{"id":13975,"date":"2025-06-16T10:00:00","date_gmt":"2025-06-16T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/?p=13975"},"modified":"2025-06-10T22:04:26","modified_gmt":"2025-06-10T20:04:26","slug":"qgis-e-geoparquet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/pt\/qgis-e-geoparquet\/","title":{"rendered":"QGis e geoparquet"},"content":{"rendered":"\n

<\/span>Hist\u00f3ria do Parquet e do GeoParquet<\/span><\/h1>\n\n\n\n

\n\n\n

\n

\n

Contenu <\/p>\nToggle<\/span>

Hist\u00f3ria do Parquet e do GeoParquet<\/a>

1. Apache Parquet – O formato original<\/a><\/li>

GeoParquet – Extens\u00e3o geoespacial do Parquet<\/a>

Description technique du format GeoParquet<\/a>

2. Extension GeoParquet<\/a>

Travailler avec GeoParquet dans QGIS<\/a>

1. Conditions pour l\u2019utiliser dans QGIS<\/a>

Versions n\u00e9cessaires :<\/a><\/li><\/ul><\/li>

2. Ouvrir un fichier GeoParquet dans QGIS<\/a>

Bonnes pratiques<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n\n\n\n\n

<\/span>1. Apache Parquet – O formato original<\/span><\/h2>\n\n\n\n

Hist\u00f3rico <\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

\n
2013: Criado pelo Twitter e pela Cloudera.<\/li>\n\n\n\n
2014: Doado para a Apache Software Foundation.<\/li>\n\n\n\n
Projetado como um formato colunar otimizado para leitura r\u00e1pida e compacta\u00e7\u00e3o eficiente.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Objetivo<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n
\n
Armazenamento eficiente de dados tabulares maci\u00e7os, especialmente em ecossistemas de Big Data (Hadoop, Spark…).<\/li>\n\n\n\n
Oferece suporte a tipos complexos, esquemas, parti\u00e7\u00f5es, compacta\u00e7\u00e3o etc.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n\n\n\n
<\/span> <\/strong>GeoParquet – Extens\u00e3o geoespacial do Parquet <\/span><\/h2>\n\n\n\n
<\/span>Hist\u00f3rico :<\/span><\/h3>\n\n\n\n
Ano Evento 2021 (abril) Primeiras trocas no GitHub e em comunidades de c\u00f3digo aberto para estender o Parquet a dados geoespaciais.2021 (agosto) In\u00edcio do projeto GeoParquet no GitHub (github.com\/opengeospatial\/geoparquet).2022 (mar\u00e7o) Publica\u00e7\u00e3o de um rascunho de especifica\u00e7\u00e3o v0.1.0, com suporte a uma \u00fanica coluna geom\u00e9trica por arquivo.2023 (Janeiro) Lan\u00e7amento da vers\u00e3o v1.0.0 RC (Release Candidate).2023 (Novembro) Ado\u00e7\u00e3o pelo OGC (Open Geospatial Consortium) como um padr\u00e3o comunit\u00e1rio.2024: Ado\u00e7\u00e3o pelas principais ferramentas: GDAL, DuckDB, GeoPandas, QGIS, PostGIS (em modo de leitura), etc.<\/p>\n\n\n\n
Ano <\/strong><\/td> Evento <\/strong><\/td><\/tr>
2021 (abril)<\/strong><\/td> Primeiras trocas no GitHub e em comunidades de c\u00f3digo aberto para estender o Parquet a dados geoespaciais.<\/td><\/tr>
2021 (agosto)<\/strong><\/td> In\u00edcio do projeto GeoParquet no GitHub (github.com\/opengeospatial\/geoparquet)<\/a>.<\/td><\/tr>
2022 (mar\u00e7o)<\/strong><\/td> Publica\u00e7\u00e3o de um rascunho de especifica\u00e7\u00e3o v0.1.0, com suporte a uma \u00fanica coluna geom\u00e9trica por arquivo.<\/td><\/tr>
2023 (Janeiro)<\/strong><\/td> Lan\u00e7amento da vers\u00e3o v1.0.0 RC (Release Candidate).<\/td><\/tr>
2023 (Novembro)<\/strong><\/td> Ado\u00e7\u00e3o pelo OGC (Open Geospatial Consortium) como um padr\u00e3o comunit\u00e1rio.<\/td><\/tr>
2024 : <\/strong><\/td> Ado\u00e7\u00e3o pelas principais ferramentas: GDAL, DuckDB, GeoPandas, QGIS, PostGIS (em modo de leitura), etc.<\/strong><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
<\/span>Objetivo:<\/span><\/h3>\n\n\n\n
\n
Oferecer um formato geoespacial de alto desempenho para fluxos de dados modernos, com base no sucesso do Parquet.<\/li>\n\n\n\n
Compat\u00edvel com o ecossistema de nuvem\/data lake.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n\n\n\n
<\/span>Caract\u00e9ristiques de GeoParquet<\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n
Caract\u00e9ristique<\/strong><\/td> D\u00e9tail<\/strong><\/td><\/tr>
Base<\/strong><\/td> Apache Parquet<\/td><\/tr>
G\u00e9om\u00e9tries<\/strong><\/td> Stock\u00e9es dans une ou plusieurs colonnes, encod\u00e9es en WKB<\/strong><\/td><\/tr>
CRS<\/strong><\/td> Encod\u00e9 dans les m\u00e9tadonn\u00e9es JSON<\/td><\/tr>
M\u00e9tadonn\u00e9es<\/strong><\/td> JSON enrichi dans la section geo<\/td><\/tr>
Compression<\/strong><\/td> Inh\u00e9rente \u00e0 Parquet (Snappy, Zstd\u2026)<\/td><\/tr>
Outils support<\/strong><\/td> GDAL \u2265 3.6, PyArrow, GeoPandas, DuckDB, QGIS \u2265 3.32<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
\n\n\n\n
<\/span>Sp\u00e9cifications techniques (GeoParquet)<\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n
\n
Fichier Parquet avec des colonnes g\u00e9om\u00e9triques<\/strong>,<\/li>\n\n\n\n
M\u00e9tadonn\u00e9es dans l\u2019attribut geo au format JSON (voir exemple ci-dessous),<\/li>\n\n\n\n
Exemple :<\/li>\n<\/ul>\n\n\n
<\/div>
<\/div>
<\/div><\/div>
<\/p>\n\n\n\n
{\n \"version\": \"1.0.0\",\n \"primary_column\": \"geometry\",\n \"columns\": {\n \"geometry\": {\n \"encoding\": \"WKB\",\n \"geometry_type\": \"Point\",\n \"crs\": \"EPSG:4326<\/a>\",\n \"edges\": \"planar\",\n \"orientation\": \"counterclockwise\",\n \"bbox\": [-180, -90, 180, 90]\n }\n }\n}<\/code><\/pre>\n\n\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>Pourquoi GeoParquet est important ?<\/span><\/h2>\n\n\n\nGeoParquet est un format cl\u00e9 \u00e0 l\u2019intersection du g\u00e9ospatial<\/strong> et du Big Data<\/strong>. Il repose sur le format Parquet, largement utilis\u00e9 dans les environnements analytiques modernes, tout en y ajoutant une s\u00e9mantique g\u00e9ographique. Cette combinaison lui conf\u00e8re plusieurs avantages :<\/p>\n\n\n\n \nCompatibilit\u00e9 Big Data + G\u00e9ospatial<\/strong> : GeoParquet permet de manipuler efficacement des volumes massifs de donn\u00e9es spatiales dans des environnements distribu\u00e9s ou cloud, tout en conservant la richesse des attributs g\u00e9ographiques.<\/li>\n\n\n\n Adapt\u00e9 aux donn\u00e9es massives<\/strong> : Il est particuli\u00e8rement bien adapt\u00e9 au stockage et au traitement de grands jeux de donn\u00e9es tels que les plans cadastraux, les donn\u00e9es OpenStreetMap, ou les catalogues d\u2019images satellitaires.<\/li>\n\n\n\n Int\u00e9gration aux outils modernes<\/strong> : Le format s\u2019int\u00e8gre nativement dans des outils r\u00e9cents et performants comme DuckDB, Dask, ou Arrow Flight, facilitant l\u2019analyse rapide, le streaming ou la visualisation.<\/li>\n\n\n\n Interop\u00e9rabilit\u00e9<\/strong> : GeoParquet est pris en charge par des biblioth\u00e8ques Python courantes (GeoPandas, PyArrow, etc.), ainsi que par des logiciels SIG comme QGIS ou GeoServer, gr\u00e2ce au support assur\u00e9 par GDAL.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nEn r\u00e9sum\u00e9, GeoParquet offre une solution moderne, portable et performante pour manipuler des donn\u00e9es g\u00e9ographiques dans des \u00e9cosyst\u00e8mes \u00e0 la fois SIG et Big Data.<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>Description technique du format GeoParquet<\/strong><\/span><\/h1>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>1. Base technique : Apache Parquet<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\nGeoParquet<\/strong> est une extension du format Parquet<\/strong>, un format colonnaire binaire<\/strong> optimis\u00e9 pour :<\/p>\n\n\n\n \nla lecture rapide<\/strong> de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es,<\/li>\n\n\n\n la compression efficace<\/strong>,<\/li>\n\n\n\n et le traitement parall\u00e8le<\/strong> (big data \/ cloud).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nParquet repose sur :<\/p>\n\n\n\n \nun sch\u00e9ma<\/strong> (type, nom, hi\u00e9rarchie des champs),<\/li>\n\n\n\n un stockage par colonnes<\/strong>, non par lignes,<\/li>\n\n\n\n une structure en row groups<\/strong>, pages<\/strong> et encodages<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nParquet est agnostique aux types m\u00e9tiers (ex : il n’a pas de type \u00ab\u00a0g\u00e9om\u00e9trie\u00a0\u00bb).<\/p>\n\n\n\n Cela veut dire que le format Parquet ne conna\u00eet pas<\/strong> \u2014 et ne comprend pas nativement<\/strong> \u2014 les types de donn\u00e9es \u00ab sp\u00e9cialis\u00e9s \u00bb d’un domaine particulier (type m\u00e9tier<\/strong>), comme :<\/p>\n\n\n\n \nles g\u00e9om\u00e9tries (ex : points, polygones),<\/li>\n\n\n\n les dates complexes (calendriers lunaires, etc.),<\/li>\n\n\n\n les unit\u00e9s de mesure sp\u00e9cifiques (ex : altitudes en pieds),<\/li>\n\n\n\n les objets 3D ou spatiaux.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nParquet ne g\u00e8re que des types g\u00e9n\u00e9raux et simples :<\/strong><\/p>\n\n\n\n Type Parquet<\/strong><\/td> Signification<\/strong><\/td><\/tr> INT32<\/strong>, <\/strong>INT64<\/strong><\/strong><\/td> Entiers<\/td><\/tr> FLOAT<\/strong>, <\/strong>DOUBLE<\/strong><\/strong><\/td> D\u00e9cimaux<\/td><\/tr> BYTE_ARRAY<\/strong><\/strong><\/td> Cha\u00eenes ou donn\u00e9es binaires<\/td><\/tr> BOOLEAN<\/strong><\/strong><\/td> Vrai\/Faux<\/td><\/tr> TIMESTAMP<\/strong><\/strong><\/td> Date\/heure (mais g\u00e9n\u00e9rique)<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\nDonc Parquet ne sait pas ce qu\u2019est un \u00ab\u00a0POINT\u00a0\u00bb ou un \u00ab\u00a0POLYGON\u00a0\u00bb<\/strong>. Il ne fait que stocker une s\u00e9rie d\u2019octets<\/strong> (par exemple : une g\u00e9om\u00e9trie encod\u00e9e en WKB<\/strong>) comme une cha\u00eene binaire (BYTE_ARRAY).<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\nExemple concret : fichier GeoParquet<\/strong><\/p>\n\n\n\n Imaginons une colonne \u00ab\u00a0geometry\u00a0\u00bb contenant des polygones.<\/p>\n\n\n\n \nDans Parquet<\/strong> : cette colonne est vue comme une suite de blobs binaires<\/strong> (byte arrays).<\/li>\n\n\n\n Dans GeoParquet<\/strong> : une m\u00e9tadonn\u00e9e JSON dit : \u00ab cette colonne contient du WKB repr\u00e9sentant des polygones EPSG:4326<\/strong> \u00bb.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nParquet seul ne comprend pas<\/strong> ce que c\u2019est. Seule une application qui lit la m\u00e9tadonn\u00e9e <\/strong>geo<\/strong> peut interpr\u00e9ter correctement les donn\u00e9es (ex : QGIS, GDAL, GeoPandas).<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span> R\u00e9sum\u00e9<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\n\u00c9l\u00e9ment<\/strong><\/td> D\u00e9tail<\/strong><\/td><\/tr><\/thead> Parquet<\/td> Stocke des colonnes dans un format tr\u00e8s g\u00e9n\u00e9rique<\/td><\/tr> Type m\u00e9tier (g\u00e9om\u00e9trie)<\/td> Absent du standard Parquet<\/td><\/tr> Solution<\/td> GeoParquet ajoute une m\u00e9tadonn\u00e9e d\u00e9crivant les g\u00e9om\u00e9tries<\/strong><\/td><\/tr> Cons\u00e9quence<\/td> Sans cette extension, un outil ne saurait pas que c’est une carte<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>2. Extension GeoParquet<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\n<\/span>a. Structure de fichier<\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\nGeoParquet est un fichier .parquet<\/strong>, mais contenant :<\/p>\n\n\n\n \ndes colonnes g\u00e9om\u00e9triques<\/strong> encod\u00e9es en WKB<\/strong> (Well-Known Binary),<\/li>\n\n\n\n des m\u00e9tadonn\u00e9es JSON<\/strong> embarqu\u00e9es dans la cl\u00e9 geo du fichier Parquet.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nCes m\u00e9tadonn\u00e9es d\u00e9crivent :<\/p>\n\n\n\n \u00c9l\u00e9ment<\/strong><\/td> R\u00f4le<\/strong><\/td><\/tr><\/thead> version<\/td> Version de la spec GeoParquet (ex: \u00ab\u00a01.0.0\u00a0\u00bb)<\/td><\/tr> primary_column<\/td> Nom de la colonne g\u00e9om\u00e9trique principale<\/td><\/tr> columns<\/td> Objet d\u00e9crivant chaque colonne g\u00e9om\u00e9trique<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<\/span>b. Exemple de m\u00e9tadonn\u00e9es GeoParquet<\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n<\/div> <\/div><\/div><\/div><\/p>\n\n\n\n{\n \"geo\": {\n \"version\": \"1.0.0\",\n \"primary_column\": \"geometry\",\n \"columns\": {\n \"geometry\": {\n \"encoding\": \"WKB\",\n \"geometry_type\": \"Polygon\",\n \"crs\": \"EPSG:4326\",\n \"edges\": \"planar\",\n \"orientation\": \"counterclockwise\",\n \"bbox\": [102.0, 0.5, 103.0, 1.5]\n }\n }\n }\n}<\/code><\/pre>\n\n\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n <\/span>c. Champs techniques importants<\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\nChamp<\/strong><\/td> Description<\/strong><\/td><\/tr> encoding<\/strong><\/strong><\/td> \u00ab\u00a0WKB\u00a0\u00bb ou \u00ab\u00a0WKT\u00a0\u00bb (WKB est recommand\u00e9)<\/td><\/tr> geometry_type<\/strong><\/strong><\/td> Type OGC : \u00ab\u00a0Point\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0Polygon\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0MultiPolygon\u00a0\u00bb, etc.<\/td><\/tr> crs<\/strong><\/strong><\/td> R\u00e9f\u00e9rence spatiale, ex. \u00ab\u00a0EPSG:4326\u00a0\u00bb ou WKT complet<\/td><\/tr> bbox<\/strong><\/strong><\/td> Borne minimale [xmin, ymin, xmax, ymax]<\/td><\/tr> edges<\/strong><\/strong><\/td> \u00ab\u00a0planar\u00a0\u00bb (default) ou \u00ab\u00a0spherical\u00a0\u00bb<\/td><\/tr> orientation<\/strong><\/strong><\/td> \u00ab\u00a0counterclockwise\u00a0\u00bb ou \u00ab\u00a0clockwise\u00a0\u00bb pour les polygones<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>3. \u00c9l\u00e9ments internes (Parquet)<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\n\nRow groups<\/strong> : unit\u00e9s de traitement contenant un ensemble de lignes,<\/li>\n\n\n\n Pages<\/strong> : segments internes compress\u00e9s pour chaque colonne,<\/li>\n\n\n\n Encodage<\/strong> : PLAIN, DICTIONARY, DELTA, etc.,<\/li>\n\n\n\n Compression<\/strong> : Snappy (par d\u00e9faut), GZIP, Zstd…<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nChaque colonne, y compris g\u00e9om\u00e9trique, est stock\u00e9e de mani\u00e8re s\u00e9par\u00e9e<\/strong>, ce qui rend l’acc\u00e8s s\u00e9lectif<\/strong> tr\u00e8s performant.<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>4. Sp\u00e9cification compl\u00e8te<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\nDisponible ici : https:\/\/github.com\/opengeospatial\/geoparquet<\/a> Sp\u00e9cification officielle GeoParquet 1.0.0 (PDF)<\/a><\/p>\n\n\n\n \n\n\n\nExemple d\u2019inspection technique (avec pyarrow)<\/strong><\/p>\n\n\n <\/div> <\/div><\/div><\/div><\/p>\n\n\n\nimport pyarrow.parquet as pq<\/p>\n\n\n\n # Charger un fichier GeoParquet<\/p>\n\n\n\n table = pq.read_table(\u00ab\u00a0fichier.parquet\u00a0\u00bb)<\/p>\n\n\n\n metadata = table.schema.metadata<\/p>\n\n\n\n # Acc\u00e8s aux m\u00e9tadonn\u00e9es GeoParquet<\/p>\n\n\n\n print(metadata[b\u00a0\u00bbgeo\u00a0\u00bb].decode(\u00ab\u00a0utf-8\u00a0\u00bb))<\/p>\n\n\n\n <\/div><\/div>\n\n\n\n \n\n\n\nR\u00e9sum\u00e9<\/strong><\/p>\n\n\n\n Aspect<\/strong><\/td> D\u00e9tail<\/strong><\/td><\/tr> Format<\/strong><\/td> .parquet<\/td><\/tr> G\u00e9om\u00e9trie<\/strong><\/td> Colonne(s) WKB<\/td><\/tr> M\u00e9tadonn\u00e9es spatiales<\/strong><\/td> Stock\u00e9es dans la cl\u00e9 geo au format JSON<\/td><\/tr> Avantages<\/strong><\/td> Compression, parall\u00e9lisme, cloud-native<\/td><\/tr> Outils<\/strong><\/td> GDAL, PyArrow, GeoPandas, QGIS (via GDAL), DuckDB<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>Travailler avec GeoParquet dans QGIS<\/strong><\/span><\/h1>\n\n\n\nTravailler avec GeoParquet dans QGIS<\/strong> est aujourd\u2019hui possible, mais n\u00e9cessite certaines pr\u00e9cautions, car le support de ce format est encore en d\u00e9veloppement dans l\u2019\u00e9cosyst\u00e8me g\u00e9ospatial.<\/p>\n\n\n\n Voici un guide pratique<\/strong> \u00e9tape par \u00e9tape pour comprendre et utiliser le GeoParquet dans QGIS<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\nGeoParquet<\/strong> est une sp\u00e9cification pour stocker des donn\u00e9es spatiales dans le format Apache Parquet<\/strong>, avec des m\u00e9tadonn\u00e9es g\u00e9om\u00e9triques compatibles avec les SIG. Il combine la vitesse<\/strong> et compacit\u00e9<\/strong> de Parquet avec la structure g\u00e9om\u00e9trique<\/strong> de formats comme GeoJSON ou Shapefile.<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>1. Conditions pour l\u2019utiliser dans QGIS<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\n<\/span>Versions n\u00e9cessaires :<\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n\nQGIS \u2265 3.34<\/strong> (ou 3.32 avec compilation GDAL r\u00e9cente)<\/em><\/li>\n\n\n\n GDAL \u2265 3.6<\/strong>, avec le support de Parquet et Arrow activ\u00e9<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n V\u00e9rifiez dans QGIS :<\/p>\n\n\n\n \nMenu Pr\u00e9f\u00e9rences > Options > Informations syst\u00e8me<\/li>\n\n\n\n Cherchez dans GDAL\/OGR > vecteur la ligne :\n\nParquet – (rw+v): Apache Parquet<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>2. Ouvrir un fichier GeoParquet dans QGIS<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\n<\/span>M\u00e9thode 1 : Glisser-d\u00e9poser<\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n\nCr\u00e9e ton fichier .parquet depuis Python ou un autre SIG.<\/li>\n\n\n\n Glisse le fichier dans QGIS.<\/li>\n\n\n\n Si QGIS reconna\u00eet le format, il s\u2019ouvrira comme une couche vectorielle.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<\/span>M\u00e9thode 2 : <\/strong>Ajouter une couche vectorielle<\/strong><\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n\nCouches > Ajouter une couche > Ajouter une couche vectorielle<\/li>\n\n\n\n Source de donn\u00e9es : s\u00e9lectionne le fichier .parquet<\/li>\n\n\n\n Type de fichier : Tous les fichiers ou Fichiers Parquet<\/li>\n\n\n\n Valide.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>3. Cr\u00e9er un GeoParquet depuis QGIS<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\nQGIS ne permet pas encore d\u2019exporter directement<\/strong> vers GeoParquet depuis l\u2019interface graphique. Mais vous pouvez :<\/p>\n\n\n\n \u27a4<\/strong> Utiliser la console Python interne :<\/strong><\/p>\n\n\n\n layer = iface.activeLayer()<\/p>\n\n\n\n gdf = QgsVectorLayerExporter.exportLayer(layer, ‘\/chemin\/couche.parquet’, ‘parquet’, layer.crs(), False)<\/p>\n\n\n\n \u27a4<\/strong> Ou passer par <\/strong>OGR<\/strong> en ligne de commande :<\/strong><\/p>\n\n\n\n ogr2ogr -f Parquet sortie.parquet couche.shp<\/p>\n\n\n\n Par d\u00e9faut, cette commande produit du Parquet sans m\u00e9tadonn\u00e9es GeoParquet<\/strong>. Pour obtenir un vrai GeoParquet<\/strong>, il est pr\u00e9f\u00e9rable d\u2019utiliser GeoPandas avec pyarrow.<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n4. Avantages dans QGIS<\/strong><\/p>\n\n\n\n \n Poids r\u00e9duit<\/strong> par rapport au GeoJSON ou Shapefile<\/li>\n\n\n\n Chargement rapide<\/strong> avec des millions d\u2019entit\u00e9s<\/li>\n\n\n\n Interop\u00e9rable<\/strong> avec Python, DuckDB, Spark, etc.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span> Bonnes pratiques<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\nAction<\/strong><\/td> Recommand\u00e9<\/strong><\/td><\/tr> Travailler avec des points<\/strong><\/td> Tr\u00e8s bien support\u00e9<\/td><\/tr> Polygones complexes<\/strong><\/td> Attention aux projections<\/td><\/tr> \u00c9dition dans QGIS<\/strong><\/td> Pas encore support\u00e9 (lecture seule)<\/td><\/tr> Partage inter-outils<\/strong><\/td> Excellente compatibilit\u00e9<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Hist\u00f3ria do Parquet e do GeoParquet 1. Apache Parquet – O formato original Hist\u00f3rico : Objetivo: GeoParquet – Extens\u00e3o geoespacial do Parquet Hist\u00f3rico : Ano Evento 2021 (abril) Primeiras trocas no GitHub e em comunidades de…<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":13971,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"give_campaign_id":0,"_bbp_topic_count":0,"_bbp_reply_count":0,"_bbp_total_topic_count":0,"_bbp_total_reply_count":0,"_bbp_voice_count":0,"_bbp_anonymous_reply_count":0,"_bbp_topic_count_hidden":0,"_bbp_reply_count_hidden":0,"_bbp_forum_subforum_count":0,"sfsi_plus_gutenberg_text_before_share":"","sfsi_plus_gutenberg_show_text_before_share":"","sfsi_plus_gutenberg_icon_type":"","sfsi_plus_gutenberg_icon_alignemt":"","sfsi_plus_gutenburg_max_per_row":"","_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[2134],"tags":[3256,3260,3258,3262,2803,2160],"class_list":["post-13975","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-qgis","tag-gdal-pt","tag-geoparquet-pt","tag-ogr-pt","tag-parquet-pt","tag-python-pt","tag-qgis-pt"],"aioseo_notices":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/i0.wp.com\/www.sigterritoires.fr\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/geoparquet_qgis.png?fit=477%2C265&ssl=1","jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p6XU0A-3Dp","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13975","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=13975"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13975\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/13971"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=13975"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=13975"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=13975"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}