在Apache Spark中，Parquet格式的优势主要体现在其高效的存储和查询性能上，特别是在处理大规模数据集时。以下是Parquet格式在Spark中的主要优势：
- 高效的存储和压缩：Parquet格式通过列式存储和高效的压缩算法，显著减少了磁盘空间的需求，同时提高了数据的读取速度。
- 优化的查询性能：Parquet支持谓词下推和列剪枝等优化技术，这意味着在执行查询时，只需读取必要的列，从而大大提高了查询效率。
- 支持复杂数据结构：Parquet格式能够存储嵌套数据和多维数组，这使得它非常适合处理复杂的数据分析需求。
- 与Spark的集成：Parquet格式与Spark紧密集成，可以很容易地在Spark SQL中读取和写入Parquet文件，支持向量化查询执行，进一步提升性能。
综上所述，Parquet格式在Spark中的应用可以带来存储空间的节省、查询速度的提升以及更高效的数据处理能力，是处理大规模数据集的理想选择。