データセットが拡大し続け、分散処理の複雑さが強化されるにつれて、最新のデータワークフローが増加する課題に直面しています。多くの組織は、処理時間、メモリの制限、および分散タスク管理に関して、従来のデータ処理システムで重要な欠点を見つけています。これに関連して、データ科学者とエンジニアは、データから貴重な洞察を抽出するのではなく、システムのメンテナンスに多くの時間を費やす必要があることがよくあります。明らかに、市場には、パフォーマンスを犠牲にすることなくプロセスを簡素化できるツールが緊急に必要です。
最近、DeepSeek AIは、DuckDBと3FSに構築された軽量データ処理フレームワークであるSmallpondをリリースしました。 Smallpondは、DuckDBの効率的なSQL分析をプロセスで分散環境に拡張するように設計されています。最新のSSDおよびRDMAネットワーク向けに最適化された高性能分散ファイルシステムである3FSと組み合わせることにより、Smallpondは大規模なデータセットを処理するための実用的なソリューションを提供し、長期にわたるサービスの複雑さと高インフラストラクチャオーバーヘッドを回避します。
Smallpondフレームワークはシンプルでモジュラーで、Pythonバージョン3.8から3.12と互換性があります。ユーザーはPIPを介してすばやくインストールし、データ処理をすばやく開始できます。フレームワークのハイライトは、特定の列のファイル、行、またはハッシュ値の数に応じてユーザーが分割できる手動データパーティションのサポートです。この柔軟性により、ユーザーは独自のデータとインフラストラクチャに基づいて処理をカスタマイズできます。
技術レベルでは、SmallpondはDuckDBのネイティブSQLクエリパフォーマンスを最大限に活用し、Rayと統合して分散コンピューティングノードの並列処理を可能にします。この組み合わせは、スケーリング操作を簡素化するだけでなく、複数のノード間のワークロードの効率的な処理も保証します。さらに、永続的なサービスを避けることにより、Smallpondは、分散システムにしばしば関連付けられる運用上のオーバーヘッドを減らします。
SmallpondはGraySortベンチマークでうまく機能し、110.5TIBデータをわずか30分で並べ替え、平均スループットは1分あたり3.66tibです。これらのパフォーマンスメトリックは、TerabytesからPBレベルまでのデータを処理するための組織のニーズを天然pondが満たしていることを示しています。オープンソースプロジェクトとして、Smallpondはユーザーと開発者の参加を歓迎し、さらなる最適化を達成し、多様な使用シナリオに適応します。
Smallpondは分散データ処理において重要なステップを踏み出し、DuckDBの効率を分散環境に拡張し、3FSの高スループット機能を組み合わせて、データサイエンティストとエンジニアに実用的なツールを提供します。小規模なデータセットを処理する場合でも、PBレベルに拡張する場合でも、Smallpondは効率的でアクセスしやすいフレームワークです。
プロジェクト：https：//github.com/deepseek-ai/smallpond?tab=readme-ov-file
キーポイント：
Smallpondは、DuckDBおよび3FSに構築されたDeepSeek AIによって開始された軽量のデータ処理フレームワークです。
Python 3.8から3.12をサポートし、ユーザーはデータ処理をすばやくインストールして柔軟にカスタマイズできます。
Graysortベンチマークでは、Smallpondは、超高性能でテラバイトのデータを処理する能力を実証しています。