

Smallpond
紹介 :
Smallpondは、大規模データ処理向けに設計された高性能データ処理フレームワークです。DuckDBと3FSを基盤として構築されており、PB級のデータセットを効率的に処理でき、長時間稼働するサービスは不要です。Smallpondはシンプルで使いやすいAPIを提供し、Python 3.8から3.12をサポートしており、データサイエンティストやエンジニアがデータ処理タスクを迅速に開発?展開できます。オープンソースであるため、開発者は機能を自由にカスタマイズ?拡張できます。
ターゲットユーザー :
「Smallpondは、データサイエンティスト、データエンジニア、そして大規模データの効率的な処理を必要とする開発チームに最適です。これにより、ユーザーはデータ処理プロセスを迅速に構築し、データ処理効率を向上させることができ、特に高性能と拡張性を必要とするシナリオに適しています。」
使用シナリオ
Smallpondを使用して株価データを分析し、日々の最高値と最低値を計算する
大規模データセットでGraySortベンチマークテストを実行し、データ処理性能を検証する
3FSストレージシステムと連携して、分散データ処理とストレージを実現する
製品特徴
高性能データ処理:DuckDBを基盤として、高速なデータ検索と処理能力を提供
拡張性:PB級のデータセットを処理でき、大規模データ処理シナリオに適している
使いやすさ:長時間稼働するサービスが不要で、操作が簡単
様々なデータ形式のサポート:Parquetなど一般的なデータ形式の読み書きをサポート
強力なSQLサポート:SQL文を使用して複雑なデータ処理ロジックを実現
3FSとの統合:分散ストレージをサポートし、データ処理効率を向上
詳細なドキュメントサポート:クイックスタートとAPIリファレンスドキュメントを提供
使用チュートリアル
1. Smallpondのインストール:pip install smallpondでインストール
2. セッションの初期化:smallpond.init()でセッションを初期化
3. データの読み込み:smallpond.read_parquet()でデータファイルを読み込む
4. データ処理:smallpond.partial_sql()でSQLクエリを実行してデータ処理を行う
5. 結果の保存:処理済みのデータをParquet形式で保存する
6. 結果の確認:df.to_pandas()で処理済みのデータを確認する
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