Parquet in CSV umwandeln

Q: Kann ich die CSV nach dem Bearbeiten wieder in Parquet umwandeln?

Ja, mit [CSV in Parquet](/csv-to-parquet). Die Spaltentypen werden aus dem Text erneut abgeleitet. Prüfen Sie daher, ob IDs mit führenden Nullen und Dezimalbeträge mit den Typen zurückkommen, die Ihre Pipeline erwartet.

Öffnen Sie eine .parquet-Datei, ohne einen ganzen Daten-Stack zu installieren. Die darin gespeicherten Spalten werden als einfache CSV-Zeilen ausgegeben, die eine Tabellenkalkulation, ein BI-Tool oder Ihre Kollegen sofort öffnen können.

oder CSV, TSV, TXT …-Dateien hierher ziehen ·

Max. 95 MB pro Datei· Bis zu 20 Dateien· Gelöscht nach 30 Minuten

Ausgabe

Umwandeln in

Dateien werden auf unseren Servern verarbeitet und nach 30 Minuten gelöscht.

CSV & Text

Trennzeichen

Zeichen, das Spalten in CSV- und Textdateien trennt, sowohl beim Lesen als auch beim Schreiben. Automatisch erkennt es anhand der Eingabe und schreibt Kommas.

Textkodierung

UTF-8 funktioniert für jede Sprache. Wählen Sie UTF-8 mit BOM, wenn Excel unter Windows beim Öffnen der CSV-Datei Umlaute oder asiatische Zeichen fehlerhaft anzeigt.

Erste Zeile ist Kopfzeile

Die erste Zeile als Spaltennamen verwenden: Sie werden zu JSON-Schlüsseln, XML-Tags, SQL-Spaltennamen und vCard-Feldzuordnung. Ausschalten, wenn Zeile 1 Daten enthält.

Alle Werte in Anführungszeichen

Jedes Feld in doppelte Anführungszeichen setzen. Manche Importprogramme benötigen das; standardmäßig werden nur Werte mit Trennzeichen oder Zeilenumbrüchen in Anführungszeichen gesetzt.

Tabellenblätter

Zu konvertierende Blätter

Eingabe aus Excel, ODS und Numbers: nur das erste Blatt oder alle Blätter umwandeln (eine CSV pro Blatt in einer ZIP-Datei oder ein JSON-Schlüssel pro Blatt).

JSON, XML & SQL

Werte

Datumsangaben

Datumszellen in einem einheitlichen Format schreiben. ISO (2026-10-18) ist für Datenbanken und Code am sichersten; „Unverändert“ lässt sie so, wie sie in der Quelle stehen.

Leerzeichen entfernen

Leerzeichen am Anfang und Ende jedes Werts entfernen, eine häufige Ursache für fehlgeschlagene Abfragen nach dem Import.

So verwenden Sie dieses Tool

1
Parquet-Dateien hochladen
Fügen Sie eine einzelne .parquet-Datei oder bis zu 20 Teildateien eines Datensatzes hinzu, jeweils bis zu 95 MB.
2
Datumsangaben und Kodierung prüfen
Datumsangaben steht auf ISO, sodass Zeitstempel als 2026-10-18 statt als Rohzahlen erscheinen. Wählen Sie unter Erweiterte Einstellungen bei Trennzeichen Semikolon für europäisches Excel oder bei Textkodierung UTF-8 mit BOM.
3
In CSV umwandeln
Klicken Sie auf In CSV umwandeln und laden Sie die Datei herunter. Öffnen Sie sie in einer Tabellenkalkulation oder laden Sie sie überall dort, wo CSV akzeptiert wird.

Wer Parquet als CSV braucht

Parquet entstand 2013 als gemeinsames Projekt von Twitter und Cloudera, aufbauend auf den Record-Shredding-Ideen aus Googles Dremel-Paper, und wurde 2015 ein Top-Level-Projekt von Apache. Heute ist es das Standardformat für Data Lakes. BigQuery und Snowflake exportieren dorthin, Spark schreibt es standardmäßig, und der Hugging Face Hub wandelt öffentliche Datensätze automatisch in dieses Format um.

Für Entwickler ist das hervorragend, für alle anderen unpraktisch. Eine Produktmanagerin mit einer .parquet-Datei, ein Forscher, der einen Datensatz herunterlädt, oder eine Buchhalterin mit einem Warehouse-Auszug hat meist kein Programm, das sie öffnet. CSV ist der kleinste gemeinsame Nenner, den jede Tabellenkalkulation und jeder Import liest. Wenn die Empfänger eine formatierte Arbeitsmappe bevorzugen, wandeln Sie die CSV mit CSV in XLSX weiter um.

Parquet vs. CSV: Spalten auf der Festplatte statt Textzeilen

Quelle

Parquet

Binär, spaltenweise, mit dem Schema in der Fußzeile der Datei.

Typisierte Werte: int64, decimal, timestamp, boolean
Verschachtelte Structs und Listen
Pro Spalte komprimiert, selektiv lesbar

Ausgabe

CSV

Reiner Text, ein Datensatz pro Zeile, Werte durch Kommas getrennt, wie RFC 4180 es beschreibt.

Jeder Wert ist Text
Flach: ein Wert pro Zelle
Öffnet sich in jeder Tabellenkalkulation und jedem Editor

from ↓ · to →	CSV	XLSX	JSON	Parquet
Parquet	Parquet to CSV: yes	Parquet to XLSX: yes	Parquet to JSON: yes	– Parquet to Parquet: no
CSV	– CSV to CSV: no	CSV to XLSX: yes	CSV to JSON: yes	CSV to Parquet: yes
JSON	JSON to CSV: yes	JSON to XLSX: yes	– JSON to JSON: no	JSON to Parquet: yes

supported not offeredJedes aufgeführte Paar läuft über den Datenkonverter; ein Strich steht für dasselbe Format bei Ein- und Ausgabe.

Was sich ändert, wenn aus einer Parquet-Datei eine CSV wird

Zuerst gehen die Typen verloren. Ein decimal(18,2)-Betrag, eine int64-ID und ein Zeitstempel in UTC werden alle zu Zeichen, und wer die CSV öffnet, entscheidet, wie sie wieder gelesen werden. Excel zeigt zum Beispiel nur 15 signifikante Stellen an, daher sollten 19-stellige IDs aus einem Warehouse als Text importiert und nicht per Doppelklick geöffnet werden. Auch der Unterschied zwischen null und einem leeren String verschwindet, da beides als leeres Feld geschrieben wird.

Zweitens die Größe. Die spaltenweise Komprimierung ist der Grund, warum Parquet-Dateien klein sind; Klartext hat sie nicht, die CSV wächst also. Ein Excel-Blatt fasst 1.048.576 Zeilen, große Tabellen überschreiten das leicht. Prüfen Sie daher die Zeilenzahl, bevor Sie die Datei an Tabellennutzer schicken. Weitere Ziele, von SQL bis JSON, finden Sie auf der Seite Datenkonverter.

Apache Parquet und CSV: Fakten zu den Formaten

PARQUET

Apache Parquet

Parquet ist ein quelloffenes spaltenorientiertes Speicherformat, das Twitter und Cloudera 2013 entwickelt haben und das von der Apache Software Foundation gepflegt wird. Es speichert Daten spaltenweise mit starker Komprimierung und typisierten Schemata, sodass Analysewerkzeuge nur die benötigten Spalten lesen. Es ist Standard in Data Lakes und in Tools wie Spark, pandas, DuckDB, BigQuery und Snowflake. Parquet-Dateien sind binär und lassen sich weder in einem Texteditor noch in einer normalen Tabellenkalkulation öffnen.

Komprimierung: Verlustfrei
Transparenz: –
Animation: –
Eingeführt: 2013 · Apache Software Foundation (from Twitter and Cloudera)

PARQUET-Konverter

CSV

Kommagetrennte Werte

CSV ist ein Nur-Text-Format für Tabellen, bei dem jede Zeile eine Datenzeile ist und Kommas die Spalten trennen. Es wird seit den Anfängen der Computertechnik genutzt und ist in RFC 4180 beschrieben, wobei viele Varianten Semikolons oder Tabulatoren und andere Zeichenkodierungen verwenden. Fast jede Tabellenkalkulation, Datenbank und Analyse-Software kann es importieren und exportieren, daher ist es das Standardformat für den Datenaustausch zwischen Systemen. CSV speichert nur Werte, ohne Formeln, Formatierung, mehrere Tabellenblätter oder Datentypen.

Komprimierung: –
Transparenz: –
Animation: –
Eingeführt: –

CSV-Konverter

Parquet wird zu CSV, wenn Daten die Technikseite verlassen: Ein Export aus BigQuery, ein Hugging-Face-Datensatz oder eine Data-Lake-Tabelle muss zu Analysten, zur Finanzabteilung oder zu einem Tool gelangen, das nur Textzeilen liest.

Fragen zur Umwandlung von Parquet in CSV

Wie öffne ich eine Parquet-Datei ohne Python?

Wandeln Sie die Datei hier um und öffnen Sie die CSV. Excel, Numbers und Google Sheets können .parquet nicht per Doppelklick lesen, und die üblichen Alternativen wie pandas, Spark oder die DuckDB-Kommandozeile setzen voraus, dass Sie Code installieren und ausführen können.

Warum ist die CSV so viel größer als die Parquet-Datei?

Parquet speichert jede Spalte für sich, kodiert wiederholte Werte nur einmal in einem Wörterbuch und komprimiert das Ergebnis, meist mit Snappy oder Zstandard. CSV schreibt dagegen jeden Wert in jeder Zeile vollständig als Text aus. Eine CSV, die um ein Mehrfaches größer ist als ihre Parquet-Quelle, ist normal. Planen Sie daher genug Speicherplatz ein und prüfen Sie die Zeilenzahl, bevor Sie die Datei in Excel öffnen.

Was passiert mit verschachtelten Struct- und List-Spalten?

Ein Struct wird in zusätzliche Spalten mit Namen in Punktnotation aufgeteilt, zum Beispiel address.city. Eine Liste bleibt als JSON-Text in einer Zelle, weil eine CSV-Zeile nicht pro Datensatz unterschiedlich viele Zellen enthalten kann.

Mein Spark-Job hat einen Ordner mit Part-Dateien erzeugt. Welche lade ich hoch?

Alle. Spark, Hive und ähnliche Engines teilen einen Datensatz in Dateien wie part-00000.parquet auf, jeweils eine vollständige Parquet-Datei mit demselben Schema. Laden Sie bis zu 20 gemeinsam hoch, erhalten Sie pro Teil eine CSV, die Sie anschließend zusammenführen können.

Kann ich die CSV nach dem Bearbeiten wieder in Parquet umwandeln?

Ja, mit CSV in Parquet. Die Spaltentypen werden aus dem Text erneut abgeleitet. Prüfen Sie daher, ob IDs mit führenden Nullen und Dezimalbeträge mit den Typen zurückkommen, die Ihre Pipeline erwartet.