Apache Parquet은 빅 데이터 처리 프레임워크에 사용하도록 최적화된 컬럼형 저장 형식(columnar storage format)입니다. 행 기반 형식(row-oriented formats)과 달리, Parquet은 데이터를 컬럼별로 저장하며, 이는 효율적인 데이터 압축(compression) 및 인코딩(encoding)을 가능하게 합니다. 이러한 컬럼형 저장 방식은 쿼리 엔진이 특정 쿼리에 필요한 컬럼만 검색할 수 있도록 하여, I/O를 크게 줄이고 쿼리 성능을 향상시킵니다. Parquet은 자체 설명(self-describing)이 가능하도록 설계되었으며, 이는 스키마(schema)가 데이터 파일 자체 내에 포함되어 있음을 의미합니다. 이를 통해 외부 메타데이터 저장소의 필요성이 사라지고 데이터 관리가 단순해집니다. Parquet은 광범위한 데이터 유형과 복잡한 중첩 구조(nested structures)를 지원합니다. 효율적인 데이터 저장 및 검색이 중요한 데이터 웨어하우징(data warehousing), 데이터 레이크(data lakes) 및 기타 빅 데이터 애플리케이션에서 널리 사용됩니다. Apache Spark, Hadoop, Presto와 같은 인기 있는 프레임워크와의 통합은 데이터 처리 파이프라인을 위한 다재다능한 선택지가 되게 합니다. 이 형식은 읽기 및 쓰기 작업 모두를 위해 설계되었지만, 데이터가 한 번 기록되고 여러 번 읽히는 시나리오(write-once, read-many)에서 주로 활용됩니다.