Apache Parquet es un formato de almacenamiento columnar optimizado para su uso con marcos de procesamiento de big data. A diferencia de los formatos orientados a filas, Parquet almacena datos por columnas, lo que permite una compresión y codificación de datos eficiente. Este almacenamiento columnar permite a los motores de consulta recuperar solo las columnas necesarias para una consulta dada, reduciendo significativamente las operaciones de E/S (I/O) y mejorando el rendimiento de las consultas. Parquet está diseñado para ser autodescriptivo, lo que significa que el esquema está incrustado dentro del propio archivo de datos. Esto elimina la necesidad de almacenes de metadatos externos y simplifica la gestión de datos. Soporta una amplia gama de tipos de datos y estructuras anidadas complejas. Parquet se utiliza ampliamente en el almacenamiento de datos (data warehousing), lagos de datos (data lakes) y otras aplicaciones de big data donde el almacenamiento y la recuperación eficientes de datos son críticos. Su integración con marcos populares como Apache Spark, Hadoop y Presto lo convierte en una opción versátil para las 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 (write-once, read-many).