Enable the Comet in-memory cache (`InMemoryTableScan`) by default
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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
- 8/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 活発
調査の方向性
The change centres on the spark.comet.exec.inMemoryCache.enabled setting and the InMemoryTableScanExec path that the issue describes; the payload names no specific file or test. Read the linked audit epic #6834 and the executor-abort report #7305 before anything else, since both gate the change. Done means the default flips to on, the Spark 3.4 abort is resolved, and a performance comparison against Spark's cache is recorded.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
What is the problem the feature request solves?
Cached DataFrames are common in batch ETL. Comet's Arrow cache (spark.comet.exec.inMemoryCache.enabled) is experimental and off by default. With it off, a cached relation is read through Spark's InMemoryTableScanExec, and the operators above it can't run natively.
Describe the potential solution
Close the remaining correctness and stability items, then turn the cache on by default:
- the in-memory cache audit epic (#6834)
- the Spark 3.4 executor abort with the cache enabled (#7305)
- memory accounting and spill behavior for large cached relations
- a performance check against Spark's cache on wide and narrow schemas
Additional context
Because the serializer has to be installed at startup, the default has to be decided before the session starts, not per query.
- 主要言語
- Scala
- スター
- 1.3k
- フォーク
- 414
- 平均マージ
- 3日 5時間
- マージ済み PR（30日）
- 210
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
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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