Xem File Parquet

Giới Thiệu Công Cụ Xem File Parquet

Công cụ Xem File Parquet là một công cụ trực tuyến mạnh mẽ cho phép bạn xem và khám phá các file Apache Parquet trực tiếp trên trình duyệt. Tải file Parquet, xem trước dữ liệu trong giao diện giống bảng tính, và xuất sang định dạng CSV hoặc JSON—tất cả đều không cần tải dữ liệu nhạy cảm lên máy chủ.

File Parquet là gì?

Apache Parquet là định dạng file lưu trữ theo cột được tối ưu hóa để sử dụng với các framework xử lý dữ liệu lớn. Nó cung cấp các cơ chế nén và mã hóa dữ liệu hiệu quả, làm cho nó phổ biến trong phân tích dữ liệu, data lake và các pipeline học máy. File Parquet được sử dụng rộng rãi với các công cụ như Apache Spark, Hadoop và AWS Athena.

Dữ liệu của tôi có rời khỏi thiết bị không?

Không. Tất cả quá trình phân tích và xử lý Parquet diễn ra cục bộ trên trình duyệt của bạn bằng WebAssembly (parquet-wasm). Dữ liệu của bạn không bao giờ rời khỏi máy, đảm bảo quyền riêng tư hoàn toàn cho các bộ dữ liệu nhạy cảm như dữ liệu khách hàng, hồ sơ tài chính hoặc phân tích bí mật.

Tôi có thể chỉnh sửa dữ liệu Parquet không?

Công cụ này chỉ cho phép xem các file Parquet. Bạn có thể xem trước dữ liệu và xuất sang định dạng CSV hoặc JSON. Nếu cần chỉnh sửa dữ liệu, hãy xuất sang CSV trước và sử dụng công cụ Xem & Chỉnh Sửa CSV của chúng tôi.

Tôi có thể xem file có kích thước bao nhiêu?

Công cụ có thể xử lý các file Parquet với nhiều kích thước khác nhau. Đối với các file rất lớn (>100MB), bạn có thể muốn giới hạn số dòng hiển thị để đảm bảo hiệu suất mượt mà. Công cụ sử dụng phân tích WebAssembly hiệu quả để xử lý file nhanh chóng.

Tôi có thể xuất sang các định dạng khác không?

Có. Bạn có thể xuất dữ liệu Parquet của mình thành file CSV (phân cách bằng dấu phẩy) hoặc định dạng JSON. Điều này giúp dễ dàng sử dụng dữ liệu trong các ứng dụng bảng tính, cơ sở dữ liệu hoặc ứng dụng web.

Tại sao nên sử dụng định dạng Parquet?

Parquet lý tưởng cho dữ liệu lớn và phân tích vì nó lưu trữ dữ liệu theo cột thay vì theo dòng. Điều này cung cấp khả năng nén tốt hơn, hiệu suất truy vấn nhanh hơn cho các tác vụ phân tích và các cơ chế mã hóa hiệu quả. Nó được sử dụng rộng rãi trong kỹ thuật dữ liệu, khoa học dữ liệu và kho dữ liệu đám mây.