DeepSeek 的smallpond项目使用 DuckDB 进行数据处理，点击标题见：
特征
- 由 DuckDB提供支持的高性能数据处理
- 可扩展以处理 PB 级数据集
- ️ 操作简单，无需长时间运行服务
Smallpond 是 DeepSeek 开源的一个重要数据处理框架，基于高性能分布式文件系统 3FS（Fire-Flyer File System）和轻量级数据库 DuckDB 构建，
Smallpond 是 DeepSeek 开源周发布的五个核心项目之一，与 3FS 共同构成了 DeepSeek 数据处理和存储的基础设施1410。
- 与 3FS 的关系：Smallpond 构建于 3FS 之上，利用 3FS 的高吞吐量和强一致性语义，为 AI 训练和推理提供高效的数据存储和访问支持213。
- 与 DuckDB 的关系：Smallpond 使用 DuckDB 作为数据处理引擎，结合其高性能的列式存储和 SQL 查询能力，进一步提升了数据处理的效率
Smallpond 在 DeepSeek 的 AI 工作负载中发挥了重要作用，主要应用于以下场景：
- 数据准备：高效组织数据分析管道的输出，管理大量中间结果。
- 数据加载：支持计算节点间的训练样本随机访问，减少数据预取或打乱的需求。
- 检查点保存：支持大规模训练的高吞吐并行检查点保存。
- 推理缓存：为推理过程中的 KVCache 查找提供高效支持，提升推理性能。
Smallpond 在 DeepSeek 的技术生态中展现了卓越的性能：
- 在 GraySort 基准测试中，Smallpond 在 25 节点集群上对 110.5 TiB 数据进行排序，仅耗时 30 分 14 秒，平均吞吐量达到 3.66 TiB/分钟213。
- 结合 3FS 的高吞吐量（180 节点集群中达到 6.6 TiB/s），Smallpond 能够高效处理 PB 级数据集
DeepSeek 使用 DuckDB 进行数据处理，展现了其在高效数据管理和分析方面的优势。DuckDB 是一款轻量级、嵌入式的列式数据库，专为 OLAP（在线分析处理）场景设计，能够快速处理大规模数据集。DeepSeek 利用 DuckDB 的这些特性，显著提升了数据处理的效率和灵活性。
首先，DuckDB 的列式存储结构非常适合 DeepSeek 的分析需求。列式存储能够高效压缩数据，减少 I/O 开销，尤其在处理复杂查询时表现优异。DeepSeek 通过 DuckDB 能够快速执行聚合、过滤等操作，满足实时分析的需求。
其次，DuckDB 的嵌入式设计使其易于集成到 DeepSeek 的现有系统中。无需复杂的部署和管理，DuckDB 可以直接嵌入到应用程序中，降低了系统复杂性。DeepSeek 能够轻松调用 DuckDB 的 API，实现无缝的数据处理和分析。
此外，DuckDB 支持标准的 SQL 语法，DeepSeek 可以利用现有的 SQL 技能进行数据操作，无需学习新的查询语言。DuckDB 还支持并行查询和矢量化执行，进一步提升了查询性能，使 DeepSeek 能够高效处理大规模数据。
最后，DuckDB 的开源特性为 DeepSeek 提供了高度的灵活性和可扩展性。DeepSeek 可以根据需求定制和优化 DuckDB，满足特定的业务需求。