Lance在文件格式竞赛中瞄准Parquet
一款旨在解决广泛使用的Parquet格式局限性的新兴文件格式，正在接受一个开源基金会的采用审查。
Lance的构建基于这样一种理念：Parquet（在多个中心的数据湖中广泛使用）在处理机器学习和AI时已显陈旧，而一种额外的、互补的格式更能满足这些需求。该格式的背后是She，他是用于数据操作和分析的pandas软件库的原始贡献者之一，现在是LanceDB的首席执行官兼联合创始人，该公司支持并开发该格式。
She表示，转折点出现在AI和机器学习开始比传统分析驱动更多数据使用的时候。如今每个人都能利用来自某机构或另一机构的模型，真正的优势在于这些系统能以多快的速度获取数据。
然而，为机器学习推理访问数据所面临的挑战与将其用于分析时不同。“速度要快得多，因为现在很多数据是由模型生成的，每秒有数百个标记的自动数据生成。然后是多样性：现在不再仅仅是数字和时间戳，而是有长文本提示、图像、声波以及（向量）嵌入本身，” She说。
他认为现有的文件格式并非为满足这些需求而设计。She指出：“Parquet非常不适合存储较大的数据类型。如果你有多模态数据，从长文本到嵌入，再到图像和视频，Parquet对这种新型数据完全没有优化。这是因为它的行组以及数据布局的方式。当你尝试写入大规模数据时，会耗尽内存。”
AI还引入了许多新的工作负载，例如向量搜索和检索。She说，Parquet“对于搜索和检索非常糟糕”，因为它需要随机访问，而不像分析那样“读取连续的数据范围”。Lance文件格式2.1版于三月宣布，LanceDB本月早些时候表示其现已稳定。
其作者认为，Lance格式更好地适应了为机器学习和AI存储数据的挑战，因为它包含了文件格式、表格式和二级索引。“数据的布局方式不同，访问模式也发生了变化，因此我们保证了比Parquet更快的扫描速度，同时也保证了真正快速的随机访问，” She说。
Lance于2022年8月开源，该公司正在将其捐赠给一个基金会，预计年底前会发布公告。
Parquet也有自己的表格式合作伙伴。Apache Iceberg、Delta Lake（一个某机构项目）和Apache Hudi都用于将分析引擎带到数据所在处，而无需移动数据。近期有一些举措旨在拉近Iceberg和Delta的距离。
She认为，Lance并非要取代这些格式，而是与它们协同工作。“我们的座右铭是‘Lance用于AI，Iceberg用于BI’。对于分析工作负载，我们仍期望其存储在Iceberg中，但对于AI密集型的使用案例和数据集：搜索、训练和AI推理，我们期望使用Lance，” She说。
不过，正如数据操作平台供应商Coginiti的首席技术官Matthew Mullins所指出的，像Iceberg和Parquet这样的项目拥有发展势头的优势。“Parquet和Iceberg拥有现有地位和广泛支持的优势。Apache Iceberg在经历了十年开发后，真正崛起大约只有两年时间。一个关键因素是某机构和另一机构都全力投入Iceberg，现在每个供应商都支持Apache Iceberg，并且它被列入了每个企业的路线图。LanceDB将有一条漫长的道路，或许会因AI而加速，但它需要更多的社区支持才能成功。”
Iceberg也曾处于起步阶段，直到获得了包括某机构在内的供应商的支持，某机构已将这种表格式整合到其某存储桶中，并在包括某公司和另一公司在内的用户中广泛采用。Lance需要等待，看看它的论点是否能够以同样的方式引起共鸣。
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