Visualizador de Parquet

Sobre o Visualizador de Parquet

Visualizador de Parquet é uma ferramenta online poderosa que permite visualizar e explorar arquivos Apache Parquet diretamente no seu navegador. Carregue arquivos Parquet, visualize dados em uma interface semelhante a planilha e exporte para formato CSV ou JSON — tudo sem fazer upload de dados sensíveis para um servidor.

O que é um arquivo Parquet?

Apache Parquet é um formato de arquivo de armazenamento colunar otimizado para uso com frameworks de processamento de big data. Ele fornece esquemas eficientes de compressão e codificação de dados, tornando-o popular para análise de dados, data lakes e pipelines de machine learning. Arquivos Parquet são amplamente usados com ferramentas como Apache Spark, Hadoop e AWS Athena.

Meus dados saem do meu dispositivo?

Não. Todo o processamento e análise de Parquet acontece localmente no seu navegador usando WebAssembly (parquet-wasm). Seus dados nunca saem do seu dispositivo, garantindo privacidade completa para conjuntos de dados sensíveis como dados de clientes, registros financeiros ou análises confidenciais.

Posso editar dados Parquet?

Esta ferramenta é somente leitura para visualizar arquivos Parquet. Você pode pré-visualizar os dados e exportá-los para formatos CSV ou JSON. Se você precisa editar os dados, exporte para CSV primeiro e use nossa ferramenta Visualizador e Editor de CSV.

Qual tamanho de arquivo posso visualizar?

A ferramenta pode lidar com arquivos Parquet de vários tamanhos. Para arquivos muito grandes (>100MB), você pode querer limitar o número de linhas exibidas para garantir desempenho suave. A ferramenta usa análise eficiente com WebAssembly para lidar com arquivos rapidamente.

Posso exportar para diferentes formatos?

Sim. Você pode exportar seus dados Parquet como um arquivo CSV (separado por vírgula) ou formato JSON. Isso facilita o uso dos dados em aplicações de planilha, bancos de dados ou aplicações web.

Por que usar o formato Parquet?

Parquet é ideal para big data e análise porque armazena dados em colunas em vez de linhas. Isso fornece melhor compressão, desempenho de consulta mais rápido para cargas de trabalho analíticas e esquemas de codificação eficientes. É amplamente usado em engenharia de dados, ciência de dados e data warehouses em nuvem.