smallpond

Un framework de traitement de données léger basé sur DuckDB et 3FS

Produit OrdinaireProgrammationTraitement de donnéesDuckDB

Smallpond est un framework de traitement de données hautes performances, conçu pour le traitement de données à grande échelle. Basé sur DuckDB et 3FS, il peut traiter efficacement des jeux de données de l'ordre du pétaoctet sans nécessiter de service en fonctionnement permanent. Smallpond fournit une API simple et facile à utiliser, compatible avec Python 3.8 à 3.12, permettant aux data scientists et aux ingénieurs de développer et de déployer rapidement des tâches de traitement de données. Son caractère open source permet aux développeurs de personnaliser et d'étendre librement ses fonctionnalités.

Traitement de données hautes performances : basé sur DuckDB pour des requêtes et un traitement de données rapides
Évolutivité : capable de traiter des jeux de données de l'ordre du pétaoctet
adapté aux scénarios de traitement de données à grande échelle
Facilité d'utilisation : pas besoin de service en fonctionnement permanent
fonctionnement simple
Prise en charge de plusieurs formats de données : prise en charge de la lecture et de l'écriture de formats de données courants tels que Parquet
Prise en charge SQL puissante : implémentation de logiques de traitement de données complexes via des instructions SQL
Intégration avec 3FS : prise en charge du stockage distribué
amélioration de l'efficacité du traitement des données
Documentation détaillée : fourniture de guides de démarrage rapide et de documentation de référence de l'API

Smallpond convient aux data scientists
aux data engineers et aux équipes de développement qui doivent traiter efficacement des volumes importants de données. Il permet aux utilisateurs de construire rapidement des processus de traitement de données et d'améliorer leur efficacité
en particulier dans les scénarios nécessitant des performances élevées et une évolutivité importante.

Utiliser Smallpond pour analyser les données des cours boursiers et calculer les prix maximum et minimum quotidiens
Exécuter le benchmark GraySort sur des jeux de données à grande échelle pour vérifier les performances du traitement des données
Combiner le système de stockage 3FS pour implémenter le traitement et le stockage de données distribués

1. Installer Smallpond : via pip install smallpond
2. Initialiser la session : utiliser smallpond.init()
3. Charger les données : utiliser smallpond.read_parquet() pour charger les fichiers de données
4. Traitement des données : utiliser smallpond.partial_sql() pour exécuter des requêtes SQL et traiter les données
5. Enregistrer les résultats : enregistrer les données traitées au format Parquet

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