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Some, but not all scripts report "load time" for stateless engines (time to download parquet and sync)

Aperta
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I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
45/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
shell

Direzione di ricerca

Inizia dal file collegato datafusion-partitioned/results/20260511/c6a.4xlarge.json e verifica l’aggiunta di load_time dal commit 6d5ee0a e dalla pull request #860. Confronta il modo in cui gli script di stateless-engine riportano il tempo di caricamento, chiarisci se il download di Parquet raw e fsync debbano rientrare nella misurazione e considera il lavoro completato quando la reportistica è coerente tra quei motori.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

While reviewing recent DataFusion results, I found there is now a "load time" reported for DataFusion

For example, this link

Image

Here is the source file that has 17:
https://github.com/ClickHouse/ClickBench/blob/a377499b950b17b2d96b79625375d57b18a36634/datafusion-partitioned/results/20260511/c6a.4xlarge.json#L10

It was added in https://github.com/ClickHouse/ClickBench/commit/6d5ee0a68573bbb481fdb8f799cc3348a9bb0634 which was part of a large refactoring in https://github.com/ClickHouse/ClickBench/pull/860

Image

I am not sure if you intended the load_time to include the download / fsync time for the raw parquet dataset, but if you did I would request that we measure it consistently across stateless engines

Lingua principale
Shell
Stelle
1.1k
Fork
321
Merge medio
3h 57m
PR unite (30g)
607

Preparare l'ambiente

  • Nessun Dockerfile né file Docker Compose
  • Ha un modello di pull request
  • Nessuna guida per i contributori

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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