> ## 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. # Comment ingérer des fichiers Parquet à partir d’un bucket S3 > Découvrez les bases de l’utilisation du moteur de table S3 de ClickHouse pour ingérer et interroger des fichiers Parquet à partir d’un bucket S3, notamment la configuration, les droits d’accès et des exemples d’importation de données. {frontMatter.description}
## Ingestion de fichiers Parquet depuis un bucket S3
Vous trouverez ci-dessous quelques bases sur l’utilisation du moteur de table S3 pour lire des fichiers Parquet. * créez des clés d’accès et des clés secrètes pour un utilisateur de service IAM. les utilisateurs de connexion classiques ne fonctionnent généralement pas, car ils peuvent avoir été configurés avec une politique MFA. * définissez les autorisations de la politique afin de permettre à l’utilisateur de service d’accéder au bucket et aux dossiers. Voici un exemple très simple que vous pouvez utiliser pour vérifier que l’accès à vos fichiers Parquet fonctionne correctement avant de l’appliquer à vos données réelles. Si vous avez besoin d’un exemple de création d’un utilisateur et d’un bucket, vous pouvez suivre les deux premières sections (créer un utilisateur et créer un bucket) : [Intégrer S3 à ClickHouse](/docs/fr/integrations/connectors/data-ingestion/AWS/integrating-s3-with-clickhouse) J’ai utilisé ce fichier d’exemple : [https://github.com/Teradata/kylo/tree/master/samples/sample-data/parquet](https://github.com/Teradata/kylo/tree/master/samples/sample-data/parquet) et je l’ai téléversé dans mon bucket de test Vous pouvez définir une politique de ce type sur le bucket : (à adapter selon vos besoins, celle-ci est assez ouverte en matière de privilèges, mais elle facilitera les tests. vous pourrez restreindre les autorisations si nécessaire) ``` { "Version": "2012-10-17", "Id": "Policy123456", "Statement": [ { "Sid": "abc123", "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": [ "arn:aws:iam::1234567890:user/mars-s3-user" ] }, "Action": "s3:*", "Resource": [ "arn:aws:s3:::mars-doc-test", "arn:aws:s3:::mars-doc-test/*" ] } ] } ``` Vous pouvez exécuter des requêtes avec une syntaxe de ce type à l’aide du moteur de table S3 : [https://clickhouse.com/docs/sql-reference/table-functions/s3/](https://clickhouse.com/docs/sql-reference/table-functions/s3/) ``` clickhouse-cloud :) select count(*) from s3('https://mars-doc-test.s3.amazonaws.com/s3-parquet-test/userdata1.parquet','ABC123', 'abc+123', 'Parquet', 'first_name String'); SELECT count(*) FROM s3('https://mars-doc-test.s3.amazonaws.com/s3-parquet-test/userdata1.parquet', 'ABC123', 'abc+123', 'Parquet', 'first_name String') Query id: fd4f1193-d604-4ac0-9a46-bdd2d5e14727 ┌─count()─┐ │ 1000 │ └─────────┘ 1 row in set. Elapsed: 1.274 sec. Processed 1.00 thousand rows, 14.64 KB (784.81 rows/s., 11.49 KB/s.) ``` La référence des types de données pour le format Parquet est disponible ici : [https://clickhouse.com/docs/interfaces/formats/#data-format-parquet](https://clickhouse.com/docs/interfaces/formats/#data-format-parquet) Pour importer les données dans une table native ClickHouse : créez la table, par exemple comme suit (en ne sélectionnant que quelques colonnes du fichier Parquet) : ``` clickhouse-cloud :) CREATE TABLE my_parquet_table (id UInt64, first_name String) ENGINE = MergeTree ORDER BY id; CREATE TABLE my_parquet_table ( `id` UInt64, `first_name` String ) ENGINE = MergeTree ORDER BY id Query id: 412e3994-bf8e-444e-ac43-a7c82642b7da Ok. 0 rows in set. Elapsed: 0.600 sec. ``` Sélectionnez les données du bucket S3 à insérer dans la nouvelle table : ``` clickhouse-cloud :) INSERT INTO my_parquet_table (id, first_name) SELECT id, first_name FROM s3('https://mars-doc-test.s3.amazonaws.com/s3-parquet-test/userdata1.parquet', 'ABC123','abc+123', 'Parquet', 'id UInt64, first_name String') FORMAT Parquet INSERT INTO my_parquet_table (id, first_name) SELECT id, first_name FROM s3('https://mars-doc-test.s3.amazonaws.com/s3-parquet-test/userdata1.parquet', 'ABC123', 'abc+123', 'Parquet', 'id UInt64, first_name String') Query id: c3cdc871-f338-462d-8797-6751b45a0b58 Ok. 0 rows in set. Elapsed: 1.220 sec. Processed 1.00 thousand rows, 22.64 KB (819.61 rows/s., 18.56 KB/s.) ``` Vérifiez l’importation : ``` clickhouse-cloud :) SELECT * FROM my_parquet_table LIMIT 10; SELECT * FROM my_parquet_table LIMIT 10 Query id: 1ccf59dd-d804-46a9-aadd-ed5c57b9e1a0 ┌─id─┬─first_name─┐ │ 1 │ Amanda │ │ 2 │ Albert │ │ 3 │ Evelyn │ │ 4 │ Denise │ │ 5 │ Carlos │ │ 6 │ Kathryn │ │ 7 │ Samuel │ │ 8 │ Harry │ │ 9 │ Jose │ │ 10 │ Emily │ └────┴────────────┘ ``` Lorsque vous êtes prêt à importer vos données réelles, vous pouvez utiliser une syntaxe spéciale, comme les caractères génériques et les plages, pour spécifier les dossiers, sous-dossiers et fichiers dans votre bucket. Je vous recommande de filtrer quelques répertoires et fichiers pour tester l’import, par exemple une année donnée, quelques mois et une plage de dates pour commencer. Outre les options de chemin indiquées ici, la nouvelle syntaxe `**` permet de spécifier récursivement tous les sous-répertoires. [https://clickhouse.com/docs/sql-reference/table-functions/s3/](https://clickhouse.com/docs/sql-reference/table-functions/s3/) Par exemple, en supposant que les chemins et la structure du bucket ressemblent à ceci : `https://your_s3_bucket.s3.amazonaws.com/////.parquet` `https://mars-doc-test.s3.amazonaws.com/system_logs/2022/11/01/my-app-logs-0001.parquet` Cela récupérera tous les fichiers du 1er jour de chaque mois entre 2021 et 2022 `https://mars-doc-test.s3.amazonaws.com/system_logs/{2021-2022}/**/01/*.parquet`