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Querybook es un IDE de Big Data que combina un editor de consultas tipo notebook con metadatos de tablas para descubrir y compartir análisis.

Alternativa open source a:HexMode Analytics

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el mes pasado

¿Qué es?

Querybook es un IDE de Big Data basado en la web para escribir, organizar y compartir consultas SQL, análisis y tablas. Los análisis se crean como DataDocs, que combinan texto enriquecido, consultas y gráficos en un diseño tipo notebook.

El editor de consultas ofrece autocompletado y tooltips al pasar el cursor, basados en los metadatos de las tablas. La documentación de las tablas, el linaje, las consultas de ejemplo y el posicionamiento en los resultados de búsqueda se basan en ejecuciones de consultas anteriores, para que los usuarios puedan ver cómo se usan realmente los datos. También es posible programar DataDocs y añadirles gráficos para usarlos como dashboards sencillos, además de colaborar en tiempo real en una consulta.

Querybook se conecta a motores como Presto, Hive, Snowflake, BigQuery, MySQL y PostgreSQL, y obtiene metadatos de Hive Metastore, mediante la inspección de SQLAlchemy o desde AWS Glue. Admite inicio de sesión con usuario y contraseña, OAuth y LDAP, y envía notificaciones por correo electrónico o Slack.

Funciones clave

  • 01Crear análisis como DataDocs que combinan texto enriquecido, consultas y gráficos.
  • 02Autocompletado y tooltips al pasar el cursor en el editor de consultas, basados en los metadatos de las tablas.
  • 03Documentación de tablas, linaje y consultas de ejemplo derivados de ejecuciones anteriores.
  • 04Programar DataDocs y añadirles gráficos para crear dashboards.
  • 05Editar consultas de forma colaborativa en tiempo real.
  • 06Exportar resultados a Google Sheets o Python.

Casos de uso

  • Compartir análisis e informes periódicos entre los equipos de datos de una organización.
  • Explorar tablas de grandes almacenes de datos con metadatos, linaje e información sobre el uso de consultas anteriores.
  • Crear dashboards sencillos y programados a partir de consultas SQL.
  • Ejecutar consultas en Presto, Hive, Snowflake o BigQuery desde una sola interfaz.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala Docker, necesario antes de probar Querybook

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    Clona el repositorio y ejecuta make desde su directorio

    make
  3. 3

    Cuando termine la compilación, visita http://localhost:10001

Antes de usarlo

  • Para ejecutarlo localmente, necesitas Docker y una compilación de varios pasos.
  • Para usarlo con tus propios datos, necesitas configurar un motor de consultas y un metastore.

Temas

#sql#big-data#notebook#data-analysis#data-catalog#presto#hive#typescript#analyses#celery

Preguntas frecuentes

¿Qué es querybook?
Querybook es un IDE de Big Data que combina un editor de consultas tipo notebook con metadatos de tablas para descubrir y compartir análisis. Querybook es un IDE de Big Data basado en la web para escribir, organizar y compartir consultas SQL, análisis y tablas. Los análisis se crean como DataDocs, que combinan texto enriquecido, consultas y gráficos en un diseño tipo notebook.
¿querybook es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
querybook es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿querybook sigue mantenido?
Actualizado en los últimos 6 meses. El último commit de querybook fue el 16 sept 2026.
¿Para qué puedo usar querybook?
Compartir análisis e informes periódicos entre los equipos de datos de una organización. Explorar tablas de grandes almacenes de datos con metadatos, linaje e información sobre el uso de consultas anteriores. Crear dashboards sencillos y programados a partir de consultas SQL. Ejecutar consultas en Presto, Hive, Snowflake o BigQuery desde una sola interfaz.
¿Cómo se instala querybook?
Instala Docker, necesario antes de probar Querybook Clona el repositorio y ejecuta make desde su directorio: make Cuando termine la compilación, visita http://localhost:10001
¿Dónde consigo querybook?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/pinterest/querybook

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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