Skip to content
ClickHouse Docs
ClickHouse DocsClickHouse Docs

Como converter arquivos Parquet em CSV ou JSON?

Convertendo arquivos de Parquet para CSV ou JSON

Você pode usar o clickhouse-local para converter arquivos entre quaisquer formatos de entrada e saída compatíveis com o ClickHouse (são mais de 70 formatos diferentes!). Neste artigo, vamos converter um arquivo Parquet no S3 em arquivos CSV e JSON.

Vamos começar do começo. O ClickHouse tem uma coleção de funções de tabela que leem arquivos, bancos de dados e outros recursos e convertem os dados em uma tabela. Para demonstrar, suponha que temos um arquivo Parquet no S3. Vamos usar a função de tabela s3 para lê-lo (o ClickHouse sabe que é um arquivo Parquet com base no nome do arquivo).

Mas, antes disso, vamos baixar o binário clickhouse:

curl https://clickhouse.com/ | sh

Acessando os dados usando uma função de tabela

Vamos verificar se conseguimos ler o arquivo usando DESCRIBE na tabela resultante criada pela função de tabela s3:

./clickhouse local -q "DESCRIBE s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/house_parquet/house_0.parquet')"

Este arquivo específico contém os preços de venda de imóveis no Reino Unido. A resposta é semelhante a:

price	Nullable(Int64)
date	Nullable(UInt16)
postcode1	Nullable(String)
postcode2	Nullable(String)
type	Nullable(String)
is_new	Nullable(UInt8)
duration	Nullable(String)
addr1	Nullable(String)
addr2	Nullable(String)
street	Nullable(String)
locality	Nullable(String)
town	Nullable(String)
district	Nullable(String)
county	Nullable(String)

Você pode executar qualquer consulta que quiser sobre os dados. Por exemplo, vamos ver quais cidades têm o maior preço médio de imóveis:

./clickhouse local -q "SELECT
   town,
   avg(price) AS avg_price
FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/house_parquet/house_0.parquet')
GROUP BY town
ORDER BY avg_price DESC
LIMIT 10"

A resposta será semelhante a:

GATWICK	16818750
CHALFONT ST GILES	938090.0985915493
VIRGINIA WATER	789301.1320224719
COBHAM	699874.7111622555
BEACONSFIELD	677247.5483146068
ESHER	616004.6888297872
KESTON	607585.8597560975
GERRARDS CROSS	566330.2959086584
ASCOT	551491.2975753123
WEYBRIDGE	548974.828692494

Converta o arquivo Parquet em CSV

Você pode enviar o resultado de qualquer consulta SQL para um arquivo. Vamos pegar todas as colunas do nosso arquivo Parquet no S3 e enviar a saída para um novo arquivo CSV. Como o arquivo de saída termina em .csv, o ClickHouse sabe que deve usar o formato de saída CSV:

./clickhouse local -q "SELECT *
FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/house_parquet/house_0.parquet')
INTO OUTFILE 'house_prices.csv'"

Vamos verificar se deu certo:

$ tail house_prices.csv
70000,10508,"YO8","9XN","detached",0,"freehold","7","","POPPY CLOSE","SELBY","SELBY","SELBY","NORTH YORKSHIRE"
130000,14274,"YO8","9XP","detached",0,"freehold","10","","HEATHER CLOSE","","SELBY","SELBY","NORTH YORKSHIRE"
150000,18180,"YO8","9XP","detached",0,"freehold","11","","HEATHER CLOSE","","SELBY","SELBY","NORTH YORKSHIRE"
157000,18088,"YO8","9XP","detached",0,"freehold","12","","HEATHER CLOSE","","SELBY","SELBY","NORTH YORKSHIRE"
134000,17333,"YO8","9XP","semi-detached",0,"freehold","16","","HEATHER CLOSE","","SELBY","SELBY","NORTH YORKSHIRE"
250000,13405,"YO8","9YA","detached",0,"freehold","6","","YORKDALE COURT","HAMBLETON","SELBY","SELBY","NORTH YORKSHIRE"
59500,11166,"YO8","9YB","semi-detached",0,"freehold","4","","YORKDALE DRIVE","HAMBLETON","SELBY","SELBY","NORTH YORKSHIRE"
142500,17648,"YO8","9YB","semi-detached",0,"freehold","4A","","YORKDALE DRIVE","HAMBLETON","SELBY","SELBY","NORTH YORKSHIRE"
230000,15125,"YO8","9YD","detached",0,"freehold","1","","ONE ACRE GARTH","HAMBLETON","SELBY","SELBY","NORTH YORKSHIRE"
250000,15950,"YO8","9YD","detached",0,"freehold","3","","ONE ACRE GARTH","HAMBLETON","SELBY","SELBY","NORTH YORKSHIRE"

Converta o arquivo Parquet para JSON

Para converter o arquivo Parquet para JSON, basta alterar a extensão do nome do arquivo de saída:

./clickhouse local -q "SELECT *
FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/house_parquet/house_0.parquet')
INTO OUTFILE 'house_prices.ndjson'"

Vamos verificar se deu certo:

 $ tail house_prices.ndjson
{"price":"70000","date":10508,"postcode1":"YO8","postcode2":"9XN","type":"detached","is_new":0,"duration":"freehold","addr1":"7","addr2":"","street":"POPPY CLOSE","locality":"SELBY","town":"SELBY","district":"SELBY","county":"NORTH YORKSHIRE"}
{"price":"130000","date":14274,"postcode1":"YO8","postcode2":"9XP","type":"detached","is_new":0,"duration":"freehold","addr1":"10","addr2":"","street":"HEATHER CLOSE","locality":"","town":"SELBY","district":"SELBY","county":"NORTH YORKSHIRE"}
{"price":"150000","date":18180,"postcode1":"YO8","postcode2":"9XP","type":"detached","is_new":0,"duration":"freehold","addr1":"11","addr2":"","street":"HEATHER CLOSE","locality":"","town":"SELBY","district":"SELBY","county":"NORTH YORKSHIRE"}
{"price":"157000","date":18088,"postcode1":"YO8","postcode2":"9XP","type":"detached","is_new":0,"duration":"freehold","addr1":"12","addr2":"","street":"HEATHER CLOSE","locality":"","town":"SELBY","district":"SELBY","county":"NORTH YORKSHIRE"}
{"price":"134000","date":17333,"postcode1":"YO8","postcode2":"9XP","type":"semi-detached","is_new":0,"duration":"freehold","addr1":"16","addr2":"","street":"HEATHER CLOSE","locality":"","town":"SELBY","district":"SELBY","county":"NORTH YORKSHIRE"}
{"price":"250000","date":13405,"postcode1":"YO8","postcode2":"9YA","type":"detached","is_new":0,"duration":"freehold","addr1":"6","addr2":"","street":"YORKDALE COURT","locality":"HAMBLETON","town":"SELBY","district":"SELBY","county":"NORTH YORKSHIRE"}
{"price":"59500","date":11166,"postcode1":"YO8","postcode2":"9YB","type":"semi-detached","is_new":0,"duration":"freehold","addr1":"4","addr2":"","street":"YORKDALE DRIVE","locality":"HAMBLETON","town":"SELBY","district":"SELBY","county":"NORTH YORKSHIRE"}
{"price":"142500","date":17648,"postcode1":"YO8","postcode2":"9YB","type":"semi-detached","is_new":0,"duration":"freehold","addr1":"4A","addr2":"","street":"YORKDALE DRIVE","locality":"HAMBLETON","town":"SELBY","district":"SELBY","county":"NORTH YORKSHIRE"}
{"price":"230000","date":15125,"postcode1":"YO8","postcode2":"9YD","type":"detached","is_new":0,"duration":"freehold","addr1":"1","addr2":"","street":"ONE ACRE GARTH","locality":"HAMBLETON","town":"SELBY","district":"SELBY","county":"NORTH YORKSHIRE"}
{"price":"250000","date":15950,"postcode1":"YO8","postcode2":"9YD","type":"detached","is_new":0,"duration":"freehold","addr1":"3","addr2":"","street":"ONE ACRE GARTH","locality":"HAMBLETON","town":"SELBY","district":"SELBY","county":"NORTH YORKSHIRE"}

Converter CSV para Parquet

Funciona nos dois sentidos: podemos ler facilmente o novo arquivo CSV e gravá-lo como um arquivo Parquet. O arquivo local house_prices.csv pode ser lido no ClickHouse usando a função de tabela file, e o ClickHouse gera o arquivo no formato Parquet com base na extensão .parquet no nome do arquivo (ou poderíamos ter adicionado a cláusula FORMAT Parquet):

./clickhouse local -q "SELECT *
FROM file('house_prices.csv')
INTO OUTFILE 'house_prices.parquet'"

Como mencionamos acima, você pode usar qualquer um dos formatos de entrada e saída do ClickHouse com o clickhouse local para converter arquivos facilmente entre diferentes formatos.

Navigation