Apache Parquet es un formato de almacenamiento columnar optimizado para su uso con marcos de trabajo de procesamiento de big data. A diferencia de los formatos orientados a filas, Parquet almacena los datos por columnas, lo que permite una compresión y codificación de datos altamente eficientes. Este almacenamiento columnar permite a los motores de consulta recuperar únicamente las columnas necesarias para una consulta específica, reduciendo significativamente las operaciones de entrada/salida (I/O) y mejorando el rendimiento de las consultas. Parquet está diseñado para ser autodescriptivo, lo que significa que el esquema está integrado dentro del propio archivo de datos. Esto elimina la necesidad de almacenes de metadatos externos y simplifica la gestión de datos. Es compatible con una amplia gama de tipos de datos y estructuras anidadas complejas. Parquet se utiliza ampliamente en almacenamiento de datos (data warehousing), lagos de datos (data lakes) y otras aplicaciones de big data donde el almacenamiento y la recuperación eficiente de datos son críticos. Su integración con marcos populares como Apache Spark, Hadoop y Presto lo convierte en una opción versátil para tuberías de procesamiento de datos. El formato está diseñado tanto para operaciones de lectura como de escritura, aunque a menudo se utiliza en escenarios donde los datos se escriben una vez y se leen muchas veces (modelo write-once, read-many).