Можно ли читать данные параллельно из одного Parquet-файла в Spark, или только одним ядром в одной таске?

Да, большой Parquet-файл может читаться несколькими задачами Spark: границы файлов не обязаны совпадать с границами вычислительных partitions.

Parquet состоит из row groups, которые позволяют делить работу между чтениями. Реальный параллелизм зависит от их размера и числа, конфигурации файловых partitions, доступных ресурсов и чтения из хранилища. Один огромный row group может ограничить полезное разделение. Утверждение «один файл — всегда одна task» для Parquet неверно.

Источник: Документация Apache Kafka, Документация Apache Kafka.