[EPIC] Spark collation support
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 15/100
Direzione di ricerca
This is a tracking epic, not one change: start from parent #5 and the sub-issues filed under it, then read how existing Spark expressions are implemented and registered in the datafusion-spark crate. Each sub-issue names the Spark function, and Spark's ExpressionDescription plus its test suites and .sql.out golden files are the reference for collate/collation and collation-aware comparison, hashing, grouping and string functions. Done means each sub-issue's functions reproduce Spark 4.0+ output in those golden tests.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Part of #5. Tracks the Spark functions in this area that apache/datafusion-comet#7300 needs and that datafusion-spark does not implement yet. Each function has its own sub-issue below.
Collation-aware evaluation (Spark 4.0+): the collate / collation functions, and collation-aware comparison, hashing, grouping and string functions.
This issue was generated by an LLM (Claude) from the Apache Spark source code and tests. Examples come from Spark's ExpressionDescription examples, test suites and .sql.out golden files, but please verify them against Spark before relying on them.
- Lingua principale
- Rust
- Stelle
- 7
- Fork
- 15
- Merge medio
- 16h 43m
- PR unite (30g)
- 26
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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