> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://clickhouse.com/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Travailler avec des données Avro, Arrow et ORC dans ClickHouse > Page décrivant comment travailler avec des données Avro, Arrow et ORC dans ClickHouse Apache a publié plusieurs formats de données largement utilisés dans les environnements analytiques, notamment les populaires [Avro](https://avro.apache.org/), [Arrow](https://arrow.apache.org/) et [Orc](https://orc.apache.org/). ClickHouse prend en charge l’importation et l’exportation de données à l’aide de n’importe lequel de ces formats.
## Import et export au format Avro
ClickHouse prend en charge la lecture et l’écriture de fichiers de données [Apache Avro](https://avro.apache.org/), largement utilisés dans les systèmes Hadoop. Pour importer à partir d’un [fichier Avro](https://clickhouse-docs-assets.s3.us-east-1.amazonaws.com/data.avro), il faut utiliser le format [Avro](/docs/fr/reference/formats/Avro/Avro) dans l’instruction `INSERT` : ```sql theme={null} INSERT INTO sometable FROM INFILE 'data.avro' FORMAT Avro ``` Avec la fonction [file()](/docs/fr/reference/functions/regular-functions/files#file), nous pouvons également examiner des fichiers Avro avant d’importer réellement des données : ```sql theme={null} SELECT path, hits FROM file('data.avro', Avro) ORDER BY hits DESC LIMIT 5; ``` ```response theme={null} ┌─path────────────┬──hits─┐ │ Amy_Poehler │ 62732 │ │ Adam_Goldberg │ 42338 │ │ Aaron_Spelling │ 25128 │ │ Absence_seizure │ 18152 │ │ Ammon_Bundy │ 11890 │ └─────────────────┴───────┘ ``` Pour exporter dans un fichier Avro : ```sql theme={null} SELECT * FROM sometable INTO OUTFILE 'export.avro' FORMAT Avro; ```
### Avro et les types de données de ClickHouse
Tenez compte de la [correspondance des types de données](/docs/fr/reference/formats/Avro/Avro#data-type-mapping) lors de l’importation ou de l’exportation de fichiers Avro. Utilisez un transtypage explicite pour convertir les données lors du chargement de fichiers Avro : ```sql theme={null} SELECT date, toDate(date) FROM file('data.avro', Avro) LIMIT 3; ``` ```response theme={null} ┌──date─┬─toDate(date)─┐ │ 16556 │ 2015-05-01 │ │ 16556 │ 2015-05-01 │ │ 16556 │ 2015-05-01 │ └───────┴──────────────┘ ```
### Messages Avro dans Kafka
Lorsque les messages Kafka utilisent le format Avro, ClickHouse peut lire ces flux à l’aide du format [AvroConfluent](/docs/fr/reference/formats/Avro/AvroConfluent) et du moteur [Kafka](/docs/fr/reference/engines/table-engines/integrations/kafka) : ```sql theme={null} CREATE TABLE some_topic_stream ( field1 UInt32, field2 String ) ENGINE = Kafka() SETTINGS kafka_broker_list = 'localhost', kafka_topic_list = 'some_topic', kafka_group_name = 'some_group', kafka_format = 'AvroConfluent'; ```
## Utiliser le format Arrow
Un autre format colonnaire est [Apache Arrow](https://arrow.apache.org/), également pris en charge par ClickHouse pour l’importation et l’exportation. Pour importer des données à partir d’un [fichier Arrow](https://clickhouse-docs-assets.s3.us-east-1.amazonaws.com/data.arrow), nous utilisons le format [Arrow](/docs/fr/reference/formats/Arrow/Arrow) : ```sql theme={null} INSERT INTO sometable FROM INFILE 'data.arrow' FORMAT Arrow ``` L’exportation vers un fichier Arrow s’effectue de la même manière : ```sql theme={null} SELECT * FROM sometable INTO OUTFILE 'export.arrow' FORMAT Arrow ``` Consultez également [la correspondance des types de données](/docs/fr/reference/formats/Arrow/Arrow#data-types-matching) pour voir si certains doivent être convertis manuellement.
### Flux de données Arrow
Le format [ArrowStream](/docs/fr/reference/formats/Arrow/ArrowStream) permet de travailler avec des flux Arrow (utilisés pour le traitement en mémoire). ClickHouse peut lire et écrire des flux Arrow. Pour montrer comment ClickHouse peut transmettre des données Arrow en flux, envoyons-les au script Python suivant (il lit le flux d’entrée au format flux Arrow et affiche le résultat sous forme de tableau Pandas) : ```python theme={null} import sys, pyarrow as pa with pa.ipc.open_stream(sys.stdin.buffer) as reader: print(reader.read_pandas()) ``` Nous pouvons maintenant récupérer les données de ClickHouse en redirigeant sa sortie vers le script : ```bash theme={null} clickhouse-client -q "SELECT path, hits FROM some_data LIMIT 3 FORMAT ArrowStream" | python3 arrow.py ``` ```response theme={null} path hits 0 b'Akiba_Hebrew_Academy' 241 1 b'Aegithina_tiphia' 34 2 b'1971-72_Utah_Stars_season' 1 ``` ClickHouse peut aussi lire des flux Arrow en utilisant le même format ArrowStream : ```sql theme={null} arrow-stream | clickhouse-client -q "INSERT INTO sometable FORMAT ArrowStream" ``` Nous avons utilisé `arrow-stream` comme source possible de données en flux Arrow au format Arrow.
## Importation et exportation de données ORC
Le [format Apache ORC](https://orc.apache.org/) est un format de stockage en colonnes généralement utilisé avec Hadoop. ClickHouse prend en charge l’importation comme l’exportation de [données ORC](https://clickhouse-docs-assets.s3.us-east-1.amazonaws.com/data.orc) à l’aide du [format ORC](/docs/fr/reference/formats/ORC) : ```sql theme={null} SELECT * FROM sometable INTO OUTFILE 'data.orc' FORMAT ORC; INSERT INTO sometable FROM INFILE 'data.orc' FORMAT ORC; ``` Consultez également [la correspondance des types de données](/docs/fr/reference/formats/ORC) ainsi que [les paramètres supplémentaires](/docs/fr/reference/formats/Parquet/Parquet#format-settings) pour affiner l’exportation et l’importation.
## Pour aller plus loin
ClickHouse prend en charge de nombreux formats, textuels comme binaires, afin de répondre à divers scénarios et plateformes. Découvrez d'autres formats et différentes façons de les utiliser dans les articles suivants : * [Formats CSV et TSV](/docs/fr/guides/clickhouse/data-formats/csv-tsv) * [Formats JSON](/docs/fr/guides/clickhouse/data-formats/json/intro) * [Regex et templates](/docs/fr/guides/clickhouse/data-formats/templates-regex) * [Formats Native et binaires](/docs/fr/guides/clickhouse/data-formats/binary) * [Formats SQL](/docs/fr/guides/clickhouse/data-formats/sql) Consultez également [clickhouse-local](https://clickhouse.com/blog/extracting-converting-querying-local-files-with-sql-clickhouse-local) - un outil portable riche en fonctionnalités pour travailler avec des fichiers locaux ou distants sans avoir besoin d'un serveur ClickHouse.