Este é o aplicativo para Windows chamado Smallpond, cuja versão mais recente pode ser baixada como smallpondv0.15.0sourcecode.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado Smallpond com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
SCREENSHOTS
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Lagoa pequena
DESCRIÇÃO
smallpond é uma estrutura leve de processamento de dados distribuídos desenvolvida pela DeepSeek, projetada para escalar cargas de trabalho do DuckDB em clusters usando seu backend 3FS (Fire-Flyer File System). A ideia é preservar o mecanismo de análise rápido do DuckDB, mas elevá-lo de configurações de nó único para múltiplos nós, permitindo operar em grandes conjuntos de dados (por exemplo, escala de petabytes) sem migrar para um sistema pesado como o Spark. Os usuários escrevem código semelhante ao Python (por meio de APIs DataFrame ou strings SQL) para expressar suas transformações; nos bastidores, as tarefas são agendadas (geralmente via Ray) e enviadas para instâncias do DuckDB que operam em dados particionados. Como a camada de armazenamento (3FS) é otimizada para acesso aleatório e alto rendimento, o smallpond pode embaralhar dados, reparticionar e gerenciar resultados intermediários entre nós.
Recursos
- Extensão distribuída do DuckDB: suporte para execução de operações SQL/DataFrame em todos os nós
- Usa 3FS como backend de dados compartilhados para gerenciar o armazenamento de dados e operações de embaralhamento
- APIs para transformações via strings SQL ou funções Python (map, partial_sql)
- Suporte para reparticionamento por número de partições, contagem de linhas ou hash em uma coluna
- Dois modos de execução: execução de gráfico dinâmico de alto nível (baseado em Ray) e execução de gráfico estático de baixo nível
- Otimizado para cargas de trabalho de grande escala (comparado com classificação de ~100 TiB)
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/smallpond.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.
