Apache Parquet è un formato di archiviazione colonnare ottimizzato per l'uso con framework di elaborazione di big data. A differenza dei formati orientati alle righe, Parquet memorizza i dati per colonne, il che consente una compressione e una codifica dei dati efficienti. Questa archiviazione colonnare permette ai motori di query di recuperare solo le colonne necessarie per una data query, riducendo significativamente l'I/O e migliorando le prestazioni delle query. Parquet è progettato per essere auto-descrittivo, il che significa che lo schema è incorporato all'interno del file di dati stesso. Ciò elimina la necessità di archivi di metadati esterni e semplifica la gestione dei dati. Supporta un'ampia gamma di tipi di dati e strutture annidate complesse. Parquet è ampiamente utilizzato nei data warehouse, nei data lake e in altre applicazioni di big data in cui l'archiviazione e il recupero efficienti dei dati sono fondamentali. La sua integrazione con framework popolari come Apache Spark, Hadoop e Presto lo rende una scelta versatile per le pipeline di elaborazione dei dati. Il formato è progettato sia per le operazioni di lettura che di scrittura, sebbene sia spesso utilizzato in scenari in cui i dati vengono scritti una volta e letti molte volte (write-once, read-many).