Lettore Schema Parquet

Carica un file .parquet per vedere esattamente come è definito il suo schema: nome di ogni colonna, tipo fisico di archiviazione, annotazione di tipo logico/convertito e ripetizione (obbligatorio, opzionale o ripetuto). I risultati vengono mostrati come tabella pulita e come JSON grezzo copiabile, così puoi inserire lo schema direttamente in documentazione, un data contract o la configurazione di un altro strumento.

PrivatoGratisFunziona offline

Verificato da Vincenzo Manto, Fondatore e Lead Developer · Ultimo aggiornamento 27 settembre 2026

Come funziona

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    Carica un file .parquet dal tuo dispositivo.

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    I metadati nel footer del file vengono analizzati localmente per estrarre l'albero dello schema.

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    Ogni colonna viene elencata con tipo fisico, tipo logico e ripetizione.

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    Copia il JSON grezzo dello schema equivalente per usarlo altrove.

Perché controllare direttamente uno schema Parquet?

Prima di caricare un file parquet in una pipeline, un data warehouse o un notebook, spesso è utile sapere esattamente quali colonne e tipi contiene, specialmente quando il file proviene da qualcun altro o da un processo di export sconosciuto. Questo strumento ti dà quella risposta in pochi secondi, senza dover avviare pyarrow o DuckDB solo per chiamare `.schema`.

Uno schema JSON copiabile per i tuoi strumenti

Accanto alla tabella leggibile, l'array di schema grezzo viene mostrato come JSON formattato che puoi copiare direttamente. È comodo per incollarlo in un data contract, uno script di validazione o una definizione di schema esplicita per hyparquet-writer o un'altra libreria di scrittura parquet.

Domande frequenti

Qual è la differenza tra tipo fisico e tipo logico?

Il tipo fisico è il modo in cui i byte vengono effettivamente memorizzati (es. BYTE_ARRAY, INT64, INT32), mentre il tipo logico è un'annotazione che descrive cosa rappresentano quei byte, ad esempio testo UTF8, un DECIMAL con precisione e scala, o un TIMESTAMP con una unità di tempo.

Cosa significa 'ripetuto' per una colonna?

REPEATED indica un campo che può comparire più volte per riga, ed è il meccanismo che parquet usa internamente per codificare colonne di tipo lista o array.

Posso vedere lo schema senza leggere tutti i dati delle righe?

Sì: questo strumento legge solo i metadati nel footer del file, che contengono lo schema completo, quindi è veloce anche su file parquet molto grandi.

Funziona anche con schemi annidati/struct?

Sì. I gruppi annidati e i loro campi figli vengono tutti elencati nella tabella dello schema appiattito, rispecchiando il modo in cui parquet memorizza internamente le strutture annidate.

Il file viene caricato da qualche parte?

No. L'analisi avviene nel tuo browser usando la libreria hyparquet, quindi il file non lascia mai il tuo dispositivo.

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