Saltar al contenido principal
Parquet es un formato de archivo eficiente para almacenar datos de forma orientada a columnas. ClickHouse admite tanto la lectura como la escritura de archivos Parquet.
Cuando se hace referencia a una ruta de archivo en una consulta, el lugar desde el que ClickHouse intentará leer dependerá de la variante de ClickHouse que estés usando.Si estás usando clickhouse-local, leerá desde una ubicación relativa al directorio desde el que iniciaste ClickHouse Local. Si estás usando ClickHouse Server o ClickHouse Cloud mediante clickhouse client, leerá desde una ubicación relativa al directorio /var/lib/clickhouse/user_files/ en el servidor.

​
Importar desde Parquet

Antes de cargar los datos, podemos usar la función file() para inspeccionar la estructura de un archivo Parquet de ejemplo: 
DESCRIBE TABLE file('data.parquet', Parquet);
Hemos usado Parquet como segundo argumento para que ClickHouse conozca el formato del archivo. Esto mostrará las columnas con sus tipos: 
┌─name─┬─type─────────────┬─default_type─┬─default_expression─┬─comment─┬─codec_expression─┬─ttl_expression─┐
│ path │ Nullable(String) │              │                    │         │                  │                │
│ date │ Nullable(String) │              │                    │         │                  │                │
│ hits │ Nullable(Int64)  │              │                    │         │                  │                │
└──────┴──────────────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────┴──────────────────┴────────────────┘
También podemos explorar los archivos antes de importar realmente los datos, aprovechando toda la potencia de SQL: 
SELECT *
FROM file('data.parquet', Parquet)
LIMIT 3;

┌─path──────────────────────┬─date───────┬─hits─┐
│ Akiba_Hebrew_Academy      │ 2017-08-01 │  241 │
│ Aegithina_tiphia          │ 2018-02-01 │   34 │
│ 1971-72_Utah_Stars_season │ 2016-10-01 │    1 │
└───────────────────────────┴────────────┴──────┘
Podemos omitir la especificación explícita del formato para file() e INFILE/OUTFILE. En ese caso, ClickHouse detectará automáticamente el formato en función de la extensión del archivo.

​
Importación a una tabla existente

Vamos a crear una tabla en la que importaremos datos en formato Parquet: 
CREATE TABLE sometable
(
    `path` String,
    `date` Date,
    `hits` UInt32
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (date, path);
Ahora podemos importar datos mediante la cláusula FROM INFILE: 
INSERT INTO sometable
FROM INFILE 'data.parquet' FORMAT Parquet;

SELECT *
FROM sometable
LIMIT 5;

┌─path──────────────────────────┬───────date─┬─hits─┐
│ 1988_in_philosophy            │ 2015-05-01 │   70 │
│ 2004_Green_Bay_Packers_season │ 2015-05-01 │  970 │
│ 24_hours_of_lemans            │ 2015-05-01 │   37 │
│ 25604_Karlin                  │ 2015-05-01 │   20 │
│ ASCII_ART                     │ 2015-05-01 │    9 │
└───────────────────────────────┴────────────┴──────┘
Observa cómo ClickHouse convirtió automáticamente las cadenas de Parquet (en la columna date) al tipo Date. Esto se debe a que ClickHouse realiza automáticamente una conversión de tipo según los tipos de la tabla de destino.

​
Insertar un archivo local en un servidor remoto

Si desea insertar un archivo Parquet local en un servidor remoto de ClickHouse, puede hacerlo redirigiendo el contenido del archivo a clickhouse-client, como se muestra a continuación: 
clickhouse client -q "INSERT INTO sometable FORMAT Parquet" < data.parquet

​
Crear nuevas tablas a partir de archivos Parquet

Como ClickHouse puede leer el esquema de un archivo Parquet, podemos crear tablas sobre la marcha: 
CREATE TABLE imported_from_parquet
ENGINE = MergeTree
ORDER BY tuple() AS
SELECT *
FROM file('data.parquet', Parquet)
Esto creará y poblará automáticamente una tabla a partir de un archivo Parquet especificado: 
DESCRIBE TABLE imported_from_parquet;

┌─name─┬─type─────────────┬─default_type─┬─default_expression─┬─comment─┬─codec_expression─┬─ttl_expression─┐
│ path │ Nullable(String) │              │                    │         │                  │                │
│ date │ Nullable(String) │              │                    │         │                  │                │
│ hits │ Nullable(Int64)  │              │                    │         │                  │                │
└──────┴──────────────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────┴──────────────────┴────────────────┘
De forma predeterminada, ClickHouse es estricto con los nombres de las columnas, los tipos y los valores. Pero, a veces, se pueden omitir columnas inexistentes o valores no admitidos durante la importación. Esto se puede gestionar con la configuración de Parquet.

​
Exportación en formato Parquet

Al usar INTO OUTFILE con ClickHouse Cloud, tendrás que ejecutar los comandos en clickhouse client en la máquina donde se escribirá el archivo.
Para exportar cualquier tabla o el resultado de una consulta a un archivo Parquet, podemos usar una cláusula INTO OUTFILE: 
SELECT *
FROM sometable
INTO OUTFILE 'export.parquet'
FORMAT Parquet
Esto creará el archivo export.parquet en el directorio de trabajo.

​
Tipos de datos de ClickHouse y Parquet

Los tipos de datos de ClickHouse y Parquet son en su mayoría idénticos, aunque difieren ligeramente. Por ejemplo, ClickHouse exporta el tipo DateTime como un int64 de Parquet. Si luego lo volvemos a importar en ClickHouse, veremos números (archivo time.parquet): 
SELECT * FROM file('time.parquet', Parquet);

┌─n─┬───────time─┐
│ 0 │ 1673622611 │
│ 1 │ 1673622610 │
│ 2 │ 1673622609 │
│ 3 │ 1673622608 │
│ 4 │ 1673622607 │
└───┴────────────┘
En este caso se puede usar la conversión de tipos: 
SELECT
    n,
    toDateTime(time)                 <--- int a tiempo
FROM file('time.parquet', Parquet);

┌─n─┬────toDateTime(time)─┐
│ 0 │ 2023-01-13 15:10:11 │
│ 1 │ 2023-01-13 15:10:10 │
│ 2 │ 2023-01-13 15:10:09 │
│ 3 │ 2023-01-13 15:10:08 │
│ 4 │ 2023-01-13 15:10:07 │
└───┴─────────────────────┘

​
Más información

ClickHouse ofrece compatibilidad con numerosos formatos, tanto de texto como binarios, para adaptarse a distintos escenarios y plataformas. Consulte más formatos y formas de trabajar con ellos en los siguientes artículos: Consulte también clickhouse-local, una herramienta portátil y completa para trabajar con archivos locales o remotos sin necesidad del servidor de ClickHouse.
Última modificación el 19 de junio de 2026