Parquet是可用于Hadoop生态系统中任何项目的开源文件格式。与基于行的文件（例如CSV或TSV文件）相比，Apache Parquet旨在提供高效且高性能的扁平列式数据存储格式。
Parquet使用记录粉碎和组装算法，该算法优于嵌套名称空间的简单拼合。Parquet经过优化，可以批量处理复杂的数据，并采用不同的方式进行有效的数据压缩和编码类型。这种方法最适合需要从大型表读取某些列的查询。Parquet只能读取所需的列，因此大大减少了IO。
以列格式存储数据的优点： 与CSV等基于行的文件相比，像Apache Parquet这样的列式存储旨在提高效率。查询列式存储时，您可以非常快地跳过无关数据。结果，与面向行的数据库相比，聚合查询耗时更少。这种存储方式已转化为节省硬件和最小化访问数据的延迟。 Apache Parquet是从头开始构建的。因此，它能够支持高级嵌套数据结构。Parquet数据文件的布局已针对处理大量数据的查询进行了优化，每个文件的千兆字节范围内。 Parquet构建为支持灵活的压缩选项和有效的编码方案。由于每一列的数据类型非常相似，因此每一列的压缩非常简单（这使查询更快）。可以使用几种可用的编解码器之一压缩数据。结果，可以不同地压缩不同的数据文件。 Apache Parquet最适合与AWS Athena，Amazon Redshift Spectrum，Google BigQuery和Google Dataproc等交互式和无服务器技术配合使用。 Parquet和CSV的区别 CSV是一种简单且广泛使用的格式，许多工具（例如Excel，Google表格和其他工具）都使用CSV来生成CSV文件。即使CSV文件是数据处理管道的默认格式，它也有一些缺点：
Amazon Athena和Spectrum将根据每个查询扫描的数据量收费。 Google和Amazon将根据GS / S3上存储的数据量向您收费。 Google Dataproc收费是基于时间的。 Parquet帮助其用户将大型数据集的存储需求减少了至少三分之一，此外，它大大缩短了扫描和反序列化时间，从而降低了总体成本。
下表比较了通过将数据从CSV转换为Parquet所节省的成本以及提速。
数据集
Amazon S3的大小
查询运行时间
扫描数据
成本
数据存储为CSV文件
1 TB
236秒
1.15 TB
$ 5.75
以Apache Parquet格式存储的数据
130 GB
6.78秒
2.51 GB
$ 0.01
积蓄
使用镶木地板时减少87％
快34倍
扫描数据减少99％
节省99.7％
