[EPIC] Spark collation support
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 15/100
Línea de trabajo
This is a tracking epic, not one change: start from parent #5 and the sub-issues filed under it, then read how existing Spark expressions are implemented and registered in the datafusion-spark crate. Each sub-issue names the Spark function, and Spark's ExpressionDescription plus its test suites and .sql.out golden files are the reference for collate/collation and collation-aware comparison, hashing, grouping and string functions. Done means each sub-issue's functions reproduce Spark 4.0+ output in those golden tests.
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.
Collation-aware evaluation (Spark 4.0+): the collate / collation functions, and collation-aware comparison, hashing, grouping and string functions.
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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