TRACER RECARTParquet Inspector
TRACER RECART · 浏览器数据工具

在浏览器中查看、查询和编辑 Parquet。

支持本地文件、HTTPS URL，以及公开或预签名的 S3 兼容对象。通过虚拟加载浏览大型数据集，编辑单元格、运行 SQL、检查内部结构，并导出 CSV、JSON 或 Parquet。文件不会经过我们的服务器。

✓ 浏览器内处理✓ 无上传代理✓ 无需登录✓ 不设人为行数上限
⇩

打开 Parquet 数据源

选择本地文件、输入 HTTPS URL，或使用 S3/R2 预签名 URL。

把 .parquet 文件拖到这里，或从当前设备选择文件。

● 本地文件始终留在当前设备。远程文件由浏览器直接向原始数据源读取，不会经过 TRACER RECART 或后端代理。
正在读取 Parquet Footer 和元数据…

按列统计压缩后空间占用

根据所有 Row Group 的 Column Chunk 元数据聚合。

文件元数据

#字段名物理类型逻辑类型重复类型Field ID
Row Group总行数未压缩压缩后压缩率Column Chunk
Row Group列路径物理类型压缩编码值数量压缩后未压缩最小值最大值空值

前 50 行

数据预览同样在浏览器内解码。超大文件或重压缩文件的预览可能比读取元数据更慢。

原始元数据





如何查看 Parquet 数据源
  1. 选择本地 .parquet 文件、输入公开 HTTPS URL，或粘贴 S3 兼容的预签名 URL。
  2. 远程数据源会先检查 CORS 和高效字节范围读取。不满足条件的服务器会被拒绝，不会偷偷完整下载大文件。
  3. 在当前标签页中浏览数据、检查 Schema 和 Row Group、运行 SQL、编辑支持的单元格，并导出 CSV、JSON 或 Parquet。
使用指南： 查看大型 Parquet 文件 · 理解 Row Group 与列统计信息
为什么要看 Parquet 内部结构？
Parquet 不只是一个表格文件。它的物理布局会直接影响扫描速度、压缩率、谓词下推和存储成本。数据工作区还提供虚拟浏览、浏览器内编辑和 SQL，无需安装 Python、DuckDB 桌面程序，也不需要把文件上传到第三方。
Row Group
按行划分的水平分区。大小会影响并行度、数据裁剪粒度和 I/O 行为。
Column Chunk
每个 Row Group 内部按列分别存储。Chunk 元数据能看到压缩方式、编码和实际字节占用。
Statistics
Min、Max 和 Null Count 可帮助查询引擎跳过无关数据。统计信息缺失或质量差会降低裁剪效率。


从架构上保证隐私
本地文件通过浏览器 File API 读取。远程 URL 和 S3 兼容数据源由浏览器直接使用字节范围请求读取。解析、查询、编辑和导出全部运行在当前标签页的 JavaScript/WebAssembly 中。TRACER RECART 没有文件上传或远程文件代理接口，也不会保存预签名 URL。