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डेटा और कॉन्फ़िग.parquet

Parquet viewer

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Parquet के बारे में

Apache columnar डेटा फॉर्मेट।

Parquet आधुनिक columnar analytics फॉर्मेट है — Spark, Athena, DuckDB, BigQuery external tables और Hugging Face datasets hub के पीछे का backing storage। hyparquet इसे बिना WebAssembly के सीधे ब्राउज़र में डीकोड करता है, पहले footer metadata पढ़ता है और फिर केवल वे rows materialize करता है जो आप माँगते हैं। हम पहली 1,000 rows sample करते हैं ताकि multi-gigabyte फ़ाइल तुरंत खुले, logical types और repetition modes के साथ leaf-column schema दिखाएँ और आपको sample को JSON के रूप में एक्सपोर्ट करने दें। Nested values (lists, structs, maps) कॉम्पैक्ट JSON के रूप में रेंडर होती हैं; binary कॉलम बाइट लंबाई से संक्षेपित होते हैं।

FAQ
Parquet फ़ाइल क्या है?
Apache Parquet analytical queries के लिए optimized एक columnar on-disk फॉर्मेट है। डेटा row groups में, प्रत्येक row group column chunks में, प्रत्येक chunk pages में partitioned होता है — ताकि engines केवल वे columns पढ़ सकें जिनकी उन्हें ज़रूरत है।
केवल 1,000 rows क्यों?
Parquet फ़ाइलें आम तौर पर करोड़ों rows में जाती हैं। हम एक sample materialize करते हैं ताकि व्यूअर responsive रहे; टूलबार में रो काउंट footer मेटाडेटा से वास्तविक कुल दिखाती है।
क्या यह nested types संभालता है?
हाँ। Lists, structs और maps hyparquet से round-trip होते हैं और हम उन्हें कॉम्पैक्ट JSON के रूप में रेंडर करते हैं। Decimals, dates और timestamps Schema tab में अपने logical type annotation के साथ दिखते हैं।
क्या मेरी फ़ाइल अपलोड होती है?
नहीं। बाइट्स आपके ब्राउज़र में लोकली पार्स होती हैं; फ़ाइल कभी आपके डिवाइस से बाहर नहीं जाती।
क्या यह मोबाइल पर काम करता है?
हाँ। Results table sticky row index के साथ हॉरिज़ॉन्टली scroll होती है, और schema view संकरे viewports पर साफ़-सुथरे स्टैक होता है।
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