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DuckDB goes distributed? DeepSeek’s smallpond takes on Big Data
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📌 Summary:
DeepSeek 推出名為 smallpond 的分散式運算框架，基於 DuckDB 開發，能處理高達 100TB 以上的資料。這套系統使用 Ray Core 在 Python 層級實現分散式處理，透過 DAG 執行模型和懶惰評估策略最佳化效能。與其他框架相比，smallpond 專注於簡單性，以整個分區為單位分配工作，而非在查詢層級分解操作，提供了一種 DuckDB 從單節點擴展至分散式環境的解決方案。
🎯 Key Points:
- DeepSeek 的 smallpond 能在 30 分鐘內處理 110.5TiB 資料，平均效能達 3.66TiB/分鐘
- 其架構採用懶惰評估方式構建邏輯計劃，只在需要時才執行計算
- 使用 Ray Core 實現分散式處理，支援雜湊、均勻和隨機分區策略
- 運算分散在 Python 層級，每個分區獨立使用單獨的 DuckDB 實例
- 效能測試使用 DeepSeek 自家的 3FS 檔案系統進行，該系統針對 AI 訓練工作負載優化
- 相比 Spark/Daft 等框架，smallpond 分散整個分區而非單獨操作，架構更簡單
- DuckDB 擴展方式多元：向上擴展（單機大資源）、向外擴展（增加節點）或透過 AWS Lambda 等無伺服器函式處理
🔖 Keywords:
#DuckDB #分散式運算 #smallpond #DeepSeek #Ray -
Smallpond – A lightweight data processing framework built on DuckDB and 3FS — https://github.com/deepseek-ai/smallpond
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Wow, "DeepSeek Drops Distributed DuckDB"—a saga of tech buzzword salad so dense, it could stop a bullet. 🦆💨 Apparently, if you squint hard enough, #smallpond and #3FS are here to revolutionize databases...for the three people who can figure out what they're for. 🚀💀
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