Support multiple output partitions for lazy file discovery

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#84 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
35/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Sôi nổi
Công nghệ
rust
Lĩnh vực
data-engineering, distributed-systems

Hướng nghiên cứu

Start with the eager planning work in pull request #67 and its linked review discussion, then trace the lazy file discovery and execution paths. Define how partitions share discovery, assign tasks exactly once, handle early cancellation and backpressure, and isolate state across plan executions while preserving shared delete-loading state. Validate complete and filtered results, position deletes, LIMIT cancellation, and repeated executions.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

Lazy Iceberg scans currently expose one DataFusion output partition. Eager planning in #67 can distribute retained file tasks across local partitions, but partitioned execution should also be possible without collecting all tasks first.

Support distributing one lazy file-discovery stream across multiple local output partitions. The design should avoid independently listing the same manifests for every partition, preserve exactly-once task assignment within each execution, and define cancellation/backpressure behavior when partitions stop early or are never opened. Re-executing a physical plan must get independent execution state. Reader clones should continue sharing delete-loading state within an execution.

Validate complete and filtered results, position deletes, LIMIT/cancellation, and repeated executions. This is a follow-up to #67, not a prerequisite for opt-in eager planning.

Requested in review: https://github.com/apache/datafusion-iceberg/pull/67#discussion_r4348219778

Ngôn ngữ chính
Rust
Star
33
Fork
34
Merge trung bình
4 ngày 14 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
10

Chuẩn bị môi trường

Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của apache/datafusion-iceberg

Tất cả issue của apache/datafusion-iceberg

Issue tương tự

Thêm issue về Rust

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.