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.

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Data Analysis

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.

Détails

Ce que cet outil vous aide à faire

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 totalcompressedsize.

Exécution

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Points clés

Aperçu

Quand l’utiliser

Fonctionnement

Cas d’usage

Exemples

1. Élagage mixte sur un dataset partitionné en deux groupes de lignes

2. Audit d'encodage par dictionnaire généré par parquet-cpp-arrow

FAQ

Exemples d’élagage Parquet

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