🎯 情报来源：Hugging Face – Blog
Hugging Face近日宣布其21PB数据集存储中占比4PB的Parquet文件迎来重大技术升级。通过整合新型Xet存储层与Apache Arrow的Parquet内容定义分块(CDC)功能，实现了数据集上传/下载效率的突破性提升。测试显示，在列增减、行插入等典型场景下，数据传输量可降低至传统方式的10%以下。
该技术突破的核心在于Xet存储层的全局内容寻址能力与Parquet CDC的协同作用。当用户修改OpenOrca等数据集时，系统仅传输变更数据块而非完整文件。在重复上传相同文件场景中，数据传输量归零；而新增两列时，实际传输数据占比不足原文件的15%。
💡 核心要点
- 存储规模：Hugging Face平台当前托管21PB数据集，其中4PB为Parquet格式文件
- 技术组合：Xet存储层+Parquet CDC实现跨仓库级去重，行插入场景传输量减少83%
- 版本要求：需PyArrow≥21.0.0版本支持，Pandas同步兼容CDC功能
- 实测效果：列类型变更场景仅需传输新列数据+元数据，数据复用率达92%
- 应用扩展：支持多文件分片场景，不同分片策略下仍保持90%+数据复用率
📌 情报分析
技术价值：极高
解决Parquet文件字节级差异导致的去重难题，通过逻辑层CDC预分块使相同内容始终生成一致数据页，技术实现具创新性。实测数据显示行操作场景性能提升5-10倍。
商业价值：高
每年可节省数百万美元云存储成本（按4PB存储量计算）。缩短AI研发周期，数据集版本迭代效率提升显著，尤其利好需要频繁修改标注的NLP项目。
趋势预测：高
内容寻址存储将成为AI基建标配，技术文档显示该架构已支持跨仓库数据共享，未来可能扩展至模型权重管理等更多场景，形成MLOps新范式。