Smallpond – DeepSeek开源的轻量级数据处理框架

AI工具3周前发布 ainav
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Smallpond是什么

Smallpond是DeepSeek推出的基于 DuckDB 和 3FS 构建的轻量级数据处理框架,专为高性能和大规模数据处理设计。Smallpond支持处理 PB 级数据集,借助 DuckDB 的高性能分析能力和 3FS 的分布式存储优势,实现高效的数据加载、查询和转换。Smallpond支持快速上手,提供示例数据和详细的文档,适合需要高效处理大规模数据的用户和开发者。

Smallpond – DeepSeek开源的轻量级数据处理框架

Smallpond的主要功能

  • 轻量级和易用性:提供简洁的 API 和易于理解的工作流程,方便用户快速上手。
  • 高性能数据处理:由 DuckDB 驱动,支持高效处理大规模数据集。
  • PB 级数据扩展性:基于 3FS 构建,支持处理 PB 级别数据。
  • 便捷操作:无需长时间运行的服务即可完成数据处理任务。
  • 快速上手:提供快速入门指南和示例数据,支持用 DuckDB SQL 进行数据处理。

Smallpond的技术原理

  • 数据加载:基于 3FS 加载数据,支持多种数据格式(如 Parquet、CSV)。
  • 数据处理:用 DuckDB 的 SQL 引擎对数据进行处理,支持复杂的查询和分析操作。
  • 数据存储:处理后的数据保存回 3FS,支持分区存储和高效读写。
  • 并行处理:Smallpond 支持数据分区和并行处理,充分利用集群资源,提高处理效率。

Smallpond的项目地址

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

Smallpond的性能表现

Smallpond基于GraySort 基准测试在运行 3FS 的集群上对 Smallpond 进行评估,集群包含50个计算节点和25个存储节点。基准测试对110.5 TiB 的数据进行了排序,耗时30分钟14秒,平均吞吐量达到3.66 TiB/min。

Smallpond – DeepSeek开源的轻量级数据处理框架

Smallpond的应用场景

  • 大规模数据预处理:Smallpond 能高效处理和转换大规模数据集,支持数据清洗、格式转换和特征提取等操作,为机器学习和深度学习任务提供高质量的输入数据。
  • 数据分析与实时查询:快速执行复杂的数据分析和实时查询任务,适用于需要快速生成分析结果的场景,如数据仪表盘和实时监控系统。
  • 分布式机器学习训练:为分布式机器学习训练任务提供强大的数据支持,提升训练效率,适合处理 PB 级训练数据。
  • 嵌入式数据分析应用:轻松嵌入到各种应用中,为嵌入式设备或资源受限的环境提供高效的数据分析能力。
  • 数据仓库与湖存储集成:与现有的数据仓库和数据湖存储系统(如 3FS)无缝集成,支持高效的数据读写和管理,适合构建现代化的数据处理和分析架构。
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