[hadoop] Clean up magic strings
Los mantenedores suelen responder en 4 días
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 48/100
- Tipo de issue
- Refactorización
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- java
- Área
- data-engineering
Línea de trabajo
Empieza buscando en el conector de Hadoop y sus pruebas las cadenas de configuración, usando CredScopedFileSystem y CRED_SCOPED_FS_CACHE_MAX_SIZE como punto de entrada. Rastrea las apariciones utilizadas antes de la codificación y durante o después de la decodificación; luego identifica las copias de las pruebas. La tarea está terminada cuando estas cadenas y valores predeterminados tienen una única fuente de verdad en todo el conector y las pruebas.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
There are scattered magic strings all throughout the Hadoop connector. These are used both prior to encoding the Hadoop configuration as well as during or after decoding the Hadoop configuration. It is also scattered across various tests.
An effort to consolidate these magic strings to a single source of truth would streamline future development.
An example is:
private static final String CRED_SCOPED_FS_CACHE_MAX_SIZE = "unitycatalog.credScopedFs.cache.maxSize";
private static final int CRED_SCOPED_FS_CACHE_MAX_SIZE_DEFAULT = 100;
found in CredScopedFileSystem.
- Lenguaje dominante
- Java
- Estrellas
- 3.6k
- Forks
- 687
- Merge medio
- 3 d 17 h
- PR fusionados (30 d)
- 37
Preparar el entorno
- Incluye un Dockerfile o un archivo de Docker Compose
- Tiene una 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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