Apache Parquet फ़ाइलें (.parquet) को स्थानीय रूप से पठनीय JSON में बदलें - प्रत्येक पंक्ति ऑब्जेक्ट के रूप में, नेस्टेड फ़ील्ड सुरक्षित, कोई अपलोड नहीं।
आपके डिवाइस पर ही लोकल प्रोसेसिंग चल रही है ...
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आपकी फ़ाइलें आपके डिवाइस से कभी बाहर नहीं गईं
नहीं। सब कुछ आपके ब्राउज़र में चलता है - आपकी फ़ाइल कभी आपके डिवाइस से बाहर नहीं जाती। यह कैसे सत्यापित किया जा सकता है
Apache Parquet विश्लेषण डेटा (Spark, pandas, DuckDB, data lakes) के लिए व्यापक रूप से उपयोग होने वाला कॉलम-आधारित बाइनरी फ़ॉर्मेट है। .parquet फ़ाइल schema और संपीड़ित कॉलम अपने अंदर ले जाती है और बहुत संक्षिप्त होती है - लेकिन एडिटर में पढ़ने योग्य नहीं। यह टूल सामग्री को डिकोड करता है और एक स्पष्ट JSON array आउटपुट करता है: प्रत्येक डेटा पंक्ति एक ऑब्जेक्ट के रूप में, कॉलम नाम key के रूप में। CSV के विपरीत, नेस्टेड फ़ील्ड (lists, structs) वास्तविक JSON संरचना के रूप में बनी रहती हैं।
सब कुछ पूरी तरह आपके ब्राउज़र में होता है (शुद्ध JavaScript, कोई अपलोड नहीं, ऑफलाइन भी)। टूल schema सहित Parquet footer पढ़ता है और कॉलम पेज डिकोड करता है; Snappy, Gzip, Zstd, Brotli और LZ4 page codecs सपोर्ट हैं। साफ़ मान के लिए, JavaScript की सुरक्षित सीमा से परे 64-बिट पूर्णांक स्ट्रिंग के रूप में, timestamps ISO 8601 टेक्स्ट के रूप में और बाइनरी मान base64 के रूप में आउटपुट होते हैं - कोई सटीकता नहीं खोती।
आपको इसकी ज़रूरत तब होती है जब कोई data pipeline, Kafka एक्सपोर्ट या विश्लेषण कार्य .parquet फ़ाइल बनाता है और आप उसे देखना, JSON बोलने वाले टूल (API, स्क्रिप्ट, परीक्षण) में डालना या नेस्टेड संरचना बनाए रखना चाहते हैं। नोट: रूपांतरण एकतरफ़ा है (Parquet से JSON); यह Parquet में वापस serialize नहीं करता और decimal जैसे logical types अपने आधार मान के रूप में दिखते हैं।
| इनपुट फ़ॉर्मैट | PARQUET |
|---|---|
| आउटपुट फ़ॉर्मैट | JSON |
| बैच प्रोसेसिंग | हाँ |
| प्रोसेसिंग | ब्राउज़र में लोकल (WebAssembly) |
| फ़ाइल अपलोड | कोई नहीं |
सीमाएँ: Snappy, Gzip, Zstd, Brotli और LZ4 codecs वाली Parquet फ़ाइलें सपोर्ट हैं। एन्क्रिप्टेड Parquet फ़ाइलें नहीं पढ़ी जातीं। बड़े 64-बिट पूर्णांक स्ट्रिंग के रूप में (सटीकता के लिए), timestamps ISO 8601 के रूप में, बाइनरी मान base64 के रूप में, logical types आधार मान के रूप में दिखते हैं। रूपांतरण एकतरफ़ा है (JSON से Parquet वापस नहीं)। बहुत बड़ी फ़ाइलों के लिए उसी अनुसार मेमोरी चाहिए।
विश्लेषण की दुनिया (Spark, pandas, DuckDB) का एक संक्षिप्त, कॉलम-आधारित बाइनरी फ़ॉर्मेट। schema और संपीड़न फ़ाइल के अंदर ही रहते हैं।
नहीं। रूपांतरण पूरी तरह ब्राउज़र में होता है - ऑफलाइन भी।
JSON नेस्टेड फ़ील्ड को संरचना के रूप में रखता है और कोड व API के लिए उपयुक्त है; CSV स्प्रेडशीट के लिए सपाट तालिका है।
JS की सुरक्षित सीमा से परे 64-बिट पूर्णांक स्ट्रिंग के रूप में, timestamps ISO 8601 के रूप में, बाइनरी मान base64 के रूप में आउटपुट होते हैं।
यहाँ नहीं - यह टूल एकतरफ़ा है (Parquet से JSON) डेटा जाँचने और उपयोग करने के लिए।