Hacktoberfest 2026 : les issues que les mainteneurs ont marquées pour octobre, ouvertes et accessibles aux débutants. Parcourir les issues Hacktoberfest

BucketTransform fails on dictionary-encoded pyArrow arrays

Ouverte
#3,633 1 commentaire 0 réactions 0 personnes assignées Voir sur GitHub

Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour

Personne n'a encore pris cette issue.

  • #3635 par @ebyhr — fermée sans fusion
  • #3841 par @hedger9487 — fermée sans fusion

Évaluation

Difficulté
3/5
Temps estimé
1-2 jours
Accessibilité débutants
55/100
Type d'issue
Bug
Clarté
Plutôt claire
Activité
Calme
Stack technique
python
Domaine
databases

Piste de recherche

Reproduisez l’échec avec pyarrow.read_table(read_dictionary=string_columns), suivi de table.append(df), en utilisant un bucket transform. Examinez la gestion du bucket transform pour les tableaux Dictionary (Int32, Utf8) ; le travail est terminé lorsque les colonnes encodées avec Dictionary peuvent être ajoutées sans le unsupported-data-type error.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

Apache Iceberg version

0.9.1

Please describe the bug 🐞

Pyiceberg version - 0.9.1 (also reproduced with 0,11.1)
Pyiceberg core version - 0.9.1

table created with bucket transform

df = pyarrow.read_table(read_dictionary=string_columns)

table.append(df)

ValueError : Feature Unsupported => Unsupported data type for bucket transform: Dictionary (Int32, Utf8)

Willingness to contribute
  • I can contribute a fix for this bug independently
  • I would be willing to contribute a fix for this bug with guidance from the Iceberg community
  • I cannot contribute a fix for this bug at this time
Langage dominant
Python
Étoiles
1.1k
Forks
606
Merge moyen
1 j 11 h
PR mergées (30 j)
76

Préparer son environnement

  • Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
  • Propose un modèle de pull request
  • Aucun guide de contribution

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

Autres issues de apache/iceberg-python

Toutes les issues de apache/iceberg-python

Issues similaires

Plus d'issues Python

Recevez les nouvelles issues par e-mail

Un résumé court des issues GitHub adaptées aux débutants.