Apache Parquetは、ビッグデータ処理フレームワークでの利用に最適化されたカラム型ストレージフォーマットです。行指向フォーマットとは異なり、Parquetはデータを列（カラム）ごとに格納するため、効率的なデータ圧縮とエンコーディングが可能です。このカラム型ストレージの特性により、クエリエンジンは特定のクエリに必要な列のみを取得でき、I/O（入出力）を大幅に削減し、クエリパフォーマンスを劇的に向上させます。Parquetは自己記述型（self-describing）として設計されており、スキーマ情報がデータファイル自体に埋め込まれています。これにより、外部のメタデータストアが不要となり、データ管理が簡素化されます。幅広いデータ型と複雑なネストされた構造をサポートしており、効率的なデータストレージと取得が不可欠なデータウェアハウジング、データレイク、その他のビッグデータアプリケーションで広く使用されています。Apache Spark、Hadoop、Prestoなどの人気のあるフレームワークとの統合性が高く、データ処理パイプラインにおいて多用途な選択肢となっています。読み書き両方に対応していますが、データが一度書き込まれて何度も読み込まれる（write-once, read-many）シナリオで特に利用されます。