Wenn der Daten-Tacho plötzlich grün wird
Du sitzt vor einem Dashboard, das die Umsätze der letzten Stunde anzeigen soll. Du drückst auf „Aktualisieren“, und nichts passiert. Sekunden vergehen, der Ladebalken kriecht. Ist die Abfrage doch komplexer als gedacht? Dieses Warten gehört im Datenalltag dazu, besonders wenn Apache Spark im Hintergrund arbeitet. Spark verarbeitet große Datenmengen, hat aber eine Schwäche: Overhead. Jede Query muss geplant, optimiert, serialisiert und an die Executors verteilt werden. Das kostet Zeit, vor allem bei vielen kleinen Aufgaben. Ein neues Projekt, Apache DataFusion Comet, zielt genau darauf ab.
Warum Spark manchmal ins Stocken gerät
Apache Spark ist ein verteiltes Framework für große Datenmengen. Es liefert bei großen, parallelen Aufgaben gute Ergebnisse. Bei vielen kleinen Operationen – Filtern, Aggregationen, Joins auf Partitionen – wird der JVM-Overhead spürbar. Jeder Task startet in der Java Virtual Machine, Daten werden serialisiert und deserialisiert, der Scheduler verteilt die Arbeit. Die CPU ist oft nicht ausgelastet, viel Zeit geht für Organisation drauf statt fürs Rechnen.
Apache DataFusion ist eine in Rust geschriebene Query-Engine. Rust bietet Performance ohne Garbage-Collection-Pausen. DataFusion führt SQL-Abfragen nativ aus, ohne JVM-Umweg. Das Comet-Projekt nutzt das: Es ersetzt den Spark-Execution-Plan durch eine native DataFusion-Ausführung. Der Anwender merkt kaum etwas davon. Du schreibst weiterhin Spark-SQL-Abfragen, aber unter der Haube läuft ein anderer Motor.
Wie Comet den Turbo zündet
Apache DataFusion Comet ist kein eigenständiges System, sondern ein Plugin für Spark. Es fängt logische Pläne ab, die Spark generiert, und wandelt sie in physische Pläne für DataFusion um. DataFusion ist in Rust geschrieben und nutzt moderne CPU-Features wie SIMD und optimierte Speicherzugriffe. Dadurch werden Berechnungen schneller und effizienter. Tests zeigen, dass Comet die Ausführungszeit je nach Query-Typ um den Faktor zwei bis fünf reduzieren kann. Und das ohne Code-Änderungen – ein Drop-in-Beschleuniger.
Stell dir vor, du hast eine Profi-Küche mit vielen Köchen – das sind deine Spark-Executors. Bisher holte jeder Koch seine Zutaten aus dem Lager. Mit Comet stehen alle Zutaten bereit, die Kochstation ist vorgeheizt, ein Koch erledigt mehrere Schritte in einem Durchgang. Das Ergebnis: Das Essen ist schneller fertig, die Küche läuft ruhiger.
Die Verbindung zu Iceberg und Rust
Das Comet-Projekt ist eng mit der Entwicklung von Iceberg Rust verknüpft. Apache Iceberg ist ein offenes Tabellenformat für Data Lakes. Es bringt ACID-Transaktionen, Schema-Evolution und Zeitreise-Funktionen. Die offizielle Iceberg-Referenz ist in Java geschrieben, aber es gibt eine wachsende Rust-Implementierung, die Iceberg Rust Library. Rust ist schnell und ideal für DataFusion, da beide dieselbe Sprache verwenden. Wenn Iceberg Rust in DataFusion integriert wird, können Spark-Queries direkt auf Iceberg-Tabellen in Rust ausgeführt werden – ohne Java-Umweg. Das beschleunigt Queries und vereinfacht die Entwicklung.
Die Entwickler von Iceberg Rust arbeiten mit dem DataFusion-Team zusammen, um alle Iceberg-Features zu unterstützen, wie Partition Pruning, Manifest-Lesevorgänge oder Upgrades. Das ist kein theoretisches Projekt: Iceberg-Tabellen lassen sich bereits mit Spark und Comet ausführen und nutzen die Performance von Rust. Da Rust keinen Garbage Collector hat, bleiben Antwortzeiten konstant niedrig – kein ruckelnder Ladebalken.
Was das für dich bedeutet
Wenn du bereits Spark für Data-Lake-Analysen einsetzt, bekommst du mit Comet eine einfache Möglichkeit, Queries zu beschleunigen, ohne Code umzuschreiben. Du aktivierst das Plugin, konfigurierst es einmal und profitierst von der nativen Ausführung. Das spart Zeit und Rechenkosten: Schnellere Queries bedeuten entweder mehr Anfragen oder kleinere Cluster. Besonders bei wiederkehrenden ETL-Jobs oder Ad-hoc-Analysen macht sich der Unterschied bemerkbar.
Für alle, die sich mit Rust und Iceberg beschäftigen, eröffnet Comet eine neue Perspektive: eine vollständig native Pipeline von der Speicherung in Iceberg bis zur Ausführung mit DataFusion und Spark. Das reduziert die Abhängigkeit von der JVM und ermöglicht weitere Performance-Optimierungen, die nur in Rust möglich sind. Die Community arbeitet daran, auch andere Spark-Komponenten wie den Optimizer oder den Shuffle-Prozess durch native Alternativen zu ersetzen. Das ist ein Schritt zu einem „Cloud Native Spark“, das die einfache API von Spark mit der Rechenleistung von Rust vereint.
Eine realistische Einordnung
Apache DataFusion Comet ist kein Allheilmittel. Es löst vor allem Probleme bei rechenintensiven Queries, die viel CPU-Zeit in der Ausführung verbrauchen. Liegen Flaschenhälse im Netzwerk, Speicher oder I/O, bringt Comet wenig. Auch die Kompatibilität mit allen Spark-Features ist noch nicht vollständig. Einige UDFs oder spezielle Funktionalitäten müssen nachgerüstet werden. Aber die Entwicklung ist schnell, und erste Produktionseinsätze zeigen vielversprechende Ergebnisse.
Für Iceberg-Nutzer: Comet ersetzt die Iceberg-Integration nicht automatisch. Du brauchst weiterhin den Iceberg-Katalog und die Tabellenmetadaten – diese werden über die Iceberg Rust Library gelesen, die mit DataFusion spricht. Das Zusammenspiel wird kontinuierlich verbessert, sodass du am Ende einen schlanken, performanten Stack bekommst.
Fazit
Die Kombination aus Apache Spark, Apache DataFusion Comet und Iceberg Rust ist ein Beispiel dafür, wie moderne Software alte Probleme löst. Wir sehen einen Trend weg von monolithischen, JVM-lastigen Systemen hin zu modularen, nativen Komponenten. Du musst deine Gewohnheiten kaum ändern. Die Abstraktion bleibt dieselbe – Spark und SQL –, die Performance steigt. Wenn du das nächste Mal auf ein Dashboard wartest: Vielleicht liegt es nicht an der Datenmenge, sondern daran, dass der Koch noch in der Speisekammer steht. Mit Comet hat er die Zutaten schon in der Hand.
Quelle: iceberg.apache.org
