诞生于 Hadoop 时代的 Apache Parquet 如今已有十余年历史。随着 AI 工作负载对超宽表、高维向量嵌入（embedding）以及复杂半结构化数据提出需求，Lance、Vortex、Nimble 等新兴选手纷纷登场，将自己定位为"Parquet 杀手"。业界最无处不在的列式格式，是否终于走到了暮年？

在本次演讲中，我们将拨开炒作的迷雾，剖析 Parquet 的现状及其雄心勃勃的 2026 年路线图。我们会探讨为什么 Parquet 的生态依然是它"不可撼动的护城河"——从各大主流查询引擎到 Hugging Face 这样的 AI 枢纽——更重要的是，它如何正在经历一次根本性的技术重生，以应对现代挑战。

本次演讲围绕三大核心支柱展开：

• 挑战者格局：我们将分析 Lance（随机访问）和 Nimble（元数据效率）等现代格式旨在填补的性能差距，正视"经典" Parquet 在以 AI 为中心的工作负载下的局限。
• Parquet 的"自我进化"：我们将深入剖析 Apache Parquet 社区中的最新架构突破： (1) 新的原语能力：探索兼具类似 JSON 的灵活性与列式性能的 Variant 类型，以及面向专门分析的 Geometry 类型。 (2) 下一代编码：介绍 ALP（自适应无损浮点编码）与 FSST（快速静态符号表），以实现极致压缩与字符串加速。 (3) 架构现代化：从 Thrift 迁移到 FlatBuffers，以解决拥有数万列的表的元数据瓶颈。
• 跨项目协同：Parquet 如何与 Apache Iceberg 协作，以支持原生的列级更新、二级索引以及非结构化数据存储。

讲师:

Gang Wu：Singdata 软件工程师

Gang 是 Singdata 的软件工程师，从事湖仓存储相关工作。他是 Apache Arrow、Apache ORC、Apache Parquet 的 PMC 成员，以及 Apache Iceberg 的 committer，同时也是 ASF 成员。在加入 Singdata 之前，他曾分别在 Uber 从事 Apache Spark 相关工作，以及在阿里巴巴从事 MaxCompute 云数据仓库相关工作。

Zehua Zou：Singdata 软件工程师

我是 Arrow、Parquet、Iceberg 等项目的贡献者。