Visor gratuito de archivos Parquet en línea
Abra archivos .parquet directamente en su navegador. Previsualice filas, inspeccione el esquema, filtre valores y lea datos Apache Parquet sin Python, Spark ni instalación de escritorio.
sample.parquet
Vista previa de datos Apache Parquet
Filas
125k
Columnas
18
Formato
Parquet
Herramienta de visor Parquet en línea
Como todas las operaciones se ejecutan en su navegador, los datos Parquet nunca salen de su dispositivo.
Por qué usar este visor Parquet en línea
Procesamiento privado en el navegador
Abra archivos Parquet localmente en el navegador para que los datos sensibles no tengan que subirse a un servidor.
Inspección del esquema
Revise nombres de columnas, tipos de datos y estructuras anidadas antes de cargar un archivo en una canalización o almacén.
Vista rápida de filas
Lea filas de muestra en una tabla y confirme rápidamente que el archivo contiene los registros esperados.
Filtrar y explorar
Busque y filtre valores para depurar problemas de calidad de datos sin abrir Python, Spark, DuckDB ni herramientas de línea de comandos.
¿Qué es un archivo Apache Parquet?
Apache Parquet es un formato de archivo de datos columnar diseñado para cargas analíticas. Se usa ampliamente en data lakes, trabajos Spark, almacenes cloud y canalizaciones de machine learning porque almacena los datos de forma eficiente por columna.
Este lector Parquet en línea ofrece a analistas, desarrolladores y equipos de datos una forma rápida de abrir archivos .parquet, verificar el esquema y previsualizar datos.
Almacenamiento columnar
Parquet almacena valores por columna, lo que ayuda a los motores analíticos a escanear solo los campos necesarios.
Esquema integrado
Cada archivo incluye metadatos sobre columnas, tipos, compresión y estructuras anidadas.
Datos comprimidos
Codecs comunes como Snappy, Gzip y Zstd reducen el tamaño del archivo y mantienen los datos prácticos para consultar.
No es texto plano
Un archivo Parquet no se puede inspeccionar como CSV en un editor de texto, por lo que un visor dedicado es útil.
Cómo abrir un archivo Parquet en línea
- 1
Suba o arrastre un archivo .parquet
Elija un archivo Parquet local desde su computadora. El visor comienza a leerlo en el navegador.
- 2
Inspeccione el esquema y las columnas
Revise nombres de columnas, tipos de datos, recuentos de filas y metadatos para entender la estructura del conjunto de datos.
- 3
Previsualice y filtre filas
Explore la tabla, busque valores y confirme que los registros se ven correctos antes del análisis.
- 4
Continúe con la herramienta adecuada
Use los convertidores o herramientas de gráficos relacionados cuando necesite salida CSV, exploración visual o soporte GeoParquet.
Para quién es este visor de archivos Parquet
Analistas y equipos BI
Abra un archivo Parquet rápidamente, revise columnas y entienda registros de muestra antes de reportes o dashboards.
Ingenieros de datos
Valide cambios de esquema, compresión y vistas de filas antes de mover archivos por canalizaciones ETL o lakehouse.
Flujos de QA de datos
Detecte nulos, incompatibilidades de tipo y valores inesperados sin configurar Python, Spark o un notebook.
FAQ del visor Parquet
¿Cómo abro un archivo Parquet en línea?
Use el área de carga para seleccionar un archivo .parquet desde su computadora. El visor lee el archivo en el navegador y muestra información del esquema y vistas de filas.
¿Este visor Parquet en línea es gratuito?
Sí. Puede usar el visor Parquet de Kanaries gratis en línea para inspeccionar archivos Parquet en su navegador.
¿Mis archivos Parquet se suben a un servidor?
No. El visor está diseñado para procesar archivos localmente en el navegador, por lo que sus datos Parquet permanecen en su dispositivo.
¿Puedo leer archivos Parquet sin Python o Spark?
Sí. Este lector Parquet basado en navegador permite previsualizar archivos .parquet sin instalar Python, Spark, DuckDB, Hadoop ni software de escritorio.
¿Puedo convertir Parquet a CSV?
Si necesita salida CSV, use el convertidor Parquet a CSV relacionado para previsualizar un archivo .parquet y descargarlo como .csv.