Apache Parquet är ett öppenkällkodsprojekt som tillhandahåller en effektiv näthinneläsbar lagringsslayout för att arbeta med Nestade Data. Den bygger på idén att lagringskostnader kan minimeras genom att komprimera data, och bearbetningskostnader kan minimeras genom att minimera I/O. Dess kompakta, effektiva format gör den mycket användbar för användningsfall som innefattar stora mängder komplexa data, såsom dataanalys och maskininlärning.
Parquet-formatet lagrar data i kolumner snarare än rader, vilket möjliggör mycket snabbare uppslagning av specifika dataelement. Medan rader lagras sekventiellt, vilket innebär att systemet måste gå igenom varje rad i sekvens tills det hittar den önskade informationen, lagras kolumner i grupper, vilket innebär att systemet kan hoppa direkt till den önskade platsen och extrahera dess värde mycket snabbare.
Parquet ger också hög effektivitet och lägre lagringskostnader eftersom data i kolumner är mer sammanhängande, vilket leder till bättre komprimeringshastigheter såväl som snabbare dataavsökning och analys. Dessutom kan Parquet användas med en mängd olika data processering verktyg, inklusive Apache Hadoop, Apache Spark och Apache Impala, vilket gör det till ett populärt val för verktyg inom big data ekosystemet.
