[EPIC] Spark XML functions
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 22/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- rust
- Área
- data-engineering, databases
Línea de trabajo
This is a tracking epic, not a single change: xpath/typed variants, from_xml, to_xml and schema_of_xml each live in their own sub-issue and none of those are listed here. Start by finding which sub-issue is unclaimed and unblocked, then read the matching Spark ExpressionDescription examples and test suites to confirm the expected semantics before touching the Rust implementation in the datafusion-spark crate. Done means one function matches Spark's behaviour and its tests, not that the epic closes; the payload does not show file paths, so locate the crate's existing scalar-function modules first.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Part of #5. Tracks the Spark functions in this area that apache/datafusion-comet#7300 needs and that datafusion-spark does not implement yet. Each function has its own sub-issue below.
xpath and its typed variants, from_xml, to_xml and schema_of_xml.
This issue was generated by an LLM (Claude) from the Apache Spark source code and tests. Examples come from Spark's ExpressionDescription examples, test suites and .sql.out golden files, but please verify them against Spark before relying on them.
- Lenguaje dominante
- Rust
- Estrellas
- 7
- Forks
- 15
- Merge medio
- 16 h 43 min
- PR fusionados (30 d)
- 26
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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