Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

Expose RecordBatch batch_size through XarrayContext.from_dataset

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#250 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
3/5
Thời gian dự kiến
Nửa ngày
Mức phù hợp với người mới
62/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Ít trao đổi
Công nghệ
python
Lĩnh vực
data

Hướng nghiên cứu

Start with XarrayContext.from_dataset() and its private _from_dataset() helper, then follow how they reach read_xarray_table(..., batch_size=...). Add a batch_size parameter to both and pass it through the heterogeneous dimension-group path, keeping the default at 65,536. Done when from_dataset(..., batch_size=262_144) produces RecordBatches of that size in a test that counts batches per partition.

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

Mô tả

🤖 read_xarray_table(..., batch_size=...) exposes the source RecordBatch size, but XarrayContext.from_dataset() and _from_dataset() currently do not pass that option through.

This matters for dense-grid consumers that use the convenient context API. A quarter-degree (lat=720, lon=1440) time plane has 1,036,800 rows, so the current 65,536-row default emits about 16 source batches per time partition. A larger batch may reduce Python/Arrow crossings and downstream batch-coalescing overhead; smaller batches may be preferable under memory pressure.

Suggested API:

ctx.from_dataset(
    "canonical",
    ds,
    chunks={"time": 1},
    batch_size=262_144,
)

It should be threaded through heterogeneous dimension groups as well. The default should remain unchanged; this issue is about making the existing reader control available from the primary API and documenting the latency/memory tradeoff.

Ngôn ngữ chính
Python
Star
142
Fork
19
Merge trung bình
1 ngày 9 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
9

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 xqlsystems/xarray-sql

Tất cả issue của xqlsystems/xarray-sql

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

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