Smallpond：Deepseek 团队推出的轻量级数据处理框架

Smallpond简介

Smallpond 是由 Deepseek 团队开发的轻量级数据处理框架，基于高性能的 DuckDB 和分布式存储系统 3FS 构建。它专为大规模数据处理而设计，能够轻松应对 PB 级数据集，同时无需长时间运行的服务，操作简单高效。Smallpond 支持 Python 3.8 至 3.12，提供快速启动和灵活的数据处理能力，例如通过 SQL 查询和数据重分区等功能。在性能方面，它在 50 个计算节点和 25 个存储节点的集群上，仅用 30 分钟 14 秒就完成了 110.5TiB 数据的 GraySort 基准测试，平均吞吐量达到 3.66TiB/分钟。Smallpond 采用 MIT 许可证，文档和 API 参考齐全，适合希望在分布式环境中高效处理数据的开发者和企业使用。

Smallpond主要功能

1. 轻量级与易用性：Smallpond设计简洁，提供直观的API，用户可以快速上手并高效完成数据处理任务，无需复杂配置。
2. 高性能处理：基于DuckDB的强大SQL引擎，Smallpond能够高效处理大规模数据集，支持复杂的数据分析和查询操作。
3. 可扩展性：Smallpond结合了3FS分布式文件系统，能够轻松扩展到PB级数据处理，适用于大规模数据场景。
4. 无需长时服务：Smallpond无需运行长时间的服务，用户可以按需启动和停止，节省资源。
5. 灵活的数据处理：支持通过DuckDB的SQL语法进行数据处理，用户可以轻松编写查询语句，完成数据筛选、聚合等操作。
6. 分区存储与优化：支持数据分区，能够根据用户需求对数据进行分片处理，提高数据处理效率。

Smallpond技术原理

1. 基于3FS的数据加载：Smallpond通过3FS分布式文件系统加载数据，支持多种常见格式（如Parquet、CSV），能够高效读取大规模数据集。
2. DuckDB驱动的处理引擎：Smallpond利用DuckDB的高性能SQL引擎对数据进行处理，支持复杂的查询和分析操作，能够快速返回结果。
3. 分区与并行处理：Smallpond支持数据分区和并行处理机制，通过将数据分块并分配到多个节点上，充分利用集群资源，显著提升处理速度。
4. 数据存储与优化：处理后的数据可以保存回3FS，支持分区存储，便于后续的读写操作和进一步处理。
5. 无状态设计：Smallpond采用无状态架构，每次运行独立完成任务，无需依赖长时间运行的服务，提高了系统的灵活性和资源利用率。

Smallpond应用场景

1. 大规模数据预处理：Smallpond能够快速处理海量数据，进行数据清洗、格式转换和特征提取，为后续的数据分析或机器学习任务提供准备好的数据。
2. 数据分析与实时查询：它支持高效的数据分析和实时查询，适合需要快速生成分析结果的场景，例如实时监控和数据可视化。
3. 分布式机器学习：Smallpond可以加速分布式机器学习的训练过程，特别是在处理大规模数据集时，能够显著提升训练效率。
4. 智能推荐系统：Smallpond能够快速生成特征矩阵，支持实时更新用户行为数据，从而提升推荐系统的响应速度和准确性。
5. 自动驾驶数据处理：它能够快速读取和处理自动驾驶所需的海量标注数据，加速模型训练和迭代，提高开发效率。
6. 金融风控建模：Smallpond可以处理金融领域的海量交易数据，支持实时分析和快速更新风控模型，降低风险识别的延迟。

Smallpond项目入口

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