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Visor de Parquet — Abre archivos Parquet online, en privado

Visualiza archivos Apache Parquet en tu navegador: esquema, tipos de columna, número de filas y filas paginadas. Exporta Parquet a CSV o JSON sin subir nada.

🔒 Se ejecuta completamente en tu navegador — nada se carga

Drop a .parquet file here or click to browse

Opened locally with DuckDB-wasm. Nothing is uploaded.

The DuckDB engine (about 35 MB) downloads from this site on first use, then runs offline in your browser.

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Una forma rápida de ver el interior de los archivos Parquet

Apache Parquet es el formato de almacenamiento predeterminado de los data lakes, los trabajos de Spark, las exportaciones de pandas y muchas canalizaciones de análisis. Es compacto y rápido, pero es un formato binario columnar, así que no puedes abrirlo en un editor de texto ni en una hoja de cálculo. Este Visor de Parquet abre un archivo .parquet directamente en tu navegador y muestra lo que contiene: los nombres y tipos de las columnas, el número total de filas, el número de grupos de filas, la biblioteca que escribió el archivo y una tabla paginada con los datos reales.

Internamente, la herramienta utiliza DuckDB compilado a WebAssembly. DuckDB lee Parquet de forma nativa, incluida la compresión Snappy, Gzip y Zstd, listas y structs anidados, fechas, marcas de tiempo y decimales. El número de filas procede de los metadatos del archivo y cada página se obtiene con una pequeña consulta LIMIT/OFFSET, por lo que la navegación sigue siendo ágil incluso cuando el archivo tiene millones de filas.

Convierte Parquet a CSV o JSON

A menudo solo necesitas los datos en un formato más cómodo. Los botones de exportación convierten el archivo completo, no solo la página visible. La exportación a CSV escribe una fila de encabezado seguida de todos los registros, lista para Excel, Google Sheets o una importación a una base de datos. La exportación a JSON escribe un único array de objetos, práctico para scripts, datos de prueba y API. Las columnas anidadas se conservan como JSON anidado, mientras que en CSV aparecen como texto. Las marcas de tiempo se escriben en formato ISO para que se ordenen y se analicen correctamente.

Inspección privada y apta para trabajar sin conexión

Los archivos Parquet suelen contener datos de producción: registros de usuarios, transacciones o telemetría. Subirlos a un sitio web desconocido solo para echar un vistazo al esquema es arriesgado. Aquí, el archivo se lee en la memoria de tu navegador y nunca se envía a ningún sitio. El motor DuckDB (unos 35 MB) se descarga desde una CDN la primera vez que abres un archivo y después tu navegador puede guardarlo en caché. Como el archivo completo se mantiene en memoria, los archivos muy grandes dependen de la RAM disponible para la pestaña del navegador. Para un análisis más profundo, como filtros, agregaciones o uniones con otros archivos, abre el mismo archivo en la herramienta SQL on CSV.

Cómo usar

  1. Abre un archivo ParquetArrastra un archivo .parquet al área de carga o haz clic para elegir uno de tu ordenador.
  2. Revisa el esquemaConsulta los nombres de columna, los tipos de DuckDB, la nulabilidad, el número de filas y los metadatos del archivo.
  3. Recorre las filasElige un tamaño de página y muévete entre páginas o salta a un número de página concreto.
  4. ExportaDescarga todas las filas como CSV para hojas de cálculo o como array JSON para código.

Preguntas frecuentes

¿Se sube mi archivo Parquet?
No. El archivo se abre en tu navegador con DuckDB compilado a WebAssembly. El motor se descarga desde una CDN y tus datos permanecen en tu dispositivo.
¿Qué funciones de Parquet son compatibles?
DuckDB puede leer las compresiones habituales como Snappy, Gzip y Zstd, los tipos anidados como listas y structs, fechas, marcas de tiempo y decimales.
¿Puedo exportar el archivo completo y no solo la página actual?
Sí. La exportación a CSV o JSON siempre escribe todas las filas del archivo, independientemente de la página que estés viendo.
¿Por qué las columnas anidadas se muestran como texto JSON?
Las listas y los structs no caben en una sola celda de una tabla plana, así que el visor los muestra como JSON compacto. La exportación a JSON los mantiene anidados.
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