Parquet é um formato de armazenamento de dados em colunas, projetado para otimizar a leitura e o processamento de grandes volumes de dados. Ele foi desenvolvido para ser usado em sistemas distribuídos e frameworks de processamento de dados, como Apache Hadoop e Apache Spark.
O formato Parquet é baseado em um esquema de dados que descreve a estrutura dos dados armazenados. Ele divide os dados em arquivos de coluna, onde cada arquivo contém os valores de uma determinada coluna para todas as linhas da tabela. Essa organização por colunas oferece várias vantagens em relação aos formatos de armazenamento de linha tradicionais.
Algumas das principais vantagens do formato Parquet incluem:
- Compressão eficiente: O Parquet utiliza algoritmos de compressão projetados para funcionar bem com dados repetidos em colunas, o que pode resultar em tamanhos de arquivo menores e economia de espaço de armazenamento.
- Leitura seletiva: O formato permite a leitura seletiva de colunas específicas, o que é útil quando você precisa acessar apenas um subconjunto dos dados. Isso pode melhorar significativamente o desempenho de consultas e reduzir a quantidade de dados transferidos pela rede.
- Processamento paralelo: O Parquet permite que os sistemas de processamento de dados leiam e processem várias colunas simultaneamente, o que pode acelerar o processamento e a análise de grandes conjuntos de dados.
- Suporte a esquemas evolutivos: O formato Parquet é projetado para suportar esquemas de dados evolutivos, o que significa que você pode adicionar, remover ou modificar colunas ao longo do tempo sem ter que reconstruir completamente os dados existentes.
Devido às suas vantagens, o formato Parquet é amplamente utilizado em cenários de big data, onde o desempenho e a eficiência no processamento de dados são essenciais.