Formati di serializzazione dei dati moderni: Parquet, Apache Arrow (Feather/IPC), Lance (nativo ML), Zarr (array a blocchi), Avro e ORC. Copre la compressione, il partizionamento e la selezione del formato.
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Fonte: 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) |
Formati di serializzazione dei dati moderni: Parquet, Apache Arrow (Feather/IPC), Lance (nativo ML), Zarr (array a blocchi), Avro e ORC. Copre la compressione, il partizionamento e la selezione del formato. Fonte: legout/data-platform-agent-skills.
Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.
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Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/legout/data-platform-agent-skills --skill data-engineering-storage-formats Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
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