सपाट तालिकाएँ
CSV साधारण row/column आदान-प्रदान के लिए उपयोगी है, लेकिन native schema, nested objects और समृद्ध type metadata नहीं रखता।
Parquet, CSV, JSON, JSONL/NDJSON, Avro, ORC, Arrow और Feather को एक स्टूडियो में बदलें। स्रोत के अनुसार CSV, JSON, JSONL, Parquet या XLSX आउटपुट उपलब्ध हैं।
फ़ाइल को खींचकर छोड़ें, पेस्ट करें या अपने डिवाइस से चुनें।
फ़ाइलें अस्थायी हैं और अपने आप हटा दी जाती हैं।
डेटा फ़ॉर्मेट एक जैसे containers नहीं हैं। CSV सपाट टेक्स्ट तालिका है, JSON/JSONL records और nested values रख सकते हैं, जबकि Parquet, ORC, Arrow, Feather और Avro typed analytics या serialization के लिए बने हैं। सही लक्ष्य इस बात पर निर्भर करता है कि अगला टूल डेटा कैसे पढ़ेगा।
CSV साधारण row/column आदान-प्रदान के लिए उपयोगी है, लेकिन native schema, nested objects और समृद्ध type metadata नहीं रखता।
JSON hierarchy और arrays रख सकता है; JSONL हर पंक्ति में अलग record रखने के लिए उपयोगी है। दोनों की संरचना सपाट CSV से अलग है।
Parquet, ORC, Arrow और Feather typed columnar workflows के लिए बने हैं और टेक्स्ट निर्यात की तुलना में अधिक समृद्ध type information रख सकते हैं।
Avro typed records और schema-केंद्रित pipelines में उपयोग होता है; सरल लक्ष्य फ़ॉर्मेट में schema metadata घट सकती है।
CSV सपाट टेक्स्ट तालिका है; Parquet typed columnar binary फ़ॉर्मेट है और analytics के लिए अधिक समृद्ध schema information रख सकता है।
नहीं। Nested objects और arrays को सपाट columns में सीधे दिखाना हमेशा संभव नहीं होता।
नहीं। वास्तविक रूपांतरण स्रोत संरचना पढ़कर लक्ष्य फ़ॉर्मेट के नियमों के अनुसार नई डेटा फ़ाइल बनाता है।
