Что можно использовать как альтернативу PySpark

Для работы с большими данными есть несколько альтернатив:

1. Dask – библиотека Python для параллельных вычислений, совместима с NumPy/Pandas API. Хорошо подходит для средних объемов данных.

import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv('large_file.csv')
result = df.groupby('column').mean().compute()

2. Modin – ускоряет Pandas, автоматически распределяя вычисления. Прозрачная замена import pandas as pd на import modin.pandas as pd.

3. Ray – фреймворк для распределенных вычислений, особенно удобен для ML-задач.

4. Vaex – для анализа больших датасетов без загрузки в память. Поддерживает ленивые вычисления.

5. Polars – быстрая DataFrame-библиотека на Rust с Python-интерфейсом. Альтернатива Pandas для одного узла.

Для кластерных вычислений можно рассмотреть Apache Beam или Koalas (Pandas-интерфейс поверх Spark). Выбор зависит от объема данных и инфраструктуры.