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Quack-Cluster is a new serverless distributed SQL query engine that leverages DuckDB for query processing and Ray for distributed execution. It aims to provide a scalable and efficient solution for data analytics.
AI 生成摘要
Quack-Cluster是一個新推出的無伺服器分散式SQL查詢引擎，它利用DuckDB進行查詢處理，並使用Ray進行分散式執行，旨在為資料分析提供一個可擴展且高效的解決方案。
Quack-Cluster 是一個結合了 DuckDB 與 Ray 的開源專案，旨在打造一個無伺服器架構的分布式 SQL 查詢引擎。該專案試圖利用 DuckDB 強大的單機分析能力，透過 Ray 的分布式運算框架來擴展處理規模，讓使用者能以類似 Serverless 的體驗處理大規模數據集。
針對 Quack-Cluster 的出現，Hacker News 社群展開了關於「工具定位」與「架構合理性」的深度討論。部分開發者對此類專案的必要性提出質疑，認為 DuckDB 的核心價值在於其極簡性，讓使用者無需依賴複雜的集群即可處理中大型數據。如果數據規模已經大到需要動用分布式集群，市場上已有 ClickHouse、Trino 或 Databricks 等成熟方案。反對者擔心這種做法會導致過度工程化，破壞了 DuckDB 原本優雅的開發體驗。
然而，支持者則從實務面切入，認為在某些特定場景下，這種「分布式 DuckDB」確實有其生存空間。例如在合規性要求極高的環境中，將數據分散在多個獨立進程中處理，比維護一個龐大且複雜的統一計算引擎更具彈性且易於管理。此外，當面對儲存在 S3 上高達 10TB 等級的 Parquet 檔案時，單機 DuckDB 確實會遇到瓶頸，此時若能有一層輕量級的協調層（如 Ray）來輔助，而不必動用沈重的 Spark，對開發者來說是一個具吸引力的折衷方案。
關於「無伺服器（Serverless）」的定義，社群中出現了較大的爭議。許多留言者指出，Ray 框架本身在擴展性與成本控制上存在挑戰，且 Ray 官方過去曾明確拒絕支援 AWS Lambda 等真正的無伺服器環境。批評者認為，如果最終仍需在 EKS 或 EC2 上運行常駐的運算節點，那麼稱其為「Serverless」顯然有誤導之嫌。此外，技術細節上也引發了討論，例如在缺乏類似 Spark 的 Shuffle 機制下，該引擎如何處理需要全局數據視角的阻塞型算子（Blocking Operators），這將直接影響其在複雜查詢下的效能表現。
最後，社群也觀察到這類專案的競爭態勢。有人提到 DeepSeek 曾推出過類似的專案 Smallpond，但目前已疏於維護。這反映出在單機極致效能與重型分布式系統之間，如何建立一個穩定且可持續的「中間地帶」工具，仍是當前數據工程領域中一個充滿挑戰且尚未有定論的課題。