# Évaluateur d’élagage Parquet par filtres bloom, zone maps, dictionnaires et statistiques de colonnes Décode le footer thrift Parquet et quantifie l’élagage par predicate pushdown : min/max des zone maps, filtres bloom split-block (XXH64), ratios de dictionnaire et encodages, avec des estimations d’économies par groupe de lignes pour des clauses WHERE d’exemple. > Page canonique: https://elysiatools.com/fr/tools/parquet-bloom-filter-zonemap-dictionary-and-column-statistics-pruner-evaluator - **Catégorie:** Data Analysis - **Mots-clés:** élagage parquet, filtre bloom parquet, zone map, predicate pushdown, saut de groupes de lignes, ratio dictionnaire, statistiques parquet, parseur thrift footer ## Présentation Un lecteur thrift compact écrit à la main décode le footer et parcourt chaque en-tête de page ; les statistiques se décodent en véritables zone maps ; l’appartenance bloom exécute la véritable arithmétique XXH64 + SBBF ; les prédicats (=, !=, <, <=, >, >=, BETWEEN, IN) sont notés par groupe de lignes comme élagué-par-zone-map, élagué-par-bloom ou balayage, avec des coûts en octets issus de total_compressed_size. ## Entrées - **Fichier Parquet** (file): Upload a .parquet file - **Clauses WHERE (une par ligne)** (textarea): id = 75 id > 60 name = 'zeta' Supports =, !=, <, <=, >, >=, BETWEEN a AND b, IN (x, y) ## Quand l'utiliser - Pour auditer l'efficacité de l'élagage (pruning) de groupes de lignes avant d'exécuter des requêtes analytiques lourdes. - Pour vérifier la présence et la configuration des filtres bloom ou des statistiques min/max générés par votre moteur d'écriture Parquet. - Pour optimiser la disposition et le partitionnement de vos données en comparant les taux de lecture pour différents prédicats SQL. ## Fonctionnement - Téléversez votre fichier Parquet (.parquet, .pq) pour permettre au parseur compact Thrift de lire les métadonnées de fichier et les en-têtes de page. - Renseignez vos filtres de test sous forme de clauses WHERE (opérateurs =, !=, <, <=, >, >=, BETWEEN, IN). - Le moteur teste chaque prédicat contre les zone maps et évalue l'appartenance aux filtres bloom via les calculs de hachage XXH64 et SBBF. - Un rapport HTML détaillé indique pour chaque groupe de lignes le statut (élagué par zone map, élagué par bloom ou balayage) ainsi que le volume d'octets économisé. ## Cas d'usage - Validation des optimisations de compression et d'encodage par dictionnaire sur des pipelines de données. - Diagnostic des requêtes lentes sur un data lake en identifiant les scans complets évitables. - Vérification de l'implémentation des filtres bloom dans les fichiers générés par des bibliothèques comme Apache Arrow ou PyArrow. ## Questions fréquentes ### Quels types de prédicats peuvent être évalués ? L'outil prend en charge les comparaisons standard (=, !=, <, <=, >, >=), ainsi que les clauses BETWEEN et les listes IN. ### Comment l'appartenance aux filtres bloom est-elle vérifiée ? Elle applique l'algorithme standard split-block bloom filter (SBBF) de Parquet combiné avec la fonction de hachage XXH64. ### Comment le volume d'octets économisé est-il calculé ? Le gain est calculé à partir de la valeur total_compressed_size des colonnes et groupes de lignes entièrement ignorés lors de l'élagage. ### Quelle est la taille maximale acceptée pour le fichier Parquet ? Vous pouvez téléverser des fichiers d'une taille maximale de 100 Mo (104 857 600 octets). ### L'outil modifie-t-il le fichier Parquet original ? Non, l'outil fonctionne uniquement en lecture pour extraire les métadonnées et générer le rapport d'analyse. ## Outils associés - [Compositeur de grille de modèles réseaux sociaux](https://elysiatools.com/fr/tools/social-media-template-resize-grid): Chargez une image maîtresse et obtenez le kit complet : Instagram (1:1 / 4:5 / 3:4 pour la grille / Story / Reel), X (bannière 1500×500 / fil), LinkedIn (bannière perso / couverture entreprise / image de post), YouTube (miniature / bannière de chaîne) et lien Facebook. Chaque recadrage est prévisualisé avec son masque de zone sûre vérifié 2025-2026 (marges de Story, cercle d'avatar X, zone avatar LinkedIn, badge durée YouTube) et tout s'exporte en ZIP. - [Tone mapper HDR AVIF vers PNG SDR](https://elysiatools.com/fr/tools/hdr-avif-to-sdr-png): Décode l’AVIF PQ ou HLG, convertit BT.2020 vers sRGB et mappe les hautes lumières en PNG SDR. - [Compression d'Images en Lot](https://elysiatools.com/fr/tools/batch-compress): Compresser plusieurs images avec contrôle de qualité et optimisation de taille - [Générateur de Data URI](https://elysiatools.com/fr/tools/data-uri-generator): Convertit les fichiers en Data URI (Base64 ou pourcentage-encodé) pour intégrer images, polices et ressources directement dans HTML, CSS ou Markdown - [Rognage d'Images par Lot](https://elysiatools.com/fr/tools/image-batch-crop): Rogner plusieurs images à des dimensions spécifiques ou un rapport d'aspect avec un positionnement personnalisé. Renvoie les images rognées en téléchargement ZIP. - [Analyseur de Corrélation](https://elysiatools.com/fr/tools/correlation-analyzer): Outil avancé d'analyse de corrélation qui calcule les coefficients de corrélation entre les variables pour mesurer la force et la direction de leurs relations linéaires. - [Filigrane discret adaptatif à 12 points](https://elysiatools.com/fr/tools/adaptive-12-point-hidden-watermark): Ajoute un filigrane textuel discret à une image ou à chaque image prise en charge dans un ZIP, à toutes, certaines au hasard ou des positions choisies du périmètre, avec contraste clair/foncé automatique selon le fond local. - [Convertisseur AVIF vers TIFF](https://elysiatools.com/fr/tools/avif-to-tiff): Convertir les images AVIF au format TIFF avec qualité sans perte, options de compression et flux de travail professionnels ## Exemples - [Exemples d’élagage Parquet](https://elysiatools.com/fr/samples/parquet-pruning-samples): Fixtures Parquet exerçant l’évaluateur d’élagage par filtre bloom, carte de zones et dictionnaire - [Exemples de Traitement d'Images Android Java](https://elysiatools.com/fr/samples/android-image-processing-java): Exemples de traitement d'images Android Java incluant lecture/écriture, mise à l'échelle et conversion de format - [Exemples de Traitement d'Images Android Kotlin](https://elysiatools.com/fr/samples/android-image-processing-kotlin): Exemples de traitement d'images Android Kotlin incluant lecture/écriture, mise à l'échelle et conversion de format - [Exemples de Traitement d'Images Web Python](https://elysiatools.com/fr/samples/web-image-processing-python): Exemples de traitement d'images Web Python utilisant PIL/Pillow incluant la lecture, l'enregistrement, le redimensionnement et la conversion de format