Parquet Column Mapper
De la autor
Reads and transforms Apache Parquet file metadata and column statistics using PyArrow and the Parquet Thrift specification. Maps column types across Delta Lake, Iceberg, and Hudi table formats.
Instalare
npx skills add agentskillexchange/skills --skill 'Parquet Column Mapper' -a claude-code
Se instalează în .claude/skills/Parquet-Column-Mapper/ · Fiecare comandă descarcă skill-ul direct de pe GitHub cu utilitarul open source skills.
Identic octet cu octet cu commit-ul scanat, cu licența depozitului și un fișier SOURCE.txt.
Vrei ca agentul să-ți propună skill-uri în timp ce scrii? Vezi cum folosești skill-urile din IDE.
Verificări de siguranță pe SKILL.md
Niciun avertisment.
De ce 82
aiqbench calculează scorul de încredere din semnale publice. Nu este un audit de securitate, așa că citește un skill înainte să-l instalezi.
Skill-uri similare
Cele mai apropiate de acesta prin ce fac și când sunt folosite.
- pyarrow-pythonskillmds/skillmdUse for writing, reviewing, debugging, testing, or optimizing Python code that uses PyArrow arrays, schemas, Tables, RecordBatches, RecordBatchReaders, compute kernels, Dataset scans, Parquet, or Arrow IPC and C data interfaces. Trigger on schema drift, null/type semantics, chunking, batch streaming, predicate projection pushdown, conversion, and memory ownership. Do not use for pandas-only transformations, Polars-only expressions, generic SQL, Arrow Flight service design, C++/Rust Arrow, or Parquet work that does not use PyArrow.Inginerie★ 190
- parquet-converterdatadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_ConstructionConvert construction data to/from Parquet format. Optimize storage, enable fast queries, and integrate with data lakehouses.Altele★ 372
- multi-file-excel-parquet-analysisOpenSenseNova/SenseNova-Skills读取多 Sheet Excel 文件并统计规模，支持大文件向 Parquet 格式转换、分类数据统计及可视化报告生成。Documente★ 5.9K
- range-reading-and-large-file-analysisOpenSenseNova/SenseNova-Skills读取多 Sheet Excel 文件，根据数据量动态选择处理策略，支持特定区域数据提取、大文件 Parquet 转换、统计分析及可视化图表生成。Documente★ 5.9K
- pyspark-etlMindrally/skillsBest practices for building performant, testable PySpark ETL pipelines with Spark SQL and Apache Iceberg. Use when writing or reviewing PySpark jobs, designing joins and window functions, working with map/array higher-order functions, or building idempotent cumulative/snapshot table merges.Date★ 286
- apache-hudi-lakehousevaquarkhan/data-engineering-agent-skillsGuides agents through Apache Hudi lakehouse design. Use when managing incremental upserts, record-level mutations, timeline behavior, compaction, and Hudi-based lakehouse tables.Design★ 59
Note și recenzii
—
nicio recenzie
Ai încercat acest skill? Notează-l ca să-i ajuți pe alții. Autentifică-te
Discuție
Intră în discuție. Autentifică-te