smallpond
前段时间 , deepseek 开源了 基于 duckdb 和 3FS 的轻量级数据处理框架 smallpond, 实现了 duckdb 的分布式计算能力
下文是针对上文的理解,记录一下
核心功能与架构
smallpond 是一个轻量级数据处理框架，构建在 DuckDB 和 3FS 之上。以下是其核心功能和架构细节：
- DAG 执行模型与延迟求值
smallpond 使用基于有向无环图 (DAG) 的执行模型，支持延迟求值（lazy evaluation）。这种模式常见于分布式计算框架，能够优化任务调度和资源利用。
- Ray Core 集成
smallpond 利用 Ray Core（一个分布式计算框架，Ray Core 文档）来管理任务的分布式执行。Ray Core 提供可扩展性和容错性，适合大规模数据处理。
- 分区策略
smallpond 支持多种数据分区策略，包括哈希分区（hash）、均匀分区（even）和随机洗牌（random shuffle），以适应不同的数据分布需求。例如，用户可以通过代码如 df.repartition(3, hash_by="ticker") 实现哈希分区（smallpond GitHub 示例）。
- 3FS 文件系统
3FS 是 DeepSeek 开发的高性能分布式文件系统，优化用于 AI 训练和推理工作负载，支持现代 SSD 和 RDMA 网络。它的设计专注于随机读性能，去除了传统文件系统的缓存和预取功能，以提升 AI 任务的效率（3FS GitHub 仓库）。在 smallpond 中，3FS 负责分布式存储和数据访问。
与其他框架的比较
- Apache Spark
Spark 是分布式计算的经典框架，广泛用于大数据处理，但其复杂性和开销较高。smallpond 则更轻量级，专注于 SQL 查询和数据分析，适合数据工程师（Spark 官网）。
- Daft
Daft 是一个基于 Rust 的分布式框架，专注于数据处理，但其与 DuckDB 的集成不如 smallpond 紧密（Daft 官网）。
- 其他扩展方式
AWS Lambda 进行无服务器计算（[AWS Lambda 文档]([invalid url, do not cite])）或 MotherDuck 的双执行模式（结合本地和云资源，MotherDuck 架构）。这些方法适合不同场景，但可能缺乏 smallpond 的分布式性能。
S3 扩展
3FS 扩展到 S3
Java如何实现分布式计算
如果仅仅使用 分布式计算能力, hazelcast 稍显重量, 其核心功能 分布式缓存用不上