主流选 apache/parquet-go，它是 apache 官方维护的 go 实现，兼容 parquet 2.0，支持完整 schema 演化和压缩；原 xitongxue 版已归档，不推荐新项目使用。
用 parquet-go 还是 apache/parquet-go？
现在主流选 apache/parquet-go，它是 Apache 官方维护的 Go 实现，兼容 Parquet 2.0 规范，支持更完整的 schema 演化和压缩选项。而老的 parquet-go（xitongxue 版）已归档，不支持 INT96 时间戳、不维护 Arrow 兼容性，新项目别踩这个坑。
- 安装命令必须用
go get github.com/apache/parquet-go@latest，别漏掉@latest，否则可能拉到半年前的旧 commit - 它不自带 Arrow 集成，如果要和
arrow-go互转数据，得自己桥接parquet-go的RowGroupReader和 Arrow 的array.Record - 对 Windows 路径分隔符敏感：写文件时若路径含
\，WriteFile会静默失败，建议统一用/或filepath.ToSlash()
WriteFile 写 Parquet 文件的最小可靠流程
不能只调 parquet.WriteFile 就完事——它内部不校验 schema 合法性，字段名含空格或重复会导致读取端解析崩溃，且默认不压缩，文件体积大三倍以上。
- schema 必须显式定义：用
parquet.NewSchema构建，字段名只允许字母、数字、下划线，开头不能是数字 - 压缩必须手动开：传入
parquet.CompressionCodec(1)（1 = SNAPPY），ZSTD 需要额外 build tag：go build -tags zstd - 写入前检查数据长度：每列切片长度必须一致，否则
WriteFile会 panic 报"mismatched column lengths" - 示例关键行：
parquet.WriteFile("data.parquet", records, parquet.CompressionCodec(1), parquet.SchemaOf(&MyStruct{}))
读 ReadFile 时字段映射错位的常见原因
读出来字段值全乱了，不是数据问题，基本是 schema 解析和结构体 tag 对不上。Parquet 不靠字段顺序匹配，而是靠列名（column name）和结构体字段的 parquet tag 严格对应。
- 结构体字段没加
parquet:"name"tag，默认用字段名小写，但 Parquet 文件里列名可能是user_id，而你的字段叫UserID，没 tag 就变成userid，匹配失败 - 嵌套 struct 支持弱：比如
Address struct { City string `parquet:"city"` }，必须整个Address字段也带 tag，如Addr Address `parquet:"address"`，否则解析器找不到嵌套路径 - 读部分列更快：用
parquet.ReadColumn直接读单列，避免把整行反序列化进 struct，内存省一半以上 - 遇到
"unknown type: INT96"错误，说明文件含 legacy 时间戳，需加解码选项：parquet.WithTimePrecision(parquet.Microseconds)
并发读写 Parquet 文件的安全边界
parquet-go 的 reader/writer 实例都不是 goroutine-safe 的，但底层文件句柄可以复用——重点在“谁控制打开和关闭”。
- 多个 goroutine 同时
ReadFile没问题，因为每次调用都新建 reader；但共用一个*parquet.File实例并发调RowGroupReader会 panic - 写文件时不能并发往同一个
*os.File写，哪怕用不同 writer；正确做法是每个 goroutine 写独立文件，最后用 Parquet 的merge工具合并（或自己用parquet.MergeFiles） - 内存映射读（
parquet.OpenFile）比ReadFile快 2–3 倍，但要求文件不被其他进程修改，生产环境用前得加文件锁
*）都会导致静默错位，不是报错，是读出错误值——这点最容易被忽略。golang免费学习笔记（深入）：立即使用
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