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Smallpond
簡介 :
Smallpond 是一個高性能的數據處理框架，專為大規模數據處理而設計。它基於 DuckDB 和 3FS 構建，能夠高效處理 PB 級數據集，無需長時間運行的服務。Smallpond 提供了簡單易用的 API，支持 Python 3.8 至 3.12，適合數據科學家和工程師快速開發和部署數據處理任務。其開源特性使得開發者可以自由定製和擴展功能。
需求人群 :
Smallpond 適合數據科學家、數據工程師以及需要高效處理大規模數據的開發團隊。它可以幫助用戶快速構建數據處理流程，提升數據處理效率，尤其適用於需要高性能和可擴展性的場景。
使用場景
使用 Smallpond 對股票價格數據進行分析，計算每日最高價和最低價
在大規模數據集上運行 GraySort 基準測試，驗證數據處理性能
結合 3FS 存儲系統，實現分佈式數據處理和存儲
產品特色
高性能數據處理：基於 DuckDB 提供快速的數據查詢和處理能力
可擴展性：能夠處理 PB 級數據集，適合大規模數據處理場景
易用性：無需長時間運行的服務，操作簡單
支持多種數據格式：支持 Parquet 等常見數據格式的讀寫
強大的 SQL 支持：通過 SQL 語句實現複雜的數據處理邏輯
與 3FS 集成：支持分佈式存儲，提升數據處理效率
詳細的文檔支持：提供快速入門和 API 參考文檔
使用教程
1. 安裝 Smallpond：通過 pip install smallpond 安裝
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2. 初始化會話：使用 smallpond.init() 初始化會話
3. 加載數據：通過 smallpond.read_parquet() 加載數據文件
4. 數據處理：使用 smallpond.partial_sql() 執行 SQL 查詢處理數據
5. 保存結果：將處理後的數據保存為 Parquet 格式
6. 查看結果：通過 df.to_pandas() 查看處理後的數據
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