在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，数据处理的复杂性也随之攀升。从企业到科研机构，众多组织在处理海量数据时遭遇了诸多瓶颈。传统数据处理系统在面对大规模数据集时，常常暴露出处理速度慢、内存不足以及分布式任务难以管理等问题。这些问题不仅拖慢了数据处理的速度，还使得数据科学家和工程师不得不将大量精力投入到系统维护中，而非专注于从数据中挖掘价值。在这种情况下，市场急需一种既能简化数据处理流程，又能保持高性能的工具。
就在最近，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 的目标是将 DuckDB 在单机环境下的高效 SQL 分析能力扩展到分布式环境中，从而为大规模数据处理提供一种全新的解决方案。通过与 3FS——一种针对现代 SSD 存储和 RDMA 网络优化的高性能分布式文件系统——的深度结合，Smallpond 不仅能够高效处理大型数据集，还避免了传统分布式系统中常见的复杂性和高昂的运维成本。
Smallpond 的框架设计简洁而模块化，兼容 Python 3.8 至 3.12 版本。用户可以通过 pip 轻松安装，快速开启数据处理之旅。其中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灵活分区，这种高度的灵活性使得用户能够根据自身数据特点和基础设施进行定制化的处理。
在技术实现上，Smallpond 充分利用了 DuckDB 的原生 SQL 查询性能，并与 Ray 集成，实现了分布式计算节点的并行处理。这种架构不仅简化了扩展操作，还确保了在多个节点之间能够高效地处理工作负载。此外，Smallpond 避免了持久化服务的使用，从而降低了分布式系统通常带来的运营开销。
在性能测试中，Smallpond 的表现令人瞩目。在 GraySort 基准测试中，Smallpond 仅用 30 多分钟就完成了对 110.5TiB 数据的排序，平均吞吐量达到了每分钟 3.66TiB。这一成绩表明，Smallpond 完全能够满足从数 TB 到 PB 级别数据处理的需求。作为一个开源项目，Smallpond 欢迎广大用户和开发者的参与，共同推动其优化和适应更多样化的使用场景。
Smallpond 的出现为分布式数据处理领域带来了新的希望。它通过将 DuckDB 的高效性扩展到分布式环境中，并结合 3FS 的高吞吐能力，为数据科学家和工程师提供了一个强大且易于使用的工具。无论是处理小型数据集，还是扩展到 PB 级别的大规模操作，Smallpond 都展现出了其高效、灵活和易于接入的特点。
项目地址：https://github.com/deepseek-ai/smallpond?tab=readme-ov-file
重点回顾：
🌟 Smallpond 是由 DeepSeek AI 推出的轻量级数据处理框架，基于 DuckDB 和 3FS 构建。
⚙️ 支持 Python 3.8 至 3.12，用户可以快速安装并灵活定制数据处理流程。
🚀 在 GraySort 基准测试中，Smallpond 展示了其处理 TB 级数据的超高性能。
