Digite uma URL de página web contendo dados de tabela para extrair automaticamente dados estruturados
Cole seus dados Array JSON ou arraste arquivos JSON aqui
Carregue arquivos JSON ou cole arrays JSON. Suporta reconhecimento automático e análise de arrays de objetos, estruturas aninhadas e tipos de dados complexos. A ferramenta valida inteligentemente a sintaxe JSON e fornece avisos de erro.
Edite dados usando nosso editor de tabelas online profissional. Suporta deletar dados de linha vazia, remover linhas duplicadas, transpor dados, classificar por linhas, localizar e substituir regex e visualização em tempo real. Todas as alterações serão automaticamente convertidas para o formato Formato JSONLines com operação simples e eficiente e resultados precisos e confiáveis.
Gere formato JSONLines padrão com cada linha produzindo um objeto JSON completo. Adequado para processamento de streaming, importação em lote e cenários de análise de big data, suportando validação de dados e otimização de formato.
Nota: Nossa ferramenta de conversão online usa tecnologia avançada de processamento de dados, executa completamente no navegador, garante segurança e privacidade de dados, e não armazena nenhum dado do usuário.
JSON (JavaScript Object Notation) é o formato padrão de dados de tabela para aplicações web modernas, APIs REST e arquiteturas de microsserviços. Sua estrutura clara e análise eficiente o tornam amplamente usado na interação de dados front-end e back-end, armazenamento de arquivos de configuração e bancos de dados NoSQL. Suporta objetos aninhados, estruturas de array e múltiplos tipos de dados, tornando-o dados de tabela indispensáveis para desenvolvimento de software moderno.
JSON Lines (também conhecido como NDJSON) é um formato importante para processamento de big data e transmissão de dados em streaming, com cada linha contendo um objeto JSON independente. Amplamente usado em análise de logs, processamento de fluxo de dados, aprendizado de máquina e sistemas distribuídos. Suporta processamento incremental e computação paralela, tornando-o a escolha ideal para lidar com dados estruturados em larga escala.