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smallpond

一个基于 DuckDB 和 3FS 构建的轻量级数据处理框架

Smallpond 是一个高性能的数据处理框架，专为大规模数据处理而设计。它基于 DuckDB 和 3FS 构建，能够高效处理 PB 级数据集，无需长时间运行的服务。Smallpond 提供了简单易用的 API，支持 Python 3.8 至 3.12，适合数据科学家和工程师快速开发和部署数据处理任务。其开源特性使得开发者可以自由定制和扩展功能。

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smallpond是什么，是做什么的AI工具软件？

需求人群：

"Smallpond 适合数据科学家、数据工程师以及需要高效处理大规模数据的开发团队。它可以帮助用户快速构建数据处理流程，提升数据处理效率，尤其适用于需要高性能和可扩展性的场景。"

使用场景示例：

使用 Smallpond 对股票价格数据进行分析，计算每日最高价和最低价

在大规模数据集上运行 GraySort 基准测试，验证数据处理性能

结合 3FS 存储系统，实现分布式数据处理和存储

产品特色：

高性能数据处理：基于 DuckDB 提供快速的数据查询和处理能力

可扩展性：能够处理 PB 级数据集，适合大规模数据处理场景

易用性：无需长时间运行的服务，操作简单

支持多种数据格式：支持 Parquet 等常见数据格式的读写

强大的 SQL 支持：通过 SQL 语句实现复杂的数据处理逻辑

与 3FS 集成：支持分布式存储，提升数据处理效率

详细的文档支持：提供快速入门和 API 参考文档

使用教程：

1. 安装 Smallpond：通过 pip install smallpond 安装

2. 初始化会话：使用 smallpond.init() 初始化会话

3. 加载数据：通过 smallpond.read_parquet() 加载数据文件

4. 数据处理：使用 smallpond.partial_sql() 执行 SQL 查询处理数据

5. 保存结果：将处理后的数据保存为 Parquet 格式

6. 查看结果：通过 df.to_pandas() 查看处理后的数据

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