Snowflake Connect: IA. 27 de janeiro 2026
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O Apache Parquet é um formato de armazenamento em colunas criado para oferecer velocidade e eficiência. Em vez de salvar dados linha por linha como uma tabela de banco de dados tradicional, ele armazena valores por coluna. Com esse design, é mais fácil compactar informações, examinar grandes conjuntos de dados e extrair apenas os campos necessários, resultando em consultas mais rápidas e em arquivos menores.
O formato Parquet tornou-se o padrão para os ecossistemas de big data. É o formato que embasa muitas das tabelas que se encontram em data lakes na nuvem e warehouses, onde petabytes de informação precisam ser mantidos compactados, mas acessíveis. Ele também é um componente de pipelines modernos de ETL, onde os dados brutos são constantemente transformados e movidos entre sistemas. Se uma organização estiver executando análises de dados em Spark, consultando mecanismos em SQL, como Presto, ou armazenando histórico de longo prazo no Amazon S3, o formato Parquet ajuda a manter essas operações eficientes e econômicas.
Um arquivo Parquet é um tipo de arquivo usado em engenharia de dados para armazenar e processar grandes conjuntos de dados. Ele foi desenvolvido para manter grandes volumes de informações compactadas e, ao mesmo tempo, facilitar a análise.
O Apache Parquet é um formato de arquivo binário de colunas desenvolvido especificamente para esse trabalho. A simples mudança para o armazenamento de dados por colunas em vez de linhas faz uma grande diferença. Isso permite aos sistemas ler apenas os campos necessários para uma consulta, compactar valores semelhantes juntos e mover bilhões de registros com rapidez.
Graças a esse design, o Parquet é amplamente utilizado em fluxos de trabalho de análise de dados, onde a velocidade e a eficiência do armazenamento são primordiais. Se os dados estão em Hadoop, Spark ou em uma plataforma de dados na nuvem, como o Snowflake, os arquivos Parquet facilitam a execução rápida de consultas sem aumentar os custos de armazenamento.
A eficiência do Parquet vem da forma como ele organiza os dados em camadas. Sua estrutura em colunas, aliada à compactação e aos metadados autoexplicativos integrados, permite que mecanismos de análise de dados em sistemas schema-on-read ignorem informações irrelevantes e verifiquem apenas aquilo que é importante.
Cada arquivo Parquet é dividido em grupos de linhas, que contêm uma parte menor do conjunto de dados. Esses recursos podem ser processados em paralelo, possibilitando consultar arquivos enormes com rapidez em vários nós.
Dentro de cada grupo de linhas, os dados são armazenados por colunas. As consultas podem selecionar apenas os campos de que precisam (nomes de clientes sem histórico de transações, por exemplo), reduzindo custos de E/S e processamento.
Os blocos de colunas são posteriormente divididos em páginas, a unidade de armazenamento mais granular. Como os valores do mesmo tipo são armazenados em conjunto, o Parquet pode realizar uma compactação eficiente, diminuindo arquivos e agilizando as verificações.
Os arquivos Parquet também transportam metadados que descrevem o esquema, os tipos de dados e os intervalos de valor. Com essas informações, os mecanismos podem pular grupos e colunas de linhas desnecessárias sem precisar verificar o arquivo completo.
Durante a execução, os mecanismos usam esses metadados para examinar apenas as partes relevantes dos dados, o que agiliza o desempenho e evita leituras desnecessárias.
No mundo de big data, o Apache Parquet é muito valorizado por sua capacidade de combinar armazenamento compacto e consultas rápidas e flexíveis. Esses recursos característicos fizeram dele o formato ideal para data lakes na nuvem e análise de dados em grande escala.
O Parquet armazena dados em colunas, em vez de linhas, para que as consultas leiam apenas os campos de que precisam. Agrupar valores semelhantes também torna a compactação mais eficiente.
Cada arquivo traz esquemas e metadados sobre tipos, contas e intervalos. Isso permite que as consultas ignorem dados irrelevantes e interpretem arquivos sem documentação adicional.
A organização em colunas possibilita métodos de compactação, como codificação de tempo de execução e dicionário. Esses recursos reduzem o tamanho do arquivo e agilizam as verificações, reduzindo os custos de armazenagem e processamento.
O Parquet integra-se a Hadoop, Spark, Hive, Presto e plataformas de nuvem, como AWS e Azure. Seu design de código aberto facilita sua integração em diversos ecossistemas.
Além de tabelas planas, o Parquet pode armazenar matrizes, mapas e outras estruturas aninhadas. Essa flexibilidade evita nivelar dados complexos em formatos baseados em linha menos eficientes.
O Parquet usa o predicate pushdown (filtragem de fontes) para filtrar linhas irrelevantes antes de realizar verificações. Ao reduzir o escopo, o recurso diminui o tempo das consultas e reduz o desperdício de processamento.
O design de Parquet oferece um claro valor comercial. As organizações adotam esse modelo, pois ele reduz os custos, acelera os insights e sua escala pode ser ajustada de acordo com as necessidades modernas de dados. Confira a seguir alguns dos principais benefícios.
A codificação a compactação em colunas ajudam a reduzir consideravelmente o volume de dados, em comparação com CSV e JSON. Os arquivos compactados reduzem os custos com armazenagem na nuvem e sobrecarga de rede ao mover dados entre sistemas.
Como o Parquet realiza leituras seletivas, os mecanismos de consulta não desperdiçam tempo verificando cada campo em um conjunto de dados. Aliado à compactação eficiente, isso leva a tempos de execução mais rápidos e dashboards mais responsivos.
O Parquet funciona com a maioria das principais plataformas de análise de dados, desde Spark e Hive até Snowflake e BigQuery. Com essa ampla compatibilidade, fica mais fácil integrar os fluxos de trabalho já existentes, sem necessidade de desenvolvimento personalizado ou conversões de formato.
O Parquet foi criado para funcionar em escala. Sua estrutura oferece suporte ao processamento distribuído, para que as consultas possam ser executadas em várias máquinas em paralelo. Isso o torna uma opção ideal para data lakes e ambientes corporativos, onde conjuntos de dados podem atingir tamanhos em terabytes ou petabytes.
No Parquet, a combinação de armazenamento compacto e análise de dados rápida, torna esse formato uma escolha ideal para todos os setores. Confira a seguir algumas das maneiras mais comuns de como as organizações utilizam esse modelo na prática.
AWS, Azure e Google Cloud oferecem suporte nativo ao Parquet, o formato ideal para lidar com grandes volumes de conjuntos de dados estruturados e semiestruturados. A compactação reduz os custos de armazenamento, e o esquema integrado mantém os dados consistentes para ferramentas de análise de dados empregadas mais adiante no processo.
Com frequência, os modelos de treinamento exigem a análise de bilhões de linhas para apenas alguns recursos. O layout de colunas do Parquet permite que os engenheiros extraiam apenas os atributos necessários, economizando tempo e capacidade de processamento.
Dashboards exigem velocidade. Com o Parquet, as ferramentas de inteligência de mercado (business intelligence, BI) podem extrair apenas os campos necessários e filtrar os dados com antecedência, mantendo as visualizações responsivas até mesmo em escala.
Os dispositivos de IoT geram leituras de sensores sem cessar. O Parquet compacta esses dados de série temporal e torna a detecção de anomalias ou as consultas de tendências mais eficientes.
Bancos e entidades processadoras de pagamento adotam o Parquet para processar um alto volume de dados de transações. O armazenamento em colunas acelera a detecção de fraudes, enquanto os metadados garantem a conformidade por meio de trilhas de auditoria claras.
Hospitais e pesquisadores lidam com registros confidenciais e complexos. O Parquet compacta esses conjuntos de dados, oferece suporte a estruturas aninhadas, como resultados de exames laboratoriais, possibilitando análises mais rápidas para pesquisa ou planejamento.
CSV e JSON continuam formatos populares porque são simples e fáceis de ler pelas pessoas. No entanto, eles não foram criados tendo big data em mente. O Parquet, por sua vez, foi desenvolvido para oferecer escala, velocidade e eficiência. Veja, a seguir, como esses modelos funcionam.
Os arquivos CSV armazenam dados linha por linha em texto simples. Isso facilita abri-los em Excel ou transferi-los para bancos de dados básicos, mas também os torna ineficazes para análise de dados em grande escala. O CSV não oferece compactação integrada. Por isso, os arquivos, rapidamente, aumentam de tamanho e as consultas precisam examinar todos os campos. O gerenciamento de esquemas é mínimo (tudo baseia-se em texto, a menos que seja definido de outra forma posteriormente), o que pode levar a inconsistências.
Por outro lado, o Parquet armazena dados em colunas e usa a codificação binária. Isso possibilita compactação mais forte, leituras mais rápidas e consulta seletiva. Ele também incorpora esquemas e metadados diretamente ao arquivo, tornando-o autoexplicativo. Embora arquivos CSVs sejam adequados para pequenos conjuntos de dados e troca de dados, o Parquet é mais adequado para análise de dados corporativa e armazenamento em escala de nuvem.
O formato JSON é muitas vezes usado para armazenar dados semiestruturados ou hierarquizados, como respostas de APIs ou logs. A flexibilidade é um dos pontos fortes desse tipo de arquivo. Com facilidade, ele pode lidar com estruturas aninhadas. No entanto, isso tem um custo. JSON é um processo muito detalhado, com nomes repetitivos de campos que aumentam demais o tamanho dos arquivos, e as consultas exigem a análise de cada objeto do começo ao fim.
O Parquet também lida com tipos aninhados e complexos, mas os compacta em um formato de colunas muito mais eficiente para análise. Suporte a metadados e esquemas permitem consultas mais rápidas, e a filtragem de fontes (predicate pushdown) permite pular linhas irrelevantes. JSON funciona bem para trocas leves de dados ou apps para web, mas o Parquet é a melhor escolha para o armazenamento de longo prazo e a análise de dados em escala.
O formato Parquet tornou-se o padrão da arquitetura de dados moderna graças ao seu design de colunas, compactação e suporte de esquema. Ao reduzir as necessidades de armazenamento e acelerar as consultas, ele permite que as organizações gerenciem os dados em escala sem adição de custos ou complexidade. Desde data lakes na nuvem até pipelines de aprendizado de máquina, o formato Parquet oferece aos clientes uma análise de dados rápida e confiável. À medida que os volumes de dados aumentam, sua eficiência e escalabilidade vão torná-los essenciais para as cargas de trabalho de big data e nuvem.
O Parquet oferece suporte a diversos tipos de dados, desde integrais simples e cadeias de caracteres até tipos mais complexos, como conjuntos, mapas e estruturas aninhadas. Essa flexibilidade permite a ele lidar com tabelas planas, bem como dados hierárquicos frequentemente encontrados em JSON ou Avro.
O Parquet realiza compactação no nível de coluna, agrupando valores semelhantes em conjunto para melhorar a eficiência. Técnicas como codificação em tempo de execução, codificação de dicionário e bit-packing reduzem o tamanho do arquivo e mantêm as consultas rápidas. Como a compactação ocorre por coluna, os mecanismos ainda podem ler apenas os campos de que precisam sem descompactar todo o conjunto de dados.
Para análise de dados em grande escala, sim. O armazenamento em colunas do Parquet, a codificação binária e o suporte aos metadados o tornam muito mais eficiente do que o CSV. Ele compacta arquivos com mais eficiência e possibilita consulta seletiva, o que otimiza o desempenho. CSV ainda tem seu lugar (é simples, transferível e fácil de usar em planilhas). No entanto, o Parquet é geralmente o melhor escolha para ambientes de big data.
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