Оптимизация обработки списков фиксированной длины в Parquet

Формат Parquet широко используется для хранения данных в ML-пайплайнах, и новая оптимизация ускоряет работу со списками фиксированной длины. Это снижает затраты на загрузку датасетов и устраняет узкие места при подготовке данных для обучения моделей. Улучшение касается инфраструктуры хранения, но напрямую влияет на эффективность AI-проектов.