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Consultar un Carpeta de parquet con SQL — en Excel, Google Sheets, IA y REST

Consulta una carpeta de archivos Parquet como si fuera una sola tabla. Parquet tiene sus propios tipos de columna, así que aquí no se adivina nada: un decimal sigue siendo un decimal y una marca de tiempo sigue siendo una marca de tiempo.

Comienza gratis 13 destinos Guía para carpetas Parquet

Una conexión, cada superficie

Dónde se pueden guardar los datos de tu carpeta Parquet

Carpeta de parquet muchos archivos → una mesa en vivo cada una
Consultas federadas + cualquier otro conector · un SQL todas las fuentes · cada plan
Agente de red
  • 1 conexión saliente
  • 0 puertos de entrada
  • Solo lectura · Los archivos permanecen en su lugar

funciona en

Query Streams convierte una carpeta de archivos Parquet en una tabla SQL en tiempo real, legible desde Microsoft Excel, Google Sheets, asistentes de IA a través de MCP, la API REST y Power BI. Parquet utiliza sus propios tipos de columna, por lo que el agente autoalojado lee el esquema del pie de página de cada archivo en lugar de muestrear filas: un decimal se mantiene como decimal, una marca de tiempo como marca de tiempo y no hay posibilidad de errores de muestreo. Los archivos permanecen en su equipo; solo los resultados de la consulta salen de la red.

Uno de los 9 controladores de conjuntos de archivos en un motor de carpetas: las tablas de inventario, el rastro de cambios y las reglas de rechazo en Funciones son compartidas por la familia Carpeta de parquet Sistema de archivos Carpeta CSV Carpeta de Excel Carpeta SQLite Carpeta JSONL CSV de múltiples registros Registros de máquinas Registros del servidor web

  1. Para su equipo, proveedores y socios

  2. Carpeta Parquet a Excel Microsoft Excel · Complemento de Excel

    Extraiga los resultados de las carpetas Parquet en tiempo real directamente a una hoja de cálculo y actualícelos cuando lo desee: Excel de escritorio, Excel Online, Microsoft 365.

    Cómo funciona Excel

  3. Carpeta de archivos Parquet a Hojas de cálculo de Google Complemento de hojas

    Ejecuta una consulta de carpeta Parquet guardada desde la barra lateral y arrastra las filas a la hoja. Los colaboradores compartidos pueden actualizarla ellos mismos.

    Cómo funciona Google Sheets

  4. Pregúntale a Nova sobre la carpeta Parquet. Nova AI · texto a SQL

    Haz tu pregunta en lenguaje sencillo. Nova ya conoce las tablas de tus carpetas Parquet, escribe y ejecuta la consulta SQL, explica la respuesta y la representa gráficamente; no necesitas escribir ninguna consulta ni proporcionar credenciales.

    Cómo funciona Nova

  5. Carpeta Parquet a Visor de datos Compartir resultados · equipo, proveedores, socios · teléfono, tableta, ordenador

    Comparta el resultado de una carpeta Parquet en tiempo real con quien desee (un colega, un proveedor, un socio) como una cuadrícula que se puede guardar como marcador y que se actualiza automáticamente al abrirla en un teléfono, una tableta o un ordenador. Verán los resultados, pero no el código SQL ni los archivos.

    Cómo funciona el visor de datos
  6. Para aplicaciones y sistemas

  7. API REST de carpetas Parquet punto final HTTP

    Publica una consulta de carpeta Parquet como un punto final JSON autenticado al que cualquier aplicación puede acceder, con una especificación OpenAPI 3.1 y colecciones predefinidas para Postman, Insomnia y Hoppscotch. No se abre ningún puerto de base de datos.

    Cómo funciona la API REST

  8. Carpeta Parquet a Power BI Power Query M

    Pegue la consulta Power Query M generada en el editor avanzado de Power BI y el informe leerá los resultados de la carpeta Parquet en tiempo real a través de HTTPS, sin necesidad de un controlador ODBC ni de abrir ningún puerto de base de datos.

    Cómo funciona Power BI

  9. Carpeta de parquet a Airtable Plataforma de automatización

    Sincroniza las filas de las carpetas Parquet con una base de datos de Airtable según un cronograma, o recupéralas mediante un script de automatización de Airtable.

    Cómo funciona Airtable

  10. Carpeta de parquet a baserow Plataforma de automatización

    Introduzca una tabla de Baserow desde una carpeta Parquet a través del punto final REST, ya sea en servidores propios o en la nube de Baserow.

    Cómo funciona Baserow

  11. Carpeta de parquet para mesa de mar Plataforma de automatización

    Mantén actualizada una base de datos SeaTable con datos de carpetas Parquet sin exportar ningún archivo ni exponer la base de datos.

    Cómo funciona SeaTable

  12. Carpeta Parquet a Smartsheet Plataforma de automatización

    Inserta los resultados de la carpeta Parquet en una cuadrícula de Smartsheet para que los planes e informes se lean desde el sistema de origen, y no desde la exportación de la semana pasada.

    Cómo funciona Smartsheet

  13. Carpeta de parquet a yunque Anvil Works · Plataforma de aplicaciones

    Realice una copia de seguridad de una aplicación Python de Anvil con una carpeta Parquet a través del punto final REST en lugar de incrustar las credenciales de la base de datos en la aplicación.

    Cómo funciona Anvil
  14. Para herramientas de IA

  15. Servidor MCP de carpetas Parquet Clientes de Claude, Cursor y MCP

    Otorgue a un asistente de IA acceso de solo lectura a la carpeta Parquet con el esquema que necesita para escribir SQL correcto; no se requieren credenciales en el chat.

    Cómo funciona MCP
  16. Entregado a las personas

  17. Alertas e informes de carpetas Parquet Slack · Discord · Correo electrónico · Webhook

    Programe una consulta de carpeta Parquet y haga que las filas se envíen a Slack, Discord, correo electrónico o un webhook firmado, o bien, retenga el mensaje hasta que un recuento de filas, un umbral o un cambio porcentual supere la línea que haya establecido.

    Cómo funcionan las alertas y los informes

Cómo funciona

5 pasos, sin cambios en el firewall de entrada

01

Instale el Agente de red donde pueda ver la carpeta: un directorio de exportación, un pequeño repositorio de datos, un repositorio de un proveedor.

02

Dirija el conector hacia la carpeta o el árbol completo; se encontrarán coincidencias con todos los archivos .parquet.

03

Parquet almacena su esquema dentro de cada archivo, por lo que el agente lee esas descripciones en lugar de muestrear filas. No se infiere ningún tipo a partir del texto y no es posible ningún error de muestreo.

04

Los archivos se cargan en una tabla apilada, con una columna _source_file en cada fila que indica el nombre del archivo.

05

Realice la consulta con el mismo SQL que utiliza para sus bases de datos y únase a ellas en la misma instrucción.

Análisis en profundidad de la función

Lo que Parquet Folder te ofrece

Por qué este es exacto

  • Los tipos provienen del propio archivo. — Los decimales, las marcas de tiempo y los números enteros llegan tal como son.
  • Unión de columnas — si algunos archivos contienen una columna que los demás no tienen, simplemente se lee como vacío para esos archivos en lugar de romper el conjunto.
  • Si dos archivos difieren realmente en el tipo de columna, el conector se niega a fijarlos y, en su lugar, los convierte ambos a texto plano. Se le indicará qué archivo y qué columna son los afectados.
-- Filas e ingresos por archivo de exportación SELECT _source_file, COUNT(*) AS rows, SUM(amount) AS total FROM data GROUP BY _source_file

Después de la primera sincronización

Un archivo posterior que añade una columna, elimina una fija o cambia un tipo se retiene y se registra en files_events por su nombre. El resto de la carpeta se sigue cargando, por lo que una exportación con formato incorrecto nunca deja la tabla fuera de línea. La lectura es económica: solo se vuelven a leer los archivos que han cambiado realmente.

Compartido por toda la familia de conjuntos de archivos.

Cada conector de carpeta también te ofrece

  • archivos_actual — Un inventario en tiempo real: todos los archivos que el conector puede ver en este momento, con su ruta, tamaño y fecha de modificación.
  • eventos_de_archivos — el registro de auditoría: qué apareció, qué cambió, qué desapareció y cualquier cosa que se haya retenido, con el nombre del archivo y el motivo.
  • directorios y volúmenes — totales por carpeta, historial de crecimiento diario y cuánto espacio queda en la unidad.
  • Solo se vuelven a leer los archivos que han cambiado realmente en cada sincronización, por lo que una carpeta de 50.000 archivos no se vuelve a analizar porque se haya exportado un nuevo archivo.

Es bueno saberlo

  • Solo lectura, obligatorio — Una instrucción a la vez, solo SELECT y similares. Tus archivos nunca se escriben, mueven ni renombran.
  • No se ha subido nada. — Los datos se almacenan en caché, cifrados, en su propio equipo, junto al agente. Solo el resultado de una consulta sale de su red.
  • Valores predeterminados sensatos — hasta 250 000 archivos, 16 niveles de carpetas, 512 MB por archivo, todo ajustable. Las papeleras de reciclaje, .git y node_modules siempre se omiten.
  • El dialecto SQL es DuckDB. — el mismo código SQL que escribirías para cualquier otro conector.

SQL entre fuentes

Une la carpeta Parquet al resto de tus datos.

Una carpeta de archivos es un conjunto de tablas SQL como cualquier otro, por lo que una sola instrucción puede unirla a una base de datos y a una API simultáneamente. Cada fuente ejecuta solo la parte que puede, transmite el resultado y la unión se realiza de forma centralizada; las fuentes nunca se comunican entre sí y no se copia nada en ningún lugar.

3 conexiones · 3 agentes

Carpeta de parquet Archivos columnares
PostgreSQL Motor relacional
Raya Pagos y facturación

Una declaración

-- nada copiado, nada fusionado, nada programado
SELECCIONE   c.region, COUNT(*) AS orders, SUM(i.amount_due) AS invoiced
DESDE     lago_parquet.archivo.datos1 f
ÚNASE A     pg_crm.clientes.públicos2   c ON c.id = f.customer_id
ÚNASE A     facturación.stripe.facturas3   i ON i.cliente = c.stripe_id
GRUPO POR región c
ORDENAR POR facturado DESC;

Las tres partes son conexión, esquema y tabla; el nombre de la conexión es el que le hayas dado. Las columnas son solo ilustrativas; tus tablas serán tus tablas. Se aplica el modo de solo lectura a cada elemento: solo SELECT, WITH y EXPLAIN, con un límite en la cantidad de datos que una sola fuente puede proporcionar para una sola consulta. Cómo funcionan las consultas federadas

Detalles de conexión

Lo que necesita una carpeta de parquet

Carpeta
One or more roots — local disk or a network share typed as \\server\share (never a mapped drive letter; on Linux or a Mac, mounted first); every .parquet file is matched, subfolders included
Esquema
Leer desde el pie de página Parquet de cada archivo; sin muestreo, sin inferencia, sin deducir el tipo a partir del texto.
Unión de columnas
Una columna que solo contienen algunos archivos se lee como vacía en los demás en lugar de romper el conjunto.
Conflictos de tipos
Si dos archivos realmente no coinciden en el tipo de una columna, el conector se niega a fijarla y nombra el archivo y la columna, en lugar de convertirlos ambos a texto.
Tablas
Una tabla, con todos los archivos apilados en ella, cada fila con una columna _source_file que indica el nombre de su archivo.
Límites
Hasta 250.000 archivos, 16 niveles de carpetas, 512 MB por archivo (todo ajustable).
Credenciales
Ninguno: no hay servidor; el agente lee los archivos en su lugar.
dialecto SQL
DuckDB: SQL estándar, no hay nada específico de carpetas que aprender.

En esta imagen no hay ningún servidor de base de datos. El agente lee los archivos .parquet donde ya se encuentran, almacena en caché las filas en un repositorio DuckDB cifrado en la misma máquina y solo vuelve a leer los archivos que han cambiado; una carpeta de 50 000 archivos no se vuelve a analizar solo porque se haya exportado un nuevo archivo. No se carga nada en Query Streams; lo único que sale de la red es el resultado de una consulta.

Parquet es el único formato de esta familia en el que no es necesario inferir nada. Los demás conectores de carpetas determinan el tipo de columna analizando sus valores; Parquet, en cambio, ya lo sabe, por lo que el agente lee la descripción en lugar de los datos. Esto simplifica la configuración, incluso en carpetas muy grandes (solo se examinan los pies de página), y elimina el problema recurrente de que una columna parezca numérica durante las primeras mil filas y luego resulte no serlo.

Documentación del proveedor: parquet.apache.org

Preguntas frecuentes

Preguntas sobre la carpeta Parquet

¿Qué herramientas pueden leer datos de carpetas Parquet a través de flujos de consulta?

Todas ellas, desde una única conexión: Excel, Google Sheets, MCP, API REST, Airtable, Baserow, SeaTable, Smartsheet, Anvil, Power BI, alertas programadas e informes. Conecte la carpeta una sola vez y todas las superficies leerán la misma conexión de solo lectura; no se requiere configuración por herramienta ni una segunda copia de los datos.

¿Mis archivos se suben a Query Streams?

No. El agente de red lee los archivos directamente y almacena las filas en caché en un repositorio cifrado en la misma máquina. Los archivos en sí nunca salen de la red; solo lo hacen las filas de resultados de una consulta, a través de una única conexión cifrada de salida sin ningún puerto de firewall de entrada.

¿Puede Query Streams modificar, mover o renombrar mis archivos?

No. Los archivos se abren en modo de solo lectura y nunca se modifican, mueven ni renombran. Las consultas se ejecutan en modo de solo lectura, una instrucción a la vez, solo con SELECT y similares.

¿Qué necesita Query Streams para conectarse a Parquet Folder?

A folder path the agent machine can see — no server, no credentials, no drivers to install. Folder: One or more roots — local disk or a network share typed as \\server\share (never a mapped drive letter; on Linux or a Mac, mounted first); every .parquet file is matched, subfolders included. Schema: Read from each file's own Parquet footer — no sampling, no inference, no type worked out from text. Column union: A column only some files carry reads as empty in the others rather than breaking the set. Type conflicts: If two files genuinely disagree on a column's type the connector refuses to pin and names the file and the column, instead of flattening both to text.

¿Puedo unir una carpeta de archivos a una base de datos en la misma consulta?

Sí, se trata de una consulta federada. Una sola instrucción puede hacer referencia a la carpeta Parquet y a sus otras conexiones simultáneamente, escritas como conexión.esquema.tabla. Cada origen ejecuta solo la parte que puede y transmite el resultado; la unión se realiza de forma centralizada, por lo que los orígenes nunca se conectan entre sí y no se copia ni se programa nada. El modo de solo lectura se aplica a cada parte (solo SELECT, WITH y EXPLAIN) y existe un límite en la cantidad de datos que un origen puede transferir para una sola consulta. Las consultas federadas son una característica del plan; la página de consultas federadas muestra los límites actuales de origen y tamaño.

Coloca la carpeta Parquet donde se realiza el trabajo.

Instala el agente, indícale la ubicación de tu carpeta y elige un destino.

Comienza gratis Todos los conectores

Solo lectura Solo salida Las credenciales permanecen en el agente.