Visor de Parquet

Acerca del Visor de Parquet

El Visor de Parquet es una potente herramienta en línea que te permite ver y explorar archivos Apache Parquet directamente en tu navegador. Carga archivos Parquet, previsualiza datos en una interfaz tipo hoja de cálculo y exporta a formato CSV o JSON, todo sin cargar datos sensibles a un servidor.

¿Qué es un archivo Parquet?

Apache Parquet es un formato de archivo de almacenamiento columnar optimizado para usar con marcos de procesamiento de big data. Proporciona esquemas eficientes de compresión y codificación de datos, lo que lo hace popular para análisis de datos, lagos de datos y pipelines de aprendizaje automático. Los archivos Parquet se usan ampliamente con herramientas como Apache Spark, Hadoop y AWS Athena.

¿Mis datos salen de mi dispositivo?

No. Todo el análisis y procesamiento de Parquet ocurre localmente en tu navegador usando WebAssembly (parquet-wasm). Tus datos nunca salen de tu máquina, garantizando privacidad completa para conjuntos de datos sensibles como datos de clientes, registros financieros o análisis confidenciales.

¿Puedo editar datos Parquet?

Esta herramienta es de solo lectura para ver archivos Parquet. Puedes previsualizar los datos y exportarlos a formatos CSV o JSON. Si necesitas editar los datos, exporta primero a CSV y usa nuestra herramienta Visor y Editor de CSV.

¿Qué tamaño de archivo puedo ver?

La herramienta puede manejar archivos Parquet de varios tamaños. Para archivos muy grandes (>100MB), es posible que desees limitar el número de filas mostradas para garantizar un rendimiento fluido. La herramienta usa análisis eficiente de WebAssembly para manejar archivos rápidamente.

¿Puedo exportar a diferentes formatos?

Sí. Puedes exportar tus datos Parquet como archivo CSV (separado por comas) o formato JSON. Esto facilita usar los datos en aplicaciones de hojas de cálculo, bases de datos o aplicaciones web.

¿Por qué usar el formato Parquet?

Parquet es ideal para big data y análisis porque almacena datos en columnas en lugar de filas. Esto proporciona mejor compresión, rendimiento de consulta más rápido para cargas de trabajo analíticas y esquemas de codificación eficientes. Se usa ampliamente en ingeniería de datos, ciencia de datos y almacenes de datos en la nube.