一位机器学习工程师必须构建一个管道，该管道使用 Amazon Athena 处理两种工作负载：用于大规模批处理转换和模型训练，以及用于推理和分析的近实时低延迟查询。哪种文件格式能为批处理和近实时处理提供最低的延迟？

Apache Parquet 是一种列式存储文件格式，它通过将数据按列存储来优化分析查询。这种格式在处理大规模批处理转换和模型训练时表现出色，因为它允许高效地读取特定列，减少了I/O操作。对于近实时低延迟查询，Parquet 的列式存储和数据压缩特性也能显著提高查询性能，因为它只读取查询所需的列数据。 CSV 是一种行式存储格式，不适合需要高效列读取的分析工作负载。Nested JSON 和 Deserialized JSON 都是基于文本的格式，通常比二进制的 Parquet 占用更多存储空间，并且在查询性能方面效率较低，尤其是在大规模数据集上。