Formatos modernos de serialización de datos: Parquet, Apache Arrow (Feather/IPC), Lance (nativo de ML), Zarr (matrices fragmentadas), Avro y ORC. Cubre la compresión, la partición y la selección de formato.
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Fuente: legout/data-platform-agent-skills.
Comprehensive guide to modern data serialization formats for analytics and machine learning: Parquet, Apache Arrow, Lance, Zarr, Avro, and ORC. Learn compression tradeoffs, partitioning strategies, and when to use each format.
| Format | Type | Best For | Compression | Schema Evolution | Random Access |
| Parquet | Columnar | Analytics, data lakes | ✅ (Snappy, Zstd, LZ4) | ✅ (add/drop) | ✅ (row groups) | | Arrow/Feather | Columnar | In-memory, IPC, ML | ✅ (LZ4, Zstd) | Limited | ✅ (record batches) | | Lance | Columnar | ML pipelines, vectors | ✅ (Zstd, LZ4) | ✅ | ✅ (multi-modal) |
Formatos modernos de serialización de datos: Parquet, Apache Arrow (Feather/IPC), Lance (nativo de ML), Zarr (matrices fragmentadas), Avro y ORC. Cubre la compresión, la partición y la selección de formato. Fuente: legout/data-platform-agent-skills.
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
npx skills add https://github.com/legout/data-platform-agent-skills --skill data-engineering-storage-formatsFormatos modernos de serialización de datos: Parquet, Apache Arrow (Feather/IPC), Lance (nativo de ML), Zarr (matrices fragmentadas), Avro y ORC. Cubre la compresión, la partición y la selección de formato. Fuente: legout/data-platform-agent-skills.
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/legout/data-platform-agent-skills --skill data-engineering-storage-formats Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw
https://github.com/legout/data-platform-agent-skills