随着数据集的不断扩大和分布式处理的复杂性加剧，现代数据工作流面临越来越大的挑战。许多组织发现，传统的数据处理系统在处理时间、内存限制和分布式任务管理方面存在显著的短板。在这样的背景下，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，而非从数据中提取有价值的见解。显然，市场迫切需要一种既能简化流程又不牺牲性能的工具。
最近，DeepSeek AI 发布了 Smallpond，这是一个轻量级的数据处理框架，基于 DuckDB 和3FS 构建。Smallpond 旨在将 DuckDB 在进程内的高效 SQL 分析扩展到分布式环境中。通过与3FS—— 一种针对现代 SSD 和 RDMA 网络优化的高性能分布式文件系统 —— 的结合，Smallpond 为处理大型数据集提供了实用的解决方案，避免了长时间运行服务的复杂性和高昂的基础设施开销。
Smallpond 框架设计简单且模块化，与 Python3.8至3.12版本兼容，用户可以通过 pip 快速安装，迅速开始数据处理。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来进行分区，这种灵活性使得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 降低了通常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:https://github.com/deepseek-ai/smallpond?tab=readme-ov-file
划重点:
🌟 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。
