Apache Parquet é um formato de armazenamento colunar otimizado para uso com frameworks de processamento de big data. Diferentemente de formatos orientados a linhas, o Parquet armazena dados por colunas, o que permite compressão e codificação de dados eficientes. Este armazenamento colunar permite que os motores de consulta recuperem apenas as colunas necessárias para uma determinada consulta, reduzindo significativamente as operações de I/O e melhorando o desempenho das consultas. O Parquet foi projetado para ser autodescritivo, o que significa que o esquema é 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 eficientes 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 usado em cenários onde os dados são escritos uma vez e lidos muitas vezes (write-once, read-many).