Visualizzatore Parquet
Apri file Parquet online e sfoglia i dati con paginazione. Ispeziona lo schema, visualizza le righe pagina per pagina ed esporta in CSV o JSON - elaborato interamente nel browser.
Che cos'è un file Parquet?
Apache Parquet è un formato di archiviazione colonnare ampiamente usato in strumenti big data come Spark, Hive e Pandas. Memorizza i dati per colonne con compressione efficiente, rendendo le query analitiche molto veloci.
Come apro un file Parquet online?
Trascina il tuo file .parquet nell'area di caricamento. Il file viene elaborato in un Web Worker con la libreria hyparquet: compaiono prima il numero di righe e lo schema, poi sfogli i dati 100 righe alla volta.
Il mio file Parquet viene caricato su un server?
No. Il file viene letto interamente nel browser. Ogni pagina di righe viene decodificata sul tuo dispositivo: i dataset riservati non lasciano mai il computer.
Come converto Parquet in CSV o JSON?
Usa i pulsanti Esporta CSV o Esporta JSON. Lo strumento legge il file a blocchi, mostra una barra di avanzamento durante l'assemblaggio e scarica un file .csv o .json con tutte le righe.
C'è un limite di dimensione all'esportazione?
I file con più di 1.000.000 di righe non possono essere esportati, per evitare che il browser esaurisca la memoria. La navigazione paginata dei dati funziona con file di qualsiasi dimensione.
Quali codec di compressione sono supportati?
SNAPPY, GZIP, BROTLI, ZSTD, LZ4 e LZ4_RAW tramite il modulo hyparquet-compressors integrato. Se un file usa un codec non supportato, lo schema resta visibile e un errore spiega il problema.
Posso vedere nomi e tipi delle colonne?
Sì. Il pannello schema elenca ogni colonna con il suo tipo fisico Parquet, ricavato dai metadati del file. I campi annidati compaiono con il percorso completo separato da punti.
Perché vedo solo 100 righe alla volta?
I file grandi vengono letti pagina per pagina per mantenere fluido il browser. Usa i pulsanti Indietro e Avanti; l'etichetta mostra la pagina corrente e il totale.
Come appaiono NULL e valori binari?
I valori mancanti compaiono come NULL. Le colonne binarie sono mostrate con la dimensione in byte; nell'esportazione JSON diventano un segnaposto leggibile e nel CSV viene scritto solo il numero di byte.
È un vero parser Parquet?
Sì. Lo strumento usa hyparquet, un'implementazione open source di Apache Parquet in JavaScript puro, eseguita in un Web Worker così i file grandi non bloccano la pagina.
Come usare Visualizzatore Parquet
Parquet è un formato a colonne compatto che i fogli di calcolo non sanno aprire. Trascina qui un file .parquet per ispezionarne lo schema e scorrere le righe pagina per pagina, poi esporta ciò che ti serve in CSV o JSON — l'analisi avviene tutta in locale.
- Clicca la zona di rilascio o trascinaci un file .parquet. In cima al pannello compaiono nome del file, dimensione e totale righe × colonne.
- Controlla prima la tabella «Schema»: elenca ogni colonna con il suo tipo Parquet, così sai cosa contiene ciascun campo prima di scorrere i dati.
- Sfoglia la tabella «Dati» 100 righe alla volta con i pulsanti «Indietro» e «Avanti»; l'etichetta in mezzo mostra la pagina corrente. Le celle NULL e i valori binari sono etichettati come tali.
- Premi «Esporta CSV» per un file pronto per il foglio di calcolo, o «Esporta JSON» per dati strutturati — una barra di avanzamento segue la conversione riga per riga.
- I file oltre un milione di righe si possono consultare ma non esportare; filtrali alla fonte se ti basta un sottoinsieme.
Le colonne DECIMAL e TIMESTAMP nel CSV diventano testo semplice — quando lo importi in un foglio di calcolo, imposta manualmente il tipo di quelle colonne perché precisione e date sopravvivano al round trip.
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