[Bug] make_dt_interval returns NULL for more than about 1.49 million days, Spark returns the interval

Đang mở Phù hợp với người mới
  • Có gì không ổn?
#109 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày

@Subodh-17 đang làm issue này rồi.

Từ ngày 15/11/2026.

  • #119 của @Subodh-17 — đang mở

Đánh giá

Độ khó
2/5
Thời gian dự kiến
1-3 giờ
Mức phù hợp với người mới
78/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Đặc tả rõ ràng
Mức độ hoạt động
Sôi nổi
Công nghệ
rust, spark, sql
Lĩnh vực
data

Hướng nghiên cứu

Lỗi tràn số nằm trong make_interval_dt_nano tại crates/spark/src/function/datetime/make_dt_interval.rs, khoảng dòng 185, nơi days * 24 * 60 được tính bằng i32. Hãy bắt đầu bằng cách đọc hàm đó và các unit test nằm cạnh nó, sau đó tái hiện lỗi bằng câu SQL trong issue. Hoàn thành khi các số ngày lớn như 1500000 và 106751991 trả về khoảng thời gian thay vì NULL, và các test make_dt_interval hiện có vẫn pass.

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

Mô tả

Describe the bug

make_dt_interval returns NULL for values that fit in the result. make_interval_dt_nano (make_dt_interval.rs#L185) adds up hours and minutes in i32, so days * 24 * 60 overflows once days is above 1,491,308. The result is a microsecond count in i64, which can hold about 106,751,991 days. Spark does this arithmetic in Long.

To Reproduce
SELECT make_dt_interval(1491308, 0, 0, 0);
-- 1491308 days 0 hours 0 mins 0.000000 secs
SELECT make_dt_interval(1500000, 0, 0, 0);
-- datafusion-spark: NULL
-- Spark 4.2.0: INTERVAL '1500000 00:00:00' DAY TO SECOND

Spark 4.2.0 also returns a value for make_dt_interval(106751991, 0, 0, 0).

Expected behavior

Do the intermediate arithmetic in i64, so that every value that fits in the result is returned.

Additional context

This is separate from #20, which is about what happens on a real overflow (NULL here, an error in Spark). Spark results come from PySpark 4.2.0 with a UTC session.

Ngôn ngữ chính
Rust
Star
7
Fork
15
Merge trung bình
16 giờ 43 phút
Pull request đã merge (30 ngày)
26

Chuẩn bị môi trường

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-spark

Tất cả issue của apache/datafusion-spark

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.