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[RDF] Implement `Display` for distributed execution

Aperta
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#20,846 5 commenti 0 reazioni 2 assegnatari Vedi su GitHub

I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

@martamaja10 ci sta già lavorando.

Dal 12/1/2026.

Valutazione

Questa issue non è ancora stata valutata.

Descrizione

in:RDataFrame new feature
Feature description

Hi,

I am reading:

https://root.cern/doc/master/classROOT_1_1RDataFrame.html#rdf_distrdf

and I see that we cannot use Report with things like Dask. Could you please implement this?

In order to fully parallelize with processes, we need stuff like this. Without it, we can pass an executor to the code that makes the dataframe, but we will see stuff like:

Traceback (most recent call last):
  File "/home/acampove/micromamba/envs/rx_run3/lib/python3.13/site-packages/DistRDF/Proxy.py", line 245, in __getattr__
    return getattr(self.proxied_node, attr)
AttributeError: 'Node' object has no attribute 'Report'

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "/home/acampove/Tests/root/fromspec/test.py", line 85, in <module>
    main()
    ~~~~^^
  File "/home/acampove/Tests/root/fromspec/test.py", line 77, in main
    arr_1  = _get_array(client)
  File "/home/acampove/Tests/root/fromspec/test.py", line 61, in _get_array
    rep= df.Report()
         ^^^^^^^^^
  File "/home/acampove/micromamba/envs/rx_run3/lib/python3.13/site-packages/DistRDF/Proxy.py", line 256, in __getattr__
    raise AttributeError(msg)
AttributeError: 'Filter' object has no attribute 'Report'

all over the code that uses the dataframe, forcing us to either spend time reimplementing all these parts or not using this distributed approach at all...

Alternatives considered

No response

Additional context

No response

Lingua principale
C++
Stelle
3.3k
Fork
1.6k
Merge medio
2g 8h
PR unite (30g)
179

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.

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