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InternalParquetRecordWriter flushRowGroupToStore not actually writing to file

Ouverte
#3,171 5 commentaires 0 réactions 0 personnes assignées Voir sur GitHub

Les mainteneurs répondent en général sous 4 jours

Personne n'a encore pris cette issue.

Évaluation

Difficulté
3/5
Temps estimé
1-2 jours
Accessibilité débutants
45/100
Type d'issue
Bug
Clarté
Plutôt claire
Activité
À l'abandon
Stack technique
java
Domaine
data

Piste de recherche

Commencez par lire InternalParquetRecordWriter, en particulier flushRowGroupToStore et close, puis suivez la manière dont parquetFileWriter.end écrit les données mises en mémoire tampon. Confirmez la limite de flush attendue et ajoutez ou mettez à jour la couverture du contenu du fichier après flushRowGroupToStore ; le travail est terminé lorsque le fichier contient le row group flushé avant l’appel de close.

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

Description

Type: bug
Describe the bug, including details regarding any error messages, version, and platform.

Description:
The flushRowGroupToStore method in InternalParquetRecordWriter purports to "Flush mem columnStore to file," but no data is actually written to the file system until the close method is invoked. This behavior is unexpected, as one would anticipate data being flushed.

Expected Result:
Data should be written to the file when flushRowGroupToStore is invoked, effectively flushing the in-memory column store contents to the file.

Actual Result:
File contents remain empty until the close method is called, where parquetFileWriter.end is invoked to write the data.

Version : parquet-hadoop 1.13.1

Component(s)

No response

Langage dominant
Java
Étoiles
3.1k
Forks
1.6k
Merge moyen
5 j 13 h
PR mergées (30 j)
31

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.

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