`IcebergWriteExec` and `CometIcebergWriteExec` are marked with `!` (missing input) in EXPLAIN
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Avaliação
- Dificuldade
- 2/5
- Tempo estimado
- 1-3 horas
- Facilidade para iniciantes
- 65/100
- Tipo de issue
- Bug
- Clareza
- Claramente especificada
- Status de atividade
- Ativa
- Stack de tecnologia
- scala
- Domínio
- data-engineering
Direção de pesquisa
Os dois nós de escrita são IcebergWriteExec e CometIcebergWriteExec; a issue diz que ambos recebem output como argumento do construtor sem sobrescrever producedAttributes. Veja CometProjectExec para entender como essa sobrescrita já é feita. Depois, reproduza com os comandos EXPLAIN da issue e confirme que missingInput está vazio. Está concluído quando o prefixo ! desaparece e uma asserção sobre missingInput.isEmpty passa em um teste de escrita existente em CometIcebergWriteActionSuite.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Descrição
Describe the bug
In the split Iceberg write plan, both write nodes are printed with Spark's ! prefix, which marks a node whose input attributes are missing:
IcebergCommit IcebergBatchWrite(table=local.db.dst, format=PARQUET), ...
+- AdaptiveSparkPlan isFinalPlan=false
+- !CometIcebergWrite [iceberg_commit_message#303], ...
Both nodes take output (the iceberg_commit_message attribute) as a constructor argument but don't override producedAttributes. Spark therefore counts that attribute in references, and since no child produces it, missingInput is non-empty. The write itself runs correctly; the plan only looks broken.
This is the same class of issue as #2214 (CometHashAggregate) and #2789 (CometWindowExec).
Steps to reproduce
Comet main at 4de670439, Spark 4.1.3, Iceberg 1.11.0, spark-shell with a Hadoop catalog named local and spark.comet.write.iceberg.enabled=true:
spark.sql("CREATE TABLE local.db.src (id INT, amount INT) USING iceberg")
spark.sql("INSERT INTO local.db.src VALUES (1, 10), (2, 20)")
spark.sql("CREATE TABLE local.db.dst (id INT, amount INT) USING iceberg")
spark.sql("CREATE TABLE local.db.dst_orc (id INT, amount INT) USING iceberg TBLPROPERTIES ('write.format.default'='orc')")
// native write
spark.sql("EXPLAIN INSERT INTO local.db.dst SELECT * FROM local.db.src")
// ORC is not written natively, so the write stays on iceberg-java
spark.sql("EXPLAIN INSERT INTO local.db.dst_orc SELECT * FROM local.db.src")
Native write:
== Physical Plan ==
IcebergCommit IcebergBatchWrite(table=local.db.dst, format=PARQUET), IcebergWrite(table=local.db.dst, format=PARQUET), org.apache.comet.iceberg.IcebergWriteStrategy$$Lambda/0x00000070021c8ba8@1b766d44
+- !CometIcebergWrite [iceberg_commit_message#303], /tmp/iceberg-warehouse/db/dst/data, ICEBERG_WRITER_UNPARTITIONED
+- CometIcebergNativeScan [id#292, amount#293], /tmp/iceberg-warehouse/db/src/metadata/v2.metadata.json, IcebergScan(table=local.db.src, schemaId=0, snapshotId=7721505751242735037, branch=null, filters=, runtimeFilters=, groupedBy=), 2
Fallback to iceberg-java:
== Physical Plan ==
IcebergCommit IcebergBatchWrite(table=local.db.dst_orc, format=ORC), IcebergWrite(table=local.db.dst_orc, format=ORC), org.apache.comet.iceberg.IcebergWriteStrategy$$Lambda/0x00000070021c8ba8@4ba48bc7
+- !IcebergWrite IcebergBatchWrite(table=local.db.dst_orc, format=ORC), [iceberg_commit_message#322], PlainIcebergWrite
+- *(1) CometColumnarToRow
+- CometIcebergNativeScan [id#311, amount#312], /tmp/iceberg-warehouse/db/src/metadata/v2.metadata.json, IcebergScan(table=local.db.src, schemaId=0, snapshotId=7721505751242735037, branch=null, filters=, runtimeFilters=, groupedBy=), 2
Expected behavior
No ! on IcebergWrite and CometIcebergWrite: the commit-message attribute is produced by the node itself, so missingInput should be empty.
Additional context
Proposed fix: override def producedAttributes: AttributeSet = outputSet in IcebergWriteExec and CometIcebergWriteExec, as CometProjectExec already does, plus a test that asserts missingInput.isEmpty for both nodes in an existing CometIcebergWriteActionSuite write.
Willingness to contribute
I can contribute a fix for this bug independently
- Linguagem predominante
- Scala
- Estrelas
- 1.3k
- Forks
- 418
- Merge médio
- 2d 23h
- PRs com merge (30d)
- 158
Preparar o ambiente
- Sem Dockerfile nem arquivo Docker Compose
- Tem um modelo de pull request
- Ler o guia de contribuição
Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
- Abra um pull request que referencie o número da issue.
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