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LLMs之Data之smallpond:smallpond(基于DuckDB和3FS的一个轻量级的数据处理框架)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

LLMs之Data之smallpond:smallpond(基于DuckDB和3FS的一个轻量级数据处理框架)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

目录

smallpond的简介

1、特点

2、基准测试评估

smallpond的安装和使用方法

1、安装

2、使用方法

smallpond的案例应用


smallpond的简介

smallpond是一个轻量级数据处理框架,构建在DuckDB和3FS之上。它旨在提供高性能的数据处理能力,能够处理PB级规模的数据集,并且易于操作,无需长时间运行的服务。
总而言之,smallpond是一个轻量级、高性能的数据处理框架,它结合了DuckDB和3FS的优势,能够高效地处理大规模数据集。 其简洁的API和易于使用的特性使其成为处理大型AI数据集的理想工具。 GraySort基准测试结果也证明了其在实际应用中的高性能。

GitHub地址:https://github.com/deepseek-ai/smallpond

1、特点

>> 高性能:利用DuckDB的高性能数据处理引擎。
>> 可扩展性:能够处理PB级规模的数据集。
>> 轻量级:无需长时间运行的服务,易于部署和使用。
>> 基于DuckDB和3FS:充分利用DuckDB的查询处理能力和3FS的分布式存储能力。
>> 简易操作:提供简洁易用的API,方便用户进行数据读取、处理和保存。

2、基准测试评估

项目中使用GraySort基准测试评估了smallpond的性能。在包含50个计算节点和25个运行3FS的存储节点的集群上,smallpond对110.5 TiB的数据进行了排序,耗时30分钟14秒,平均吞吐量为3.66 TiB/min。 这个结果充分展示了smallpond在处理大规模数据集时的效率,并且说明了它与3FS的良好集成。

smallpond的安装和使用方法

1、安装

smallpond支持Python 3.8到3.12版本。安装方法十分简单:

pip install smallpond

2、使用方法

smallpond 提供了简洁的API用于数据处理。 以下是一个简单的示例:
这个例子展示了如何读取parquet文件,进行数据分区,使用SQL语句进行数据处理,并将结果保存为parquet文件

# 初始化会话
import smallpond
sp = smallpond.init()

# 读取数据
df = sp.read_parquet("prices.parquet")
# 数据处理 (使用DuckDB SQL)
df = df.repartition(3, hash_by="ticker")  # 数据分区
df = sp.partial_sql("SELECT ticker, min(price), max(price) FROM {0} GROUP BY ticker", df) # SQL查询
# 保存结果
df.write_parquet("output/")
# 显示结果
print(df.to_pandas())

smallpond的案例应用

持续更新中……

http://www.dtcms.com/a/46926.html

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