> ## 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. # Parquet 파일을 CSV 또는 JSON으로 변환하려면 어떻게 해야 하나요? > ClickHouse의 `clickhouse-local` 도구를 사용해 Parquet 파일을 CSV 또는 JSON 포맷으로 쉽게 변환하는 방법을 알아보세요. {frontMatter.description}
## Parquet 파일을 CSV 또는 JSON으로 변환하기
`clickhouse-local`을 사용하면 ClickHouse가 지원하는 [입력 및 출력 포맷](/docs/ko/reference/formats/index) 간에 파일을 변환할 수 있습니다(지원하는 포맷이 70가지가 넘습니다!). 이 문서에서는 S3에 있는 Parquet 파일을 CSV 및 JSON 파일로 변환합니다. 처음부터 살펴보겠습니다. ClickHouse에는 파일, 데이터베이스, 기타 리소스에서 데이터를 읽어 테이블로 변환하는 [테이블 함수](/docs/ko/reference/functions/table-functions/index) 모음이 있습니다. 예를 들어 S3에 Parquet 파일이 하나 있다고 가정하겠습니다. 이 파일을 읽기 위해 `s3` 테이블 함수를 사용하겠습니다(ClickHouse는 파일 이름을 보고 이 파일이 Parquet 파일임을 알 수 있습니다). 먼저 `clickhouse` 바이너리를 다운로드하겠습니다: ```bash theme={null} curl https://clickhouse.com/ | sh ```
## 테이블 함수를 사용하여 데이터에 액세스하기
`s3` 테이블 함수가 생성한 결과 테이블에 `DESCRIBE`를 사용해 파일을 읽을 수 있는지 확인해 보겠습니다: ```bash theme={null} ./clickhouse local -q "DESCRIBE s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/house_parquet/house_0.parquet')" ``` 이 파일에는 영국에서 거래된 부동산의 주택 가격 데이터가 들어 있습니다. 응답은 다음과 같습니다: ```response theme={null} 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) ``` 데이터에 대해 원하는 쿼리를 자유롭게 실행할 수 있습니다. 예를 들어, 주택의 평균 가격이 가장 높은 도시를 살펴보겠습니다: ```bash theme={null} ./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" ``` 응답은 다음과 같습니다. ```bash theme={null} 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 ```
## Parquet 파일을 CSV로 변환
모든 SQL 쿼리 결과를 파일로 저장할 수 있습니다. S3에 있는 Parquet 파일의 모든 컬럼을 가져와 그 결과를 새 CSV 파일로 저장하겠습니다. 출력 파일의 확장자가 `.csv`이므로 ClickHouse는 `CSV` 출력 형식을 사용합니다: ```bash theme={null} ./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'" ``` 제대로 작동했는지 확인해 보겠습니다: ```response theme={null} $ 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" ```
## Parquet 파일을 JSON으로 변환
Parquet 파일을 JSON으로 변환하려면 출력 파일 이름의 확장자만 바꾸면 됩니다: ```bash theme={null} ./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'" ``` 잘 되었는지 확인해 보겠습니다: ```response theme={null} $ 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"} ```
## CSV를 Parquet로 변환
반대로도 가능합니다. 새 CSV 파일을 쉽게 읽어 Parquet 파일로 출력할 수 있습니다. 로컬 파일 `house_prices.csv`는 ClickHouse에서 `file` 테이블 함수를 사용해 읽을 수 있으며, ClickHouse는 파일 이름이 `.parquet`로 끝나면 이를 기준으로 Parquet 포맷으로 파일을 출력합니다(또는 `FORMAT Parquet` 절을 추가할 수도 있습니다): ```bash theme={null} ./clickhouse local -q "SELECT * FROM file('house_prices.csv') INTO OUTFILE 'house_prices.parquet'" ``` 앞서 언급했듯이 `clickhouse local`과 함께 ClickHouse의 [입력 및 출력 포맷](/docs/ko/reference/formats/index)을 사용하면 파일을 다양한 포맷으로 쉽게 변환할 수 있습니다.