datalake_agent: Polaris (REST) catalog

オープン

#2,015 2026年9月16日に作成コメント 0 件リアクション 0 件担当者 0 名 GitHub で見る

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評価

難易度: 5/5
見積もり時間: 1週間以上
初心者へのやさしさ: 35/100

issue の種類: 機能追加
明瞭さ: おおむね明確
活発さ: 活発
技術スタック: c, docker, spark
領域: backend-api-design, data-engineering, databases

調査の方向性

Start by reading B3 (#2008) and the CatalogManagementService scope, then run the conformance setup against Apache Polaris or the Iceberg REST fixture with MinIO. Done means the acceptance checks pass: bidirectional Spark visibility, correct DROP behavior, and exactly one snapshot after a retried timeout.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

datalake

Part of #2008. Letters (A, B0–B7, C, D, E) are the PRs listed there; this is B5.

Scope

The first external catalog provider.

RESTCatalog: OAuth2 client credentials or bearer token, warehouse, vended credentials so a volume can be omitted. polaris accepted as an alias of rest, as in the fdw whitelist.
Commit through the catalog's CAS; B3's operation_id store covers the in-doubt window between "committed" and "the client heard".
Drop with and without purge; namespaces through CatalogManagementService.
End-to-end against Apache Polaris (or the Iceberg REST fixture image) plus MinIO in docker.

Out of scope

Hive, Hadoop. Anything the REST spec leaves optional and Polaris does not serve.

Depends on

B3.

Acceptance

Conformance suite green against Polaris; a table Cloudberry creates is visible to Spark in the same catalog, and the reverse.
DROP TABLE with and without purge_on_drop behaves as the option says.
A commit retried after a simulated timeout yields exactly one snapshot.

主要言語: C
スター: 1.4k
フォーク: 248
平均マージ: 4日 10時間
マージ済み PR（30日）: 40

コントリビューションガイド

コントリビューションガイドを開く

はじめの一歩

issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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