## JSON

#O arquivo, heart_disease_dataset.json, contém um conjunto de dados anônimos de pacientes, com diversas variáveis clínicas (idade, sexo, colesterol, etc.) utilizadas para prever a presença ou ausência de doenças cardíacas

#Para carregar o arquivo JSON, utiliza-se o pacote jsonlite. Em seguida, a função fromJSON() lê o arquivo e o converte diretamente em um data frame no R.

```{r}
#| message: false
#| warning: false
library(jsonlite)
library(arrow)
library(dplyr)

#`jsonlite`: pacote para trabalhar com JSON
#`arrow`: biblioteca padrão para manipulação de arquivos Parquet no R
```

#Arquivo JSON sobre doenças cardíacas

```{r}
unzip("archive.zip")


dados_coracao <- fromJSON("heart_disease_dataset.json")

# visualizar as primeiras linhas do data frame
head(dados_coracao)
```

```{r}
# exibir a estrutura do data frame
str(dados_coracao)
```

## Parquet

#O arquivo fortune1000_companies.parquet, contém informações sobre as 1000 empresas mais ricas, listadas pela Fortune. O formato Parquet é colunar, otimizado para performance e armazenamento eficiente, muito comum em ambientes de Big Data.

#Para ler arquivos Parquet, utiliza-se o pacote arrow. O código mostra a descompactação do o arquivo .zip somente quando necessário. A função read_parquet() é responsável por ler o arquivo e carregá-lo como um data frame.

#Arquivo sobre as 1000 empresasncom maiores fortunas

```{r}

arquivo_parquet <- "fortune1000_companies.parquet"


# verificar se o arquivo .parquet ainda não existe na pasta

if (!file.exists(arquivo_parquet)) {
  # se não existir, imprime uma mensagem e descompacta o arquivo .zip
  print("Arquivo não encontrado. Descompactando 'archive_fortune.zip'...")
  unzip("archive_fortune.zip")
} else {
  # se o arquivo já existir, apenas avisa que está pulando a etapa
  print("Arquivo já existe. Pulando a descompactação.")
}

dados_fortune <- read_parquet(arquivo_parquet)

head(dados_fortune)

str(dados_fortune)
```
