Smallpond – DeepSeek开源的轻量级数据处理框架-爱论文

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。