随着数据集的持续增长和分布式处理复杂性的提升，现代数据工作流程正面临日益严峻的挑战。众多组织发现，传统数据处理系统在处理速度、内存限制以及分布式任务管理方面存在明显不足。在这种背景下，数据科学家和工程师往往需要花费大量时间在系统维护上，而不是从数据中挖掘有价值的见解。显然，市场急需一种既能简化流程又不牺牲性能的工具。
近期，DeepSeek AI 推出了Smallpond，这是一个基于DuckDB和3FS构建的轻量级数据处理框架。Smallpond致力于将DuckDB在进程内的高效SQL分析能力扩展至分布式环境。通过与针对现代SSD和RDMA网络进行优化的高性能分布式文件系统3FS相结合，Smallpond为处理大型数据集提供了切实可行的解决方案，避免了长时间运行服务的复杂性以及高昂的基础设施成本。
Smallpond框架设计简洁且模块化，兼容Python3.8至3.12版本，用户可通过pip轻松安装，快速启动数据处理。该框架的一大亮点是支持手动数据分区，用户可以根据文件数量、行数或特定列的哈希值进行分区，这种灵活性使用户能够根据自身的数据和基础设施进行定制处理。
在技术层面，Smallpond充分利用DuckDB的原生SQL查询性能，并与Ray集成以实现分布式计算节点的并行处理。这种结合不仅简化了扩展操作，还确保了在多个节点之间高效处理工作负载。此外，通过避免持久化服务，Smallpond降低了与分布式系统相关的运营开销。
在性能测试中，Smallpond在GraySort基准测试中表现出色，仅用30多分钟就对110.5TiB的数据进行了排序，平均吞吐量达到了每分钟3.66TiB。这些性能指标表明，Smallpond能够满足处理从数TB到PB级别数据的组织需求。作为一个开源项目，Smallpond也欢迎用户和开发者的参与，以实现进一步的优化和适应多样化的使用场景。
Smallpond为分布式数据处理领域迈出了重要一步，它通过将DuckDB的高效性扩展到分布式环境中，结合3FS的高吞吐能力，为数据科学家和工程师提供了一个实用的工具。无论是处理小型数据集还是扩展到PB级别的操作，Smallpond都是一个有效且易于接入的框架。
项目链接：https://github.com/deepseek-ai/smallpond?tab=readme-ov-file
🌟 Smallpond是DeepSeek AI推出的轻量级数据处理框架，基于DuckDB和3FS构建。
⚙️ 支持 Python3.8至3.12，用户可快速安装并灵活定制数据处理。
🚀 在GraySort基准测试中，Smallpond以超高性能展示了其处理TB级数据的能力。
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