Lorsque vous gérez des ensembles de données très volumineux, vous savez que les données se présentent sous de nombreux formats. Heureusement, le paysage des données actuel a conduit à l'évolution des formats de fichiers qui permettent un traitement plus rapide des données et garantissent des délais de mise sur le marché réduits.

Le format de fichier Parquet est le dernier arrivé dans le monde des formats de fichiers. Il permet de gérer plus efficacement de gros volumes de données complexes. Vous pouvez travailler avec plusieurs fichiers Parquet en raison de leur efficacité dans le stockage et le traitement des données analytiques. Cependant, vous avez souvent besoin de la simplicité et de l'universalité des fichiers CSV pour intégrer des données dans des outils de reporting, des bases de données ou des feuilles de calcul à des fins d'analyse. Il n'est pas étonnant que le format CSV reste le format de référence. Le problème ? Convertir Parquet en CSV n'est pas toujours simple.

Les outils en ligne gratuits et les scripts open source peuvent gérer les conversions de base de Parquet en CSV, mais ils sont souvent insuffisants lorsqu'il s'agit de traiter de grands ensembles de données, de schémas complexes ou de besoins d'automatisation. Si vous avez déjà été confronté à des temps de traitement lents, à des problèmes de formatage ou aux tracas des conversions manuelles, vous savez que le recours à ces solutions n'est pas viable à long terme.

C'est là que des plateformes comme Astera entrez.

Dans cet article, vous découvrirez pourquoi les scripts et les options en ligne ne suffisent pas dans le cadre de l'entreprise, les défis réels de la conversion de Parquet en CSV et comment Astera rationalise le processus avec rapidité, précision et automatisation. Que vous gériez des données d'entreprise, travailliez avec des transactions à volume élevé ou manipuliez des ensembles de données réglementés, vous avez besoin d'un outil qui fait plus que simplement convertir des fichiers : vous avez besoin d'une solution qui s'intègre parfaitement à votre pipeline de données.

Comprendre les formats

Lorsque vous envisagez de convertir Parquet en CSV, en particulier dans les environnements où les scripts ou les outils en ligne ne sont pas une option, il est essentiel de comprendre ce que chaque format offre et pourquoi vous pourriez avoir besoin des deux.

Qu'est-ce que le Parquet ?

Parquet Parquet est un format de fichier open source gratuit utilisé par les systèmes Hadoop tels que Pig, Spark et Hive. Le format de fichier est indépendant du langage et peut être utilisé avec plusieurs plates-formes. Il s'agit d'un format de stockage en colonnes que vous pouvez exploiter pour améliorer vos capacités de traitement et d'analyse des données. En organisant les données en colonnes plutôt qu'en lignes, Parquet vous permet de lire uniquement les éléments de données nécessaires, réduisant ainsi considérablement les temps de requête. Cette conception est particulièrement avantageuse si vous travaillez avec de grands ensembles de données ou si vous évoluez dans des écosystèmes de Big Data.

Parquet prend beaucoup moins d'espace que les autres formats de fichiers, principalement en raison de la compression et de l'encodage qui fonctionnent en tandem. L'encodage identifie les données répétitives dans le fichier et les remplace par quelque chose de plus petit comme des nombres binaires, 0 et 1. La compression fait la même chose différemment ; il prend tout le fichier et supprime les parties redondantes.

Parquet stocke également des métadonnées sur l'en-tête, le fichier et la colonne. Les métadonnées sont disponibles dans le pied de page du fichier et contiennent des informations concernant les métadonnées de colonne, les paires clé-valeur, le schéma de données, les groupes de lignes et la version de Parquet.

La combinaison des métadonnées avec le schéma rend Parquet flexible, ce qui permet au schéma d'évoluer. Chaque fois qu'un nouvel enregistrement est inséré, les métadonnées sont mises à jour pour indiquer que seuls certains fichiers contiennent les nouveaux enregistrements, ce qui vous permet de fusionner facilement les données. Étant un format de fichier basé sur des colonnes, il offre un stockage et une récupération des données plus rapides et plus efficaces que les formats de fichier CSV, Excel et autres.

En termes pratiques, Parquet est votre format de fichier de référence lorsque les performances et l'efficacité du stockage sont des priorités absolues, en particulier dans les lacs de données, Flux de travail ETL, et les pipelines d’apprentissage automatique.

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Avantages de l'utilisation du parquet

Compte tenu des attributs, le format de données Parquet présente des avantages évidents. Voici quelques raisons pour lesquelles le parquet gagne en popularité :

1. Il prend en charge le Big Data.
2. Il peut stocker des données semi-structurées avec des structures imbriquées.
3. Il peut gérer des types de données complexes tels que les horodatages, GUID, Float et Byte Array.
4. Il réduit considérablement les coûts de stockage dans le cloud car il consomme moins d'espace.
5. Le format de fichier est adapté aux requêtes OLAP. Un moteur n'a besoin que de colonnes spécifiques au lieu de lignes entières lors de l'exécution d'une requête de recherche. La structure en colonnes permet également aux utilisateurs de récupérer des données pertinentes à partir des colonnes pertinentes sans parcourir l'intégralité du document, ce qui accélère les requêtes.
6. Le schéma est mentionné dans le pied de page du fichier Parquet. Ainsi, vous n'avez pas besoin de spécifier le schéma manuellement, contrairement aux autres formats de données.

Qu'est-ce que CSV ?

Le format CSV (Comma-Separated Values) est un format texte simple que vous connaissez probablement déjà bien. Il est largement pris en charge par de nombreux outils, comme Excel et bases de données à diverses applications de traitement de données, ce qui en fait un excellent choix pour partage de données et une analyse rapide.

Ce qui pourrait rendre le CSV utile pour votre organisation :

• Simplicité: Vous pouvez ouvrir, modifier et inspecter facilement les fichiers CSV avec n'importe quel éditeur de texte.
• Compatibilité étendue : Presque tous les outils que vous utilisez prennent en charge le format CSV, garantissant ainsi un échange de données fluide.
• Facilité d'Utilisation : Avec une configuration minimale requise, CSV est idéal pour les tâches de données et de création de rapports rapides et ad hoc.

En raison de sa simplicité et de son acceptation universelle, le CSV reste un favori pour l'échange et l'analyse de données, même lorsque les données proviennent de formats plus complexes comme Parquet.

Pourquoi la conversion de Parquet en CSV est-elle nécessaire ?

Même si Parquet est idéal pour l'efficacité du stockage et les requêtes analytiques rapides, il existe de nombreuses situations dans lesquelles vous (et votre organisation dans son ensemble) préférerez le format CSV. Par exemple, vous pouvez avoir besoin de partager des données avec des équipes utilisant des systèmes hérités, ou vous pouvez vouloir un format facile à inspecter et à déboguer sans outils spécialisés.

En convertissant Parquet en CSV, vous garantissez la flexibilité de votre pipeline de données. Cette approche à double format vous permet de profiter des avantages de Parquet en termes de performances tout en fournissant des fichiers CSV pour les scénarios qui exigent simplicité et compatibilité plus large.

Les défis de la conversion de Parquet en CSV

Quand tu gères conversions de données dans votre organisation, en particulier d'un format comme Parquet vers CSV, vous devez être conscient de plusieurs défis potentiels qui peuvent avoir un impact sur votre flux de travail et intégrité des données.

Problèmes de performances et d'évolutivité

La gestion de grands ensembles de données n'est pas une mince affaire. Lorsque vous passez du stockage en colonnes efficace de Parquet au stockage CSV basé sur des lignes plus basique, vous pouvez rencontrer des goulots d'étranglement des performances. Vous devez vous assurer que votre système peut traiter de grandes quantités de données rapidement et efficacement, même lorsque le volume augmente. L'équilibre entre la vitesse et l'utilisation des ressources devient crucial lorsque vous augmentez vos opérations.

Complexité et gestion des schémas

Parquet est conçu pour gérer des types de données complexes, notamment des structures imbriquées et des schémas évolutifs. Lorsque vous les convertissez au format CSV, vous rencontrerez probablement des difficultés concernant :

• Types de données: Tous les types de données dans Parquet n'ont pas d'équivalent direct en CSV, ce qui entraîne des inexactitudes.
• Structures imbriquées : L'aplatissement de données imbriquées ou hiérarchiques dans un format CSV plat nécessite une manipulation soigneuse pour éviter de perdre du contexte ou des détails.
• Évolution du schéma : À mesure que votre schéma de données évolue au fil du temps, vous devez vous assurer que votre sortie CSV reste cohérente et précise, reflétant la structure la plus récente sans introduire d'erreurs.

Automatisation et gestion des erreurs

Le recours à des processus manuels ou à des scripts Python ad hoc pour la conversion est intrinsèquement risqué. Vous pouvez rencontrer les problèmes suivants :

• Incohérences des données : Les étapes manuelles augmentent le risque d’erreur humaine, entraînant des divergences dans vos données.
• Pièges de l’automatisation : Sans automatisation, la détection et la résolution des erreurs peuvent être difficiles, ce qui rend difficile le maintien d’un pipeline de conversion fiable.

La mise en place d’un processus de conversion automatisé et résistant aux erreurs est essentielle pour garantir que vos données restent cohérentes et exactes tout au long du processus de conversion.

Sécurité et conformité

Si votre organisation opère dans des secteurs réglementés comme la finance ou la santé, vous savez déjà que la sécurité et la conformité des données ne sont pas négociables. Lorsque vous convertissez des données, vous devez vous assurer que :

• le processus de conversion protège les informations sensibles contre tout accès non autorisé ou toute violation.
• votre approche respecte les réglementations de l’industrie, avec des mesures d’audit et de validation appropriées pour maintenir l’intégrité et la confidentialité des données.

En reconnaissant ces défis, vous pouvez mieux préparer votre stratégie de conversion de Parquet en CSV. Cette compréhension vous mènera à une solution fiable qui gère les performances, les schémas complexes, automatise la gestion des erreurs et respecte les normes de sécurité, autant d'éléments essentiels pour convertir Parquet en CSV dans un environnement d'entreprise.

Cas d'utilisation de Parquet vers CSV

Migration de données et intégration de systèmes

Les organisations ont généralement plusieurs partenaires externes, notamment des fournisseurs, des distributeurs ou même des clients. Tous les partenaires n'auront pas le même niveau d'infrastructure de données que vous. Certains peuvent être des organisations plus petites, ou opérer dans des secteurs où l'adoption technologique est plus lente, ou simplement avoir des systèmes et des flux de travail existants construits autour du format CSV. Même en 2025, le format CSV reste la lingua franca de l'échange de données. Il est universellement compris, facilement traité par presque tous les outils et ne nécessite pas de logiciel spécialisé. Ainsi, même si vous utilisez Parquet à XNUMX %, vos partenaires peuvent toujours avoir besoin de données au format CSV pour que leurs systèmes puissent les ingérer et les traiter.

Dans ce scénario, vous ne migrez pas vers un système hérité, mais vous comblez plutôt le fossé entre votre infrastructure de données moderne et les divers écosystèmes de données avec lesquels vous interagissez. Vous ne pouvez toujours pas vous contenter d'utiliser un simple script pour un partage de données continu à grande échelle.

Entreposage et analyse de données

Lorsque vous travaillez sur l'entreposage et l'analyse des données d'entreprise, vous travaillez avec des ensembles de données volumineux, probablement stockés dans des formats optimisés comme Parquet pour plus d'efficacité. Si vous devez convertir des données Parquet en CSV, peut-être pour des systèmes de reporting plus anciens ou pour les partager avec des partenaires qui ne sont pas compatibles avec Parquet, vous vous rendrez vite compte que les convertisseurs en ligne et les scripts simples ne suffisent pas. Le volume considérable de données dans les entrepôts d'entreprise (en téraoctets ou en pétaoctets) exige une plate-forme de données de niveau entreprise. Ces plates-formes vous offrent l'évolutivité, la vitesse et la fiabilité dont vous avez besoin pour des conversions aussi importantes, ainsi que la sécurité et les services gérés pour que tout se passe bien.

Traitement des données financières en temps réel

Dans la finance en temps réel, vous évoluez dans un environnement sous haute pression où la rapidité et la fiabilité sont primordiales. Vous pouvez utiliser Parquet pour stocker des données financières historiques, mais vous devez parfois convertir des sous-ensembles au format CSV, par exemple pour vous connecter à des systèmes en temps réel spécifiques, tester rapidement de nouvelles idées ou créer des tableaux de bord. Mais avec le flux constant et les quantités massives de données financières, ainsi que les règles strictes de sécurité et de conformité, vous ne pouvez pas vous fier aux outils en ligne ou aux scripts de base.

Intégration des données de santé

Si vous travaillez dans le secteur de la santé, vous savez que vous gérez un réseau complexe de données, des dossiers des patients aux images médicales. Lorsque vous devez convertir Parquet en CSV, par exemple, pour travailler avec des systèmes de DSE plus anciens, soutenir la recherche ou partager des données pour la santé publique, vous constaterez que la nature sensible des données de santé et leur volume considérable signifient que les outils en ligne et le codage ne suffisent pas.

Dans tous ces cas d'utilisation et scénarios, vous avez besoin d'un Plateforme de niveau entreprise à:

• Évolutivité pour gérer des exportations de données fréquentes et volumineuses vers vos partenaires
• Gérer des complexes transformation de données pour les besoins des partenaires qui pourraient avoir des exigences spécifiques en matière de format CSV, nettoyage des données besoins
• Assurez un partage de données sécurisé et réglementé pour maintenir des pistes d'audit à des fins de conformité et de sécurité : des fonctionnalités essentielles dans tout scénario de partage de données d'entreprise, et bien au-delà des capacités des scripts de base
• Automatisez le processus de partage de données. Une plateforme de données d'entreprise offre des capacités d'automatisation et d'intégration des flux de travail pour intégrer de manière transparente la conversion de Parquet en CSV dans vos pipelines de partage de données.

Conversion de Parquet en CSV à l'aide de Python

Voici comment vous pouvez convertir un fichier Parquet en fichier CSV à l'aide de Python, étape par étape.

Étape 1 : installer les bibliothèques requises

Tout d'abord, assurez-vous d'avoir pandas et flèche installés. Sinon, installez-les en utilisant :

Étape 2 : Importer les modules nécessaires

Ouvrez votre script Python ou Jupyter Notebook et importez pandas :

Étape 3 : Lire le fichier Parquet

Utilisez pandas.read_parquet() pour charger le fichier Parquet dans un DataFrame.

Si vous ne savez pas quel moteur utiliser, « pyarrow » est un bon choix par défaut. Vous pouvez également utiliser « fastparquet » s'il est installé.

Étape 4 : Convertir en CSV

Utilisez to_csv() pour enregistrer le DataFrame sous forme de fichier CSV :

L'index=False garantit que Pandas n'écrit pas l'index de ligne dans le fichier CSV.

Étape 5 : Vérifier la sortie

Vérifiez que le fichier output.csv est créé dans votre répertoire de travail. Ouvrez-le dans un éditeur de texte ou utilisez Pandas pour vérifier :

Notez : :Si vous traitez des milliers de fichiers Parquet, un script Python fonctionne, mais seulement jusqu'à un certain point. En d'autres termes, un script Python est idéal pour des conversions rapides et ponctuelles. Mais pour des opérations à l'échelle de l'entreprise, en temps réel ou sécurisées, vous avez besoin d'un outil d'intégration de données ou d'ETL robuste comme Astera.

Outils en ligne vs plateformes d'entreprise

En gros, vous avez deux choix : utiliser des méthodes gratuites ou DIY, ou exploiter une plateforme de niveau entreprise pour convertir les fichiers Parquet de l'entreprise en CSV. Si les outils gratuits peuvent sembler attrayants au premier abord, ils ne sont souvent pas à la hauteur lorsqu'il s'agit de traiter des opérations de données à grande échelle et critiques pour l'entreprise.

Vous vous demandez peut-être : « Pourquoi ne puis-je pas simplement utiliser un script Python ou un convertisseur en ligne gratuit ? » De nombreuses organisations se tournent d’abord vers des solutions gratuites telles que des scripts Python, des bibliothèques open source (comme pandas et pyarrow) ou des convertisseurs en ligne. Ces méthodes peuvent être utiles pour des conversions ponctuelles ou des conversions simples et de petite taille. Mais à mesure que vos besoins en données augmentent en ampleur et en complexité, vous découvrirez rapidement leurs limites. Lorsque votre organisation traite des ensembles de données massifs, de plusieurs téraoctets ou même pétaoctets, les scripts codés à la main, exécutés sur une seule machine, prendront plusieurs heures, voire plusieurs jours, pour terminer la conversion. Les outils en ligne imposent souvent des limites de taille de fichier, les rendant inutilisables pour les fichiers Parquet volumineux. Dans ces situations, les plates-formes de données de niveau entreprise se distinguent car elles sont conçues pour l’évolutivité, répartissant la charge de travail de traitement sur un cluster de machines. L’approche de traitement parallèle réduit considérablement le temps de conversion, vous permettant de gérer efficacement des ensembles de données massifs.

Compte tenu de ces limitations, les organisations confrontées à des transformations de données fréquentes, à grande échelle et sensibles à la conformité ont besoin d’une solution plus structurée et plus fiable.

Convertissez Parquet en CSV avec Astera

Au cours du processus ETL, Parquet doit être converti dans d'autres formats de fichiers à des fins d'analyse ou de compatibilité. Astera est un outil ETL sans code qui vous permet de convertir facilement Parquet dans n'importe quel format de fichier.

Astera dispose de connecteurs natifs pour divers formats de fichiers, notamment Parquet, CSV, JSON et XML. La connectivité prête à l'emploi vous permet de mapper plus facilement les données de Parquet dans n'importe quel format de fichier en quelques clics.

Pour convertir Parquet en CSV, faites glisser et déposez le connecteur source Parquet et le connecteur de destination CSV dans le concepteur de flux de données. Une fois cela fait, vous pouvez mapper instantanément les données de Parquet vers CSV.

Conversion de Parquet en CSV avec Astera                                                                       

Convertir CSV en Parquet avec Astera

Vous mettez en place un lac de données pour votre entreprise ? Vous ne voudriez pas que les performances de votre lac de données diminuent à mesure que vos données augmentent en volume. Les fichiers Parquet occupent beaucoup moins d'espace disque et sont plus rapides à analyser, c'est donc un meilleur format de fichier pour stocker vos données.

En utilisant Astera, vous pouvez convertir CSV en Parquet sans tracas. Choisissez simplement le connecteur CSV comme source et Parquet comme destination. Il existe trois options de compression : Snappy, Gzip et Aucune.

S'il y a des valeurs numériques dans vos données et que vous ne voulez pas qu'elles passent comme nulles, Astera vous donne la possibilité de les convertir en zéros. De même, vous pouvez écrire des booléens nuls comme faux.

Options de compression dans Astera

La conversion de CSV en Parquet réduit considérablement la taille du fichier. Le tableau de comparaison ci-dessous montre la différence entre les tailles de deux fichiers après leur conversion via Astera.

        La différence de taille dans les fichiers CSV et Parquet

Pourquoi Choisir Astera?

Astera a été conçu pour aider les utilisateurs professionnels à prendre en charge leurs initiatives axées sur les données. L'environnement sans code et l'interface intuitive simplifient et accélèrent le processus de conversion de Parquet en CSV. Voici quelques caractéristiques clés de Astera:

1. Connecteurs intégrés : Astera prend en charge divers connecteurs pour les bases de données populaires, les entrepôts de données, le stockage en nuage et les formats de fichiers.
2. Transformations: Vous pouvez utiliser des transformations sophistiquées intégrées pour manipuler et modifier vos données comme vous le souhaitez sans écrire de code.
3. Qualité des données: Les fonctions de profilage et de validation des données garantissent que vos données sont toujours exactes et fiables.
4. Aperçu instantané des données : Cette fonctionnalité vous permet de voir à quoi ressemblent vos données à n'importe quelle étape. Vous n'avez pas besoin d'exécuter l'intégralité du flux de données chaque fois que vous souhaitez vérifier vos données.
5. Automatisation basée sur l'IA : AsteraLes fonctionnalités d'automatisation et de planification des tâches basées sur l'IA vous permettent d'automatiser vos flux de travail afin de ne pas perdre de temps sur des tâches répétitives.
6. Interface 100% sans code : L'interface conviviale vous permet de donner à vos utilisateurs métier les moyens de mener à bien leurs projets sans dépendre de l'équipe informatique.

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