Apache Parquet est un format de stockage colonnaire optimisé pour une utilisation avec les frameworks de traitement de mégadonnées (big data). Contrairement aux formats orientés ligne, Parquet stocke les données par colonnes, ce qui permet une compression et un encodage des données très efficaces. Ce stockage colonnaire permet aux moteurs de requête de récupérer uniquement les colonnes nécessaires pour une requête donnée, réduisant considérablement les E/S (Entrées/Sorties) et améliorant ainsi les performances des requêtes. Parquet est conçu pour être auto-descriptif (self-describing), ce qui signifie que le schéma est intégré au fichier de données lui-même. Ceci élimine le besoin de magasins de métadonnées externes et simplifie la gestion des données. Il prend en charge un large éventail de types de données et de structures imbriquées complexes. Parquet est largement utilisé dans l'entreposage de données (data warehousing), les lacs de données (data lakes) et d'autres applications de mégadonnées où le stockage et la récupération efficaces des données sont critiques. Son intégration avec des frameworks populaires comme Apache Spark, Hadoop et Presto en fait un choix polyvalent pour les pipelines de traitement de données. Le format est conçu pour les opérations de lecture et d'écriture, bien qu'il soit souvent utilisé dans des scénarios où les données sont écrites une seule fois et lues plusieurs fois (write-once, read-many).