O que é um arquivo Parquet? Principais pontos para saber

O formato de arquivo é um dos maiores gargalos em analytics. Formatos baseados em texto como CSV e JSON são fáceis de ler e compartilhar, mas não foram feitos para a escala e a complexidade das cargas analíticas atuais. Cada consulta paga um preço em performance porque esses formatos não diferenciam os dados de que você precisa dos que você não precisa.

O Parquet resolve esse problema. É um formato de arquivo criado especificamente para workloads analíticos em engenharia de dados, ciência de dados e sistemas de big data. Armazenar dados coluna por coluna, em vez de linha por linha, permite que as consultas leiam apenas o que é necessário. E qual é o resultado? Consultas mais rápidas, menor custo de armazenamento e menos computação desperdiçada.

Neste artigo, vou explicar o que torna o Parquet diferente, como ele funciona em alto nível e quando você deve usá-lo. O foco aqui são conceitos e casos de uso, não detalhes de implementação de baixo nível ou código. Se quiser colocar a mão na massa com exemplos práticos e implementação, temos um guia detalhado sobre Apache Parquet para profissionais de dados que cobre o lado técnico.

O que é um arquivo Parquet?

Afinal, o que exatamente é Parquet? No essencial, é um formato de armazenamento colunar criado para guardar dados com eficiência e acelerar consultas analíticas. Em vez de armazenar os dados linha a linha, como em formatos tradicionais, o Parquet guarda coluna por coluna. Essa mudança aparentemente simples o torna ideal para processamento de dados em grande escala.

O Parquet funciona melhor em cenários em que você:

• Lê apenas um subconjunto de colunas de um dataset
• Escaneia grandes volumes de dados
• Realiza agregações, filtros e consultas analíticas

O formato faz parte do ecossistema Apache e é mantido como um padrão open source pelo Apache Parquet. Por ser aberto e bem suportado, o Parquet se integra facilmente a muitas ferramentas modernas de dados, incluindo data warehouses, data lakes e frameworks de processamento distribuído.

Armazenamento colunar vs. formatos por linha

Formatos por linha (CSV, JSON) armazenam registros completos em uma única linha. Isso funciona bem para casos transacionais ou quando você precisa ler linhas inteiras de uma vez.

Formatos colunares (Parquet) armazenam juntos todos os valores da mesma coluna. Isso permite que os mecanismos de analytics leiam apenas as colunas necessárias, ignorando o restante.

Exemplo: se um dataset tem 50 colunas, mas sua análise precisa de apenas 3, um formato colunar como Parquet lê só essas 3. Em um formato por linha, é preciso escanear a linha inteira, mesmo que a maior parte dos dados não seja usada.

Vamos deixar mais concreto. Imagine que você está analisando transações de e-commerce. Seu dataset tem 40 colunas, mas você só precisa calcular o valor médio do pedido por mês. Você precisa apenas de order_total e order_date. Com Parquet, sua consulta lê exatamente essas 2 colunas. Com CSV, lê todas as 40 colunas de cada linha, mesmo que 38 sejam irrelevantes para sua análise. Em um dataset com milhões de transações, essa diferença é enorme.

Esse tipo de eficiência é fundamental para transformar dados em valor. Se você se interessa por como os dados brutos evoluem até virarem insights acionáveis, nosso guia da pirâmide dados-informação-conhecimento-sabedoria detalha essa transformação.

Por que o Parquet é tão usado

Esse design colunar se traduz em várias vantagens práticas para analytics:

• Melhor compactação, já que tipos de dados semelhantes armazenados juntos comprimem com mais eficiência
• Consultas mais rápidas, pois os mecanismos processam menos dados no geral
• Custos de armazenamento menores em comparação com formatos texto puro

Essas características fazem do Parquet uma escolha comum em data lakes, storage na nuvem e pipelines analíticos em que eficiência importa mais do que legibilidade humana.

Resumindo, o Parquet é um formato colunar, de padrão aberto, construído para lidar com grandes datasets de forma eficiente, especialmente quando o objetivo é análise e não apenas troca simples de dados.

Por que arquivos Parquet são usados em analytics

Agora que vimos o que é Parquet, vamos ao motivo de ele ter se tornado tão popular em analytics. Não é porque seja mais fácil de usar que outros formatos. É porque o Parquet é muito mais eficiente em escala, e a maioria dos workloads analíticos não é como sistemas transacionais, em que você busca um registro completo por vez. Em vez disso, eles varrem grandes conjuntos de dados e focam em um subconjunto de colunas.

O armazenamento colunar se encaixa naturalmente nesse padrão. Quando os dados são armazenados por coluna, os motores analíticos leem apenas os campos necessários. Se uma consulta toca cinco colunas de cinquenta, o Parquet permite pular completamente as outras quarenta e cinco. Isso reduz drasticamente o I/O de disco, que muitas vezes é o principal gargalo no processamento de dados.

A compactação é outra grande vantagem. Valores na mesma coluna costumam compartilhar tipos e faixas semelhantes, então o Parquet os comprime muito melhor do que formatos por linha. Melhor compactação significa arquivos menores, menor custo de armazenamento e menos dados para transferir durante a execução das consultas.

Esses dois fatores (menos I/O e mais compactação) se traduzem diretamente em consultas mais rápidas. Por isso o Parquet virou escolha padrão em muitos mecanismos de analytics e sistemas de consulta distribuída.

Hoje o Parquet é formato padrão em data lakes e plataformas analíticas na nuvem, onde grandes volumes de dados são armazenados uma vez e consultados repetidamente. Nesses ambientes, desempenho e custo importam mais do que legibilidade humana, tornando o Parquet mais adequado do que formatos texto como CSV ou JSON.

Se você trabalha com Python, muitas vezes vai precisar transitar entre formatos. Nosso guia de importação de dados em Python mostra como trabalhar com Parquet ao lado de CSV, JSON e outros formatos.

Como arquivos Parquet armazenam dados (visão geral)

Falamos dos benefícios do armazenamento colunar, mas como o Parquet organiza os dados em disco? Em vez de escrever registros completos sequencialmente (por linha), o Parquet agrupa todos os valores de cada coluna.

Em um formato por linha, cada registro é escrito por completo antes de avançar para o próximo. Isso funciona quando você frequentemente precisa de linhas inteiras, mas fica ineficiente quando consultas analíticas se importam com poucos campos.

O Parquet faz o oposto. Todos os valores da mesma coluna são armazenados juntos, e cada coluna é independente. Quando uma consulta roda, o motor analítico escaneia só as colunas relevantes e ignora o resto. Se a consulta aplica condições a uma coluna específica, o motor avalia essas condições diretamente, sem tocar campos não relacionados. Menos leituras de disco, execução mais rápida.

Você não precisa entender as estruturas internas do Parquet para se beneficiar. A ideia-chave é simples: armazenar dados semelhantes juntos permite leituras mais inteligentes. Só essa escolha de design já torna o Parquet eficaz para workloads analíticos, mesmo antes de considerar compactação ou outras otimizações.

Esses padrões de armazenamento ficam ainda mais importantes em sistemas de dados em grande escala. Se você usa PostgreSQL para consultas estruturadas, confira nosso cheat sheet de fundamentos do PostgreSQL com dicas de otimização. E se estiver lidando com datasets gigantes, vale explorar estratégias de particionamento de dados para combinar com o armazenamento colunar do Parquet.

Essa disposição orientada a colunas explica por que o Parquet tem tanta performance em ambientes intensivos em analytics e por que virou um formato fundamental em sistemas de dados modernos.

Principais recursos do formato Parquet

Além do conceito central de armazenamento colunar, o Parquet inclui diversos recursos que o tornam especialmente eficaz para workloads analíticos. Em vez de priorizar a legibilidade humana, o formato privilegia armazenamento eficiente, consultas rápidas e interoperabilidade entre ferramentas modernas de dados.

Armazenamento colunar

O Parquet armazena por colunas em vez de linhas, permitindo aos mecanismos analíticos ler apenas os campos necessários para a consulta. Isso reduz leituras desnecessárias e melhora muito a performance em grandes datasets.

Compactação eficiente

Como os valores na mesma coluna costumam ser semelhantes, o Parquet atinge taxas de compactação muito maiores do que formatos por linha. Arquivos menores significam menor custo de armazenamento e transferências mais rápidas.

Suporte a esquema

Arquivos Parquet incluem um esquema explícito que define tipos de dados e estrutura. Isso garante interpretação consistente entre ferramentas e evita problemas comuns causados por formatos de texto pouco tipados. Se você trabalha com Power BI, a gestão de esquema é ainda mais importante. Saiba mais sobre como tratar estruturas de tabelas no nosso guia sobre trabalhar com tabelas no Power Query M.

Metadados embutidos para consultas mais rápidas

O Parquet armazena metadados sobre colunas e blocos de dados, permitindo que os mecanismos de consulta pulem trechos irrelevantes do arquivo. Isso deixa filtros e leituras seletivas mais eficientes, sem escanear o dataset inteiro.

Compatibilidade com ferramentas de big data

O Parquet é suportado pela maioria dos frameworks modernos de processamento e motores de consulta, tornando-o uma escolha confiável para data lakes e fluxos analíticos na nuvem. Essa ampla compatibilidade ajuda a evitar aprisionamento em formato, mantendo a performance.

O formato funciona bem em diferentes ferramentas e linguagens. Se você está criando dashboards, nossa trilha Power BI Fundamentals mostra como trabalhar com diversas fontes de dados com eficiência. Para usuários de R que fazem manipulação de dados em larga escala, o pacote data.table combina muito bem com Parquet para analytics de alta performance.

Parquet vs. CSV e outros formatos

Talvez você esteja se perguntando como o Parquet se compara a formatos já conhecidos, como CSV. A resposta curta é que Parquet e CSV foram projetados para usos diferentes.

CSV é um formato por linha, em texto puro. É fácil de criar, abrir em um editor de texto ou planilha e simples de compartilhar. Isso o torna uma boa opção para datasets pequenos, exports rápidos e troca básica de dados entre sistemas ou pessoas.

Já o Parquet é um formato binário e colunar, feito para analytics. Em vez de otimizar legibilidade, ele otimiza performance. Consultas analíticas muitas vezes precisam de poucas colunas de um dataset grande, e o Parquet foi feito para ler essas colunas com eficiência. Isso torna a análise em grande escala muito mais rápida e econômica, especialmente em ambientes distribuídos.

Esse mesmo design também explica os trade-offs do Parquet. Ele não é legível por humanos e raramente é a escolha certa para compartilhamento ad hoc de dados ou inspeção manual. Para esses casos, formatos como CSV ou JSON continuam mais práticos.

Outros formatos ficam no meio do caminho. JSON é flexível e muito usado em APIs, mas é ineficiente para analytics em escala. Avro e ORC, como o Parquet, são pensados para big data, mas atendem papéis ligeiramente diferentes dependendo se o acesso preferido é por linha ou por coluna. Se você está decidindo entre esses formatos, preparamos uma comparação detalhada de Avro vs. Parquet com os prós e contras.

Na prática, o Parquet se tornou a escolha mais comum quando performance de consulta e eficiência de armazenamento são prioridades.

Onde os arquivos Parquet são mais usados

Dado tudo o que vimos sobre como o Parquet funciona e por que é eficaz, vamos aos lugares onde você realmente vai encontrá-lo. Arquivos Parquet aparecem principalmente em ambientes em que grandes volumes de dados são consultados repetidas vezes para análise, em vez de lidos uma única vez do início ao fim.

Data lakes e arquiteturas lakehouse

Um uso comum são data lakes e arquiteturas lakehouse, onde dados brutos e processados são armazenados com baixo custo e consultados sob demanda. O armazenamento eficiente e a leitura seletiva de colunas do Parquet combinam muito bem com esses datasets grandes e em evolução.

Business intelligence e workloads analíticos

O Parquet também é amplamente usado em BI e workloads analíticos. Dashboards, relatórios e análises exploratórias costumam ler apenas um subconjunto de colunas em muitos registros, o que se alinha perfeitamente ao design colunar do Parquet.

Ferramentas como Power BI e Tableau frequentemente usam Parquet para melhorar a performance. Se você trabalha no Power BI e quer evoluir na gestão de ativos de dados, nosso curso sobre implantar e manter ativos no Power BI traz boas práticas. E, se você está se preparando para validar suas habilidades no Power BI, confira nosso guia sobre como passar na certificação PL-300 Power BI.

Fluxos de machine learning

Em fluxos de machine learning, o Parquet é frequentemente usado para armazenar features e dados de treino. Os modelos podem carregar apenas as features necessárias, reduzindo o overhead de I/O e acelerando experimentos em grandes datasets. Ao fazer análise exploratória nesses conjuntos de features, bibliotecas de visualização como Plotly Express funcionam bem com Parquet. Nosso cheat sheet do Plotly Express mostra como criar visualizações interativas com eficiência.

Sistemas de consulta na nuvem e distribuídos

Por fim, o Parquet é muito adequado a sistemas de consulta na nuvem e distribuídos, onde desempenho e custo estão diretamente ligados à quantidade de dados lidos. Ao minimizar leituras desnecessárias e comprimir dados com eficiência, o Parquet ajuda esses sistemas a escalar conforme os volumes crescem.

Ferramentas e plataformas que suportam Parquet

Saber onde o Parquet é usado é uma coisa, mas e as ferramentas para trabalhar com ele? Um dos motivos da ampla adoção do Parquet é o suporte abrangente no ecossistema moderno de dados. Você não está aprendendo um formato de nicho ou preso a um fornecedor. O Parquet é um padrão de fato em analytics em grande escala.

A maioria dos motores de consulta distribuídos e frameworks de processamento lê e escreve Parquet nativamente. Ele é comum em plataformas de dados na nuvem, sistemas de big data e mecanismos de analytics projetados para escanear grandes datasets com eficiência. Por ser um formato aberto e mantido pela Apache, o Parquet se integra bem entre ferramentas, sem prender o usuário a um único fornecedor ou stack.

O Parquet também é bem suportado em fluxos de ciência de dados e machine learning, onde datasets precisam ser compartilhados entre times, pipelines e ambientes. Os mesmos arquivos Parquet costumam servir para exploração, relatórios e treino de modelos, sem conversão. Se você trabalha com R e precisa de documentos reprodutíveis, o Quarto funciona bem com Parquet para criar relatórios que unem código, análise e resultados.

Essa ampla compatibilidade é parte do apelo do Parquet. Escolher Parquet não significa se comprometer com um banco, provedor de nuvem ou mecanismo analítico específico. Significa adotar um formato que funciona entre plataformas e escala junto com sua arquitetura de dados.

Limitações e trade-offs dos arquivos Parquet

Com tantas vantagens, pode parecer que o Parquet resolve todos os problemas de armazenamento de dados. Não é bem assim. Apesar dos pontos fortes, o Parquet não é uma solução universal. Seu design favorece certos workloads, e entender suas limitações ajuda a evitar mau uso.

Não é otimizado para atualizações frequentes

O Parquet é otimizado para leituras intensivas, não para atualizações frequentes ou gravações pequenas e incrementais. A escrita em Parquet costuma acontecer em lotes, o que o torna inadequado para sistemas transacionais ou atualizações em tempo real, registro a registro.

Complexidade na gestão de esquema

Gerenciar esquema pode ser mais complexo do que em formatos de texto simples. Embora o Parquet suporte esquemas e evolução, mudar definições de colunas ao longo do tempo exige coordenação e cuidado, principalmente em ambientes compartilhados.

Não substitui um banco de dados

O Parquet não foi feito para substituir bancos de dados em workloads operacionais. Ele não tem suporte nativo a transações, indexação para buscas pontuais e atualizações de baixa latência — todos críticos para sistemas voltados a aplicações.

O problema de arquivos pequenos

Por fim, o Parquet pode sofrer com o chamado "problema de arquivos pequenos". Armazenar os dados em muitos arquivos Parquet minúsculos reduz os ganhos de eficiência do armazenamento colunar e pode prejudicar a performance em sistemas distribuídos. O Parquet funciona melhor quando os dados são gravados em blocos de tamanho razoável, alinhados ao padrão de consulta.

Esses trade-offs não diminuem o valor do Parquet, mas deixam claro onde ele se encaixa melhor: analytics em grande escala, otimizados para leitura, e não workloads transacionais ou altamente mutáveis.

Erros comuns a evitar com Parquet

Criar arquivos demais e muito pequenos é um erro. Gravar milhares de arquivos Parquet minúsculos vai contra o propósito. Busque arquivos com pelo menos dezenas de megabytes, idealmente centenas. Em sistemas distribuídos, isso normalmente envolve configurar as operações de escrita para agrupar adequadamente.

Usar Parquet para dados com atualização frequente é outro erro. Se você atualiza registros individuais ao longo do dia, o Parquet não é a melhor opção. Ele foi projetado para gravações em lote, não atualizações incrementais.

Ignorar a evolução de esquema também é um erro. Quando precisar adicionar ou mudar colunas, planeje com antecedência. O Parquet suporta evolução de esquema, mas exige coordenação cuidadosa, principalmente em ambientes compartilhados.

Por fim, não particionar grandes datasets seria um erro. Para volumes muito grandes, considere particionar por colunas comumente filtradas. Isso permite que os mecanismos de consulta pulem arquivos inteiros que não correspondem ao filtro.

Quando você deve (ou não) usar Parquet

Diante de tudo isso, quando usar Parquet na prática? A resposta depende do alinhamento entre formato e workload. O Parquet é uma ótima escolha — mas só quando combina com o tipo de trabalho que você faz. Pensar em como seus dados são lidos e escritos geralmente torna a decisão simples.

Quando o Parquet é uma boa escolha

• Você trabalha com workloads analíticos ou de relatórios que varrem grandes datasets
• As consultas normalmente leem apenas um subconjunto de colunas, não linhas inteiras
• Os dados são escritos em lotes — ingestões diárias ou pipelines agendados, por exemplo
• Eficiência de armazenamento e performance de consulta importam mais do que legibilidade humana
• Você está construindo ou contribuindo para um data lake ou arquitetura lakehouse

Nessas situações, o layout colunar, a compactação e os metadados do Parquet geram retorno rapidamente.

Quando formatos mais simples podem ser melhores

• Você precisa de arquivos fáceis de inspecionar ou editar à mão
• Os dados são trocados entre sistemas em pequenos volumes ou fluxos ad hoc
• Você lida com atualizações frequentes ou gravações transacionais
• Simplicidade e interoperabilidade importam mais do que performance

Formatos como CSV ou JSON geralmente são melhores para trocas leves de dados ou etapas iniciais. Pense neles como arquivos de configuração no seu ambiente de desenvolvimento (se você já trabalhou com dotfiles, você sabe por que texto puro é importante em arquivos que você precisa ler e editar com frequência).

A ideia-chave é que o Parquet brilha em ambientes analíticos com muitas leituras. Quando seu workload segue esse padrão, é difícil superar. Quando não segue, formatos mais simples costumam dar menos dor de cabeça.

Conclusão

Resumo prático: se você trabalha com grandes datasets e suas consultas normalmente precisam de apenas um subconjunto de colunas, o Parquet provavelmente vai economizar tempo e dinheiro. Se você faz atualizações frequentes em registros individuais ou precisa de arquivos legíveis, fique com formatos mais simples.

A beleza do Parquet é ser um padrão aberto, com amplo suporte no ecossistema. Dá para usá-lo em várias ferramentas sem se prender a um fornecedor. Seja você analista rodando consultas, engenheiro construindo pipelines ou arquiteto desenhando sistemas de dados, o Parquet se encaixa naturalmente em ambientes modernos e distribuídos.

Se é novo no Parquet, comece pequeno. Converta um dos seus CSVs mais consultados para Parquet e compare a performance das consultas. A diferença em grandes datasets costuma ser evidente. A partir daí, você decide onde mais o armazenamento colunar faz sentido no seu fluxo.

Quer ir mais fundo na implementação? Nosso tutorial de Apache Parquet traz exemplos práticos com código, e temos muitos outros recursos sobre formatos modernos de dados e ferramentas de analytics para ajudar você a construir sistemas de dados mais eficientes.