Xorq 框架：统一 Python SQL 机器学习
在当今数据驱动的技术环境中，机器学习流水线的构建与维护常常面临多引擎环境带来的挑战。不同计算引擎如 Python 的 pandas、DuckDB、Snowflake 以及 DataFusion 等各有优势，但彼此之间的语法差异和兼容性问题往往导致开发效率低下和代码重复。Xorq 作为一个面向多引擎计算的声明式表达式管理框架，致力于解决这一问题，帮助开发者构建可复用且跨 Python 与 SQL 的机器学习流水线。
Xorq 通过统一 pandas 风格和 Ibis 语法，实现了在多种计算引擎之间的无缝切换。这意味着开发者可以使用同一套代码逻辑，灵活地在本地测试环境与云端生产环境之间迁移，而无需重写大量计算逻辑。该框架允许用户以 YAML 格式定义表达式，使得整个计算流程具备版本化、可复现和易于共享的特性。通过将计算逻辑与具体执行引擎解耦，Xorq 显著提升了代码的可维护性和团队协作效率。
在高级功能方面，Xorq 支持用户定义函数（UDF）和用户定义聚合函数（UDAF），并确保这些函数在不同引擎间的可移植性。框架自动处理序列化与反序列化，有效避免了引擎锁定的问题，让用户能够根据实际需求自由选择最适合的计算后端。此外，Xorq 内置了基于表达式哈希的智能缓存机制，能够自动识别重复计算任务，从而显著减少不必要的资源消耗，提升整体执行效率。
为了进一步增强开发与运维体验，Xorq 提供了列级血缘追踪与可视化功能。这一特性使得数据流转过程变得透明，便于开发者进行调试和审计，同时也有助于满足企业级数据治理的要求。在编译阶段，Xorq 会执行数据模式和关系完整性的校验，提前发现潜在问题，降低运行时错误的风险。框架还能够输出完整的表达式图、元数据及标准 SQL 文件，极大方便了持续集成和代码审查流程。
在性能优化方面，Xorq 基于 Apache Arrow 实现零拷贝数据传输，底层深度集成 Ibis 和 DataFusion，确保了高效的数据处理能力。这种设计不仅减少了内存开销，还加速了大规模数据计算任务。目前，Xorq 正处于快速迭代的 beta 阶段，非常适合那些注重流水线一致性与跨平台灵活性的技术团队提前布局和试用。
原文链接： Xorq