DeepSeek 通过结合分布式计算框架、高效的数据分区和优化的处理管道来处理大规模数据。 其核心是依赖于水平可扩展架构，使其能够将工作负载分配到机器集群中。 例如，数据摄取、转换和分析等任务被分成更小的单元，并使用 Apache Spark 或 Flink 等工具并行处理。 这种方法确保操作可以随着数据量的增长而线性扩展，从而避免了依赖单节点处理时出现的瓶颈。 数据根据键或范围进行分区，从而实现本地化处理，从而最大限度地减少跨节点通信开销。
为了优化性能，DeepSeek 采用列式存储格式（例如，Parquet）进行分析工作负载，并采用内存缓存来存储频繁访问的数据集。 Zstandard 或 Snappy 等压缩算法可降低存储和网络传输成本，而不会显着影响 CPU 使用率。 对于时间敏感的操作，系统使用增量处理模型——仅更新受更改影响的数据子集，而不是重新处理整个数据集。 例如，在处理来自 IoT 设备的流数据时，DeepSeek 可能会使用 Apache Kafka Streams 中的窗口聚合来计算实时指标，同时保持低延迟。 Kubernetes 或 YARN 等资源管理器会根据工作负载需求动态分配计算和内存，从而确保集群资源的有效利用。
通过复制、检查点和幂等操作来解决容错和数据完整性问题。 数据使用 HDFS 等分布式文件系统或云存储服务跨节点冗余存储，校验和验证数据一致性。 如果节点在处理过程中发生故障，则使用沿袭信息在健康节点上自动重新调度任务以重新计算丢失的结果。 对于批处理作业，中间结果会定期持久保存到磁盘，从而允许作业从上次有效状态恢复。 实际上，这可能涉及使用 Spark 的弹性分布式数据集 (RDD) 来跟踪依赖关系，或者通过事务日志在流式管道中实现精确一次的处理语义。 这些机制确保了可靠的处理，即使在跨数千个节点处理 PB 级数据时也是如此。