Smallpond

Smallpond – DeepSeek開源的輕量級數據處理框架

Smallpond是一款由DeepSeek開發的輕量級數據處理框架，基于DuckDB和3FS打造，旨在高效處理PB級數據集。憑借DuckDB的卓越分析能力及3FS的分布式存儲特性，Smallpond實現了數據的快速加載、查詢及轉換，適合需要大規模數據處理的用戶和開發者。

Smallpond是什么

Smallpond是DeepSeek推出的一款輕量級數據處理框架，專為高性能和大規模數據處理而設計。它能夠處理PB級數據集，結合DuckDB的高效分析能力和3FS的分布式存儲優勢，確保數據的快速加載、查詢和轉換。Smallpond易于上手，配備示例數據和詳盡的文檔，特別適合那些需要高效處理大規模數據的開發者和用戶。

Smallpond的主要功能

• 輕量級與易用性：簡潔的API和直觀的工作流程，讓用戶能夠快速上手。
• 高效的數據處理：依托DuckDB，支持高效處理大規模數據集。
• PB級擴展性：基于3FS構建，支持處理PB級別的數據。
• 便捷操作：無需長時間運行的服務，即可完成數據處理任務。
• 快速入門：提供快速入門指南和示例數據，支持使用DuckDB SQL進行數據處理。

Smallpond的技術原理

• 數據加載：基于3FS加載數據，支持多種數據格式（如Parquet、CSV）。
• 數據處理：利用DuckDB的SQL引擎對數據進行處理，支持復雜的查詢和分析操作。
• 數據存儲：處理后的數據保存回3FS，支持分區存儲和高效讀寫。
• 并行處理：Smallpond支持數據分區與并行處理，最大化利用集群資源，提高處理效率。

Smallpond的項目地址

• GitHub倉庫：https://github.com/deepseek-ai/smallpond

Smallpond的性能表現

根據GraySort基準測試，Smallpond在運行3FS集群上進行了評估，集群由50個計算節點和25個存儲節點組成?；鶞蕼y試對110.5 TiB的數據執行排序，耗時30分鐘14秒，平均吞吐量達到3.66 TiB/min。

Smallpond的應用場景

• 大規模數據預處理：能夠高效地處理和轉換大規模數據集，支持數據清洗、格式轉換和特征提取，為機器學習和深度學習任務提供高質量的輸入數據。
• 數據分析與實時查詢：快速執行復雜的數據分析和實時查詢，適用于需要迅速生成分析結果的場景，如數據儀表盤和實時監控系統。
• 分布式機器學習訓練：為分布式機器學習訓練任務提供強有力的數據支持，提升訓練效率，適合處理PB級訓練數據。
• 嵌入式數據分析應用：輕松集成到各種應用中，為嵌入式設備或資源受限的環境提供高效的數據分析能力。
• 數據倉庫與湖存儲集成：與現有的數據倉庫和數據湖存儲系統（如3FS）無縫集成，支持高效的數據讀寫和管理，適合構建現代化的數據處理和分析架構。

常見問題

• Smallpond支持哪些數據格式？：Smallpond支持多種數據格式，包括Parquet和CSV。
• 如何開始使用Smallpond？：您可以訪問其官方網站查閱快速入門指南和示例數據，輕松開始使用。
• Smallpond的性能如何？：根據基準測試，Smallpond在處理PB級數據時表現出色，具有高吞吐量。