Hacktoberfest 2026: le issue che i maintainer hanno segnato per ottobre, aperte e adatte ai principianti. Sfoglia le issue Hacktoberfest

[Task]: Tighten the late data bound of the Spark 4 streaming stateful ParDo to the previous batch watermark

Aperta
#40,446 0 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

@schizophrenicmaniac ci sta già lavorando.

Dal 13/10/2026.

  • #40550 di @schizophrenicmaniac — aperta

Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
48/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
java

Direzione di ricerca

Start by reading the Spark Runner’s Spark 4 stateful ParDo implementation and the related work in #36841. Trace how TransformWithStateExec provides eventTimeWatermarkForLateEvents and how StatefulProcessor receives eviction watermarks through TimerValues; the issue leaves the implementation approach open. Done when late-data filtering uses the previous batch watermark, including for first visits and keys idle across batches.

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

Descrizione

P3 spark
What needs to happen?

The Spark 4 Structured Streaming stateful ParDo filters late data against the watermark stored on the key's previous visit, so a key on its first visit or idle for several batches accepts data that a per batch bound would drop. Spark holds the per batch value as eventTimeWatermarkForLateEvents in TransformWithStateExec, but StatefulProcessor only sees the eviction watermark through TimerValues. Tighten the bound once Spark exposes the late events watermark, or by tracking the previous batch watermark outside keyed state.

Part of #36841.

Issue Priority

Priority: 3 (nice-to-have improvement)

Issue Components
  • Component: Spark Runner
Lingua principale
Java
Stelle
8.7k
Fork
4.7k
Merge medio
2g 7h
PR unite (30g)
290

Preparare l'ambiente

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.

Altre issue di apache/beam

Tutte le issue di apache/beam

Issue simili

Altre issue su Java

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.