Visualizador de Apache Parquet Gratis Online – Abrir y Explorar Archivos Parquet

Visualice y explore archivos Apache Parquet directamente en su navegador. Inspeccione esquemas, metadatos y estructuras de datos columnares para flujos de trabajo de ETL y análisis, o convierta archivos Parquet a JSON, CSV, TSV o XLSX.

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Visualizador Parquet Online para Desarrolladores e Ingenieros de Datos

Abra e inspeccione archivos Apache Parquet online. Analice esquemas columnares, revise metadatos, explore registros y exporte subconjuntos a JSON o CSV para depuración y validación de datos.

Cómo visualizar archivos Parquet en Python

Visualización de archivos Parquet con Pandas

python

Pandas es la librería más común para la manipulación de datos en Python y ofrece la sencilla función read_parquet.

# Installation: pip install pandas
import pandas as pd

df = pd.read_parquet('path/to/file.parquet')
print(df.head())

Visualización de archivos Parquet con DuckDB

python

DuckDB es un sistema de gestión de bases de datos SQL OLAP de proceso interno que puede consultar archivos Parquet directamente.

# Installation: pip install duckdb
import duckdb

# Query directly from the file
result = duckdb.sql("SELECT * FROM 'path/to/file.parquet' LIMIT 10").fetchdf()
print(result)

Visualización de archivos Parquet con ClickHouse

python

ClickHouse es un sistema de gestión de bases de datos OLAP de código abierto y alto rendimiento con soporte nativo para Parquet.

# Installation: pip install clickhouse-connect
import clickhouse_connect

client = clickhouse_connect.get_client(host='localhost', port=8123)
query = "SELECT * FROM file('path/to/file.parquet') LIMIT 10"
result = client.query(query).result_set
print(result)

Cómo visualizar archivos Parquet en otros lenguajes

Visualización de Parquet en Node.js

javascript

Uso de la librería parquetjs para leer archivos Parquet en un entorno de JavaScript.

// Installation: npm install parquetjs
const parquet = require('parquetjs');

async function readParquet() {
    let reader = await parquet.ParquetReader.openFile('example.parquet');
    let cursor = reader.getCursor();
    let record = null;
    while (record = await cursor.next()) {
        console.log(record);
    }
    await reader.close();
}

Visualización de Parquet en Java

java

Uso de Apache Parquet con Avro para el acceso a nivel de registro en Java.

// Required dependencies: parquet-avro, parquet-hadoop
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.parquet.hadoop.ParquetReader;
import org.apache.parquet.avro.AvroParquetReader;
import org.apache.avro.generic.GenericRecord;

Path path = new Path("example.parquet");
try (ParquetReader<GenericRecord> reader = AvroParquetReader.<GenericRecord>builder(path).build()) {
    GenericRecord record;
    while ((record = reader.read()) != null) {
        System.out.println(record);
    }
}

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Inspección de Esquemas y Metadatos

  • Inspeccione esquemas jerárquicos de Parquet incluyendo campos anidados y tipos de datos lógicos
  • Revise metadatos a nivel de columna como nulabilidad, codificación y formatos de compresión
  • Analice información de grupos de filas (row groups) para entender la partición de datos
  • Examine estadísticas de archivo utilizadas en cargas de trabajo analíticas y data lakes

Exploración de Datos

  • Navegue por registros Parquet mediante una vista tabular estructurada para un análisis claro
  • Aplique filtrado por columnas con controles integrados o expresiones de estilo SQL
  • Ordene registros mediante clasificación inteligente por tipo de dato para mayor precisión
  • Convierta valores de marcas de tiempo epoch en formatos de fecha y hora legibles
  • Análisis estadístico de columnas incluyendo valores mínimos, máximos y conteo de nulos

Conversión y Exportación

  • Convierta archivos Parquet a formato JSON para APIs y flujos de aplicaciones
  • Exporte conjuntos de datos como CSV o TSV para informes y análisis en hojas de cálculo
  • Descargue datos en formato XLSX para compatibilidad con herramientas de Excel
  • Extraiga subconjuntos filtrados para validación y procesamiento posterior
  • Descarga de datasets filtrados basados en criterios de selección personalizados

Cómo Visualizar Archivos Parquet Online

1

Suba un archivo Parquet (.parquet) usando el selector de archivos

2

Revise el esquema para entender las columnas, tipos de datos y anidamiento

3

Inspeccione metadatos como compresión, codificación y grupos de filas

4

Explore los registros en la vista tabular para validación o depuración

5

Aplique filtros o búsquedas para enfocarse en datos específicos

6

Exporte los datos seleccionados a JSON o CSV si es necesario

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Procesamiento en navegadorInspección local en el cliente (privacidad garantizada)Requiere subir archivos al servidor
Flexibilidad de exportaciónExportación a JSON, CSV y ExcelOpciones de exportación restringidas o inexistentes

Frequently Asked Questions