O Apache Parquet é um formato de armazenamento colunar otimizado para uso com frameworks de processamento de big data. Ao contrário dos formatos orientados a linhas, o Parquet armazena os dados por colunas, o que permite uma compressão e codificação de dados altamente eficientes. Esse armazenamento colunar permite que mecanismos de consulta recuperem apenas as colunas necessárias para uma determinada consulta, reduzindo significativamente a entrada/saída (I/O) e melhorando o desempenho das consultas. O Parquet foi projetado para ser autodescritivo, o que significa que o esquema (schema) está incorporado no próprio arquivo de dados. Isso elimina a necessidade de armazenamentos de metadados externos e simplifica o gerenciamento de dados. Ele suporta uma ampla gama de tipos de dados e estruturas aninhadas complexas. O Parquet é amplamente utilizado em data warehousing, data lakes e outras aplicações de big data onde o armazenamento e a recuperação eficiente de dados são críticos. Sua integração com frameworks populares como Apache Spark, Hadoop e Presto o torna uma escolha versátil para pipelines de processamento de dados. O formato é projetado tanto para operações de leitura quanto de escrita, embora seja frequentemente utilizado em cenários onde os dados são gravados uma vez e lidos muitas vezes (write-once, read-many).