เปิดไฟล์ Parquet
เปิดไฟล์ Apache Parquet ฟรี ดูจำนวนแถว row groups และ schema ของคอลัมน์ พรีวิวแถวข้อมูล และส่งออกเป็น CSV หรือ JSON ไม่มีอัปโหลด ประมวลผลในเครื่องล้วน
Loading tool...
เปิดไฟล์ Parquet คืออะไร?
Parquet File Viewer เปิดไฟล์ Apache Parquet ในเบราว์เซอร์ได้โดยตรง และตอบคำถามแรกของ data engineer: มีกี่แถว กี่ row group ไฟล์ใหญ่แค่ไหน และมีคอลัมน์อะไรบ้าง ตาราง schema ลิสต์ทุกคอลัมน์พร้อมชนิด physical และ logical กริดพรีวิวอ่านร้อยแถวแรกโดยค่า nested แสดงเป็น JSON อ่านง่าย และคลิกเดียวส่งออกพรีวิวเป็น CSV หรือ JSON การอ่านไฟล์ทำงานในเครื่องผ่าน hyparquet ไฟล์จึงไม่หลุดออกจากเครื่องคุณ
ประโยชน์หลัก
- เห็น metadata ทันที: แถว row groups และขนาดไฟล์
- Schema ครบพร้อมชนิด physical และ logical ของคอลัมน์
- พรีวิวร้อยแถวเลื่อนดูได้ ค่า nested อ่านง่าย
- ส่งออกแถวที่พรีวิวเป็น CSV และ JSON
- อ่านไฟล์ในเครื่องล้วน — ปลอดภัยกับไฟล์ข้อมูลลับ
กรณีการใช้งาน
- •ตรวจ data drop จาก vendor ก่อนโหลดเข้าระบบ
- •เช็กชื่อคอลัมน์และชนิดข้อมูลก่อนเขียน ETL
- •สุ่มดู dataset Parquet ใหญ่โดยไม่ต้องติดตั้ง spark หรือ duckdb
- •ดึงข้อมูลช่วงหนึ่งเป็น CSV ทำกราฟหรือรายงานบั๊ก
- •สอนว่า row group และ schema ของ Parquet หน้าตาเป็นอย่างไร
วิธีตรวจไฟล์ Parquet
- เปิดไฟล์: ลากไฟล์ .parquet มาวางหรือกดเลือกไฟล์ ไฟล์ถูกอ่านในเครื่องทั้งหมด — ไม่มีการอัปโหลด
- อ่านสรุป: การ์ดสรุปแสดงแถวทั้งหมด จำนวน row group และขนาดไฟล์ บอกความหนักของไฟล์ก่อนที่เครื่องมืออื่นจะโหลด
- เช็ก schema และพรีวิว: ตาราง schema ลิสต์ทุกคอลัมน์พร้อมชนิด physical และ logical ส่วนกริดพรีวิวแสดงร้อยแถวแรกโดยค่า nested แสดงเป็น JSON อ่านง่าย
- ส่งออกส่วนที่ต้องการ: ส่งออกแถวที่พรีวิวเป็น CSV สำหรับสเปรดชีต หรือ JSON สำหรับโน้ตบุ๊กและรายงานบั๊ก แล้วกดปิดไฟล์เพื่อคืนหน่วยความจำ
คุณสมบัติหลัก
- สรุป metadata: แถว row groups และขนาดไฟล์
- Schema ครบทุกคอลัมน์พร้อมชนิด physical และ logical
- พรีวิวร้อยแถวแรกแบบเลื่อนดูได้
- ส่งออกพรีวิวเป็น CSV หรือ JSON คลิกเดียว
- อ่านไฟล์ในเครื่องล้วน พร้อมรองรับลากวาง
คำถามที่พบบ่อย
ไฟล์ Parquet ของฉันถูกอัปโหลดไปไหนหรือเปล่า
ไม่ ไฟล์ถูกอ่านด้วย File API ของเบราว์เซอร์และประมวลผลในเครื่องด้วย hyparquet ซึ่งเป็นตัวอ่าน Parquet เขียนด้วย JavaScript ล้วน ไม่มีไบต์ใดออกจากเครื่อง ไม่มีคอมโพเนนต์เซิร์ฟเวอร์ และการปิดไฟล์จะคืนหน่วยความจำ
พรีวิวแสดงไฟล์มากแค่ไหน
พรีวิวอ่านร้อยแถวแรก ซึ่งพอสำหรับเช็กชื่อคอลัมน์ ค่าตัวอย่าง และคุณภาพข้อมูล การ์ดสรุปยังรายงานจำนวนแถวจริงและจำนวน row group ของไฟล์ทั้งหมด คุณจึงรู้ขนาดไฟล์เป๊ะ
รองรับ compression แบบไหนบ้าง
คอลัมน์แบบไม่บีบอัดและแบบ Snappy ใช้ได้ทันที ซึ่งครอบคลุมไฟล์ส่วนใหญ่จาก Spark, pandas, duckdb และ Arrow ไฟล์ที่ใช้ codec แปลกหรือโครงสร้าง nested ลึกมากอาจ fail พร้อมข้อความบอกปัญหา
จะแปลงทั้งไฟล์เป็น CSV ได้อย่างไร
เครื่องมือนี้ส่งออกเฉพาะแถวที่พรีวิวเพื่อให้เบราว์เซอร์ลื่นกับไฟล์ใหญ่ สำหรับแปลงทั้งไฟล์ ให้ส่งออกพรีวิวเพื่อยืนยัน schema ก่อน แล้วแปลงไฟล์เต็มด้วยเครื่องมือในเครื่องอย่าง duckdb หรือ pandas — ชนิดคอลัมน์ที่ยืนยันแล้วที่นี่บอกได้ว่าจะเจออะไร