Dataset Parquet de ejemplo - Ejemplo PARQUET gratis para descargar
Un dataset columnar Parquet para pipelines analíticos. Sin registro, sin marca de agua y sin pagar nada: descárgalo ahora mismo, aquí abajo.
Versiones disponibles
3 versiones disponibles
Archivo 1
- Tamaño37.2 KB
- Filas1,000
- Columnas12
- Tipo MIMEapplication/vnd.apache.parquet
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Verificado y seguro
Archivo 2
- Tamaño37.1 KB
- Filas1,000
- Columnas12
- Tipo MIMEapplication/vnd.apache.parquet
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Verificado y seguro
Archivo 3
- Tamaño36.9 KB
- Filas1,000
- Columnas12
- Tipo MIMEapplication/vnd.apache.parquet
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Verificado y seguro
¿Qué es un archivo .parquet?
Parquet es un formato columnar comprimido usado en analytics y data lakes.
Son útiles como fixtures de API y para validar parsers, esquemas, importaciones, resaltado de sintaxis, bases de datos y manejo de errores. Está publicado bajo una licencia permisiva CC0, así que puedes usarlo en cualquier lugar sin atribución.
Preguntas frecuentes
Sí. Todos los archivos de ejemplo de FileME son completamente gratuitos y están publicados en dominio público CC0. No necesitas cuenta, pago ni atribución.
Sí. Este archivo .parquet se sirve desde un recurso de producción configurado, cuyo formato application/vnd.apache.parquet y metadatos se validan antes de publicarlo. La descarga por sí sola no ejecuta nada en tu dispositivo; úsalo solo como dato de prueba en aplicaciones compatibles.
Dataset Parquet de ejemplo es un archivo .parquet de la categoría Datos y código. La descarga principal pesa 37.2 KB, usa el tipo MIME application/vnd.apache.parquet e incluye metadatos como Formato: PARQUET file (.parquet), Tamaño: 37.2 KB, Filas: 1,000, Columnas: 12.
Dataset Parquet de ejemplo pertenece a la categoría Datos y código. Son útiles como fixtures de API y para validar parsers, esquemas, importaciones, resaltado de sintaxis, bases de datos y manejo de errores.
Parquet es un formato columnar comprimido usado en analytics y data lakes. Usa cualquier visor, editor o pipeline de pruebas compatible con esta extensión.
Sí. Úsalo en pruebas, demos, tutoriales, pipelines automatizados o trabajo comercial sin restricciones.