dependentes da versão:
// Exemplo de pseudocódigo para a configuração do gravador Parquet
ParquetWriter.builder(path, schema)
.withCompressionCodec(CompressionCodecName.ZSTD)
.withPageSize(DEFAULT_PAGE_SIZE)
.withDictionaryPageSize(DEFAULT_DICTIONARY_PAGE_SIZE)
.withWriterVersion(ParquetProperties.WriterVersion.PARQUET_2_0)
.withDictionaryEncoding("event_id", false)
.build();
Outra otimização sutil, mas impactante, especialmente em gravadores baseados em Java, é preferir Utf8 em vez de String para dados de texto. Embora String seja convertido para Utf8 internamente, pular o intermediário reduz as alocações de heap e melhora a velocidade de serialização.
Gerenciamento de Memória do DuckDB: Domando a Fera (e seus Limites)
Embora o DuckDB seja inegavelmente rápido, gerenciar a memória de forma eficaz é crucial. O mecanismo de consulta out-of-core do DuckDB é um componente de última geração que permite que ele derrame resultados intermediários para o disco, permitindo que processe conjuntos de dados maiores que a memória.
A opção de configuração SET memory_limit é seu controle primário para isso. Por padrão, o DuckDB tenta usar 80% da sua RAM física. No entanto, em alguns cenários, pode ser contra-intuitivo, mas benéfico, reduzir esse limite para 50-60%.
-- Define o limite de memória para 50% da RAM do sistema
SET memory_limit = '50%';
Já vi operações PIVOT em CSVs de 1,42 bilhão de linhas fazendo com que o DuckDB consumisse mais de 85 GB de espaço em disco temporário. Se você estiver lidando com conjuntos de dados menores, poderá achar um conversor simples de CSV para JSON mais eficiente para inspeções rápidas. Para transformações massivas e complexas que geram enormes resultados intermediários, um sistema distribuído ainda pode ser a escolha mais pragmática.
Além do Núcleo: O Ecossistema em Expansão do DuckDB & DX
A experiência do desenvolvedor em torno do DuckDB viu melhorias notáveis. Uma dessas joias é a extensão cache_httpfs. Se você consulta frequentemente Parquet ou outros arquivos do armazenamento de objetos como S3, esta extensão é uma salvação. Ele adiciona transparentemente o cache local para leituras remotas.
Para usá-lo:
INSTALL httpfs;
LOAD httpfs;
INSTALL cache_httpfs;
LOAD cache_httpfs;
SET cache_httpfs_type = 'disk';
SET cache_httpfs_path = '/tmp/duckdb_cache';
SET cache_httpfs_max_size = '100GB';
SELECT COUNT(*) FROM 's3://my-bucket/path/to/data.parquet';
Além disso, a introdução de uma nova interface de usuário DuckDB amigável (a partir da v1.2.1) é uma adição bem-vinda. Essa interface estilo notebook, acessível via duckdb -ui, oferece realce de sintaxe, autocompletar e um explorador de colunas, tornando a exploração local de dados mais intuitiva.
Insights de Especialistas: As Areias Movediças dos Formatos de Dados & O Futuro Híbrido
O cenário de dados em 2025 é dinâmico. Estamos vendo novos formatos de armazenamento como Lance e Vortex ganhando força, projetados especificamente para abordar algumas das limitações do Parquet no contexto de pilhas de dados nativas do S3 e no tratamento de embeddings.
Minha previsão para 2026 e além é um aumento contínuo das arquiteturas analíticas híbridas. Veremos o DuckDB atuando cada vez mais como um acelerador analítico local poderoso, complementando, em vez de substituir, os data warehouses na nuvem. Analistas e engenheiros iniciarão o DuckDB para exploração rápida, engenharia de recursos local e análises de borda, apontando-o diretamente para arquivos Parquet e Arrow.
Outro insight crítico: padronizar o Zstandard (ZSTD) para compressão Parquet está se tornando o padrão pragmático para a maioria das cargas de trabalho analíticas em 2026. Embora o Snappy ofereça excelente velocidade, o ZSTD consistentemente forneça um equilíbrio superior entre taxa de compressão e velocidade de descompressão, levando a custos de armazenamento mais baixos e, muitas vezes, tempos de consulta mais rápidos.
Conclusão
Os desenvolvimentos recentes no Apache Arrow, DuckDB e Parquet representam um salto significativo no processamento de dados analíticos prático e de alto desempenho. Dos kernels de computação refinados do Arrow ao poder analítico local aprimorado do DuckDB e à evolução contínua do Parquet, o ecossistema é mais poderoso e amigável ao desenvolvedor do que nunca. Não se trata apenas de velocidade bruta; trata-se de apertar os loops de feedback, reduzir o atrito operacional e capacitar os desenvolvedores a se concentrarem em insights, não em infraestrutura.
Fontes
Este artigo foi publicado pela Equipe Editorial da DataFormatHub, um grupo de desenvolvedores e entusiastas de dados dedicados a tornar a transformação de dados acessível e privada. Nosso objetivo é fornecer insights técnicos de alta qualidade, juntamente com nossa suíte de ferramentas de desenvolvedor com foco na privacidade.
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