Native JSON file scan
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 8/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 活跃
调研方向
Start from the existing JSON handling in the Spark integration: spark.comet.convert.json.enabled and the FileSourceScanExec path for JsonFileFormat and JsonScan, plus the opt-in native from_json code that may share parsing logic. The issue lists the modes and options a native scan must match, but no single file or failing test is named. Done means a native scan that reproduces Spark's JSON results for those options and falls back for the rest, which is design work.
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
What is the problem the feature request solves?
JSON sources (FileSourceScanExec with JsonFileFormat, and V2 JsonScan) are read by Spark. spark.comet.convert.json.enabled can convert Spark's rows to Arrow, but parsing still runs on the JVM.
Describe the potential solution
Add a native JSON scan that matches Spark's JSON reader:
- user-supplied schema
PERMISSIVE,DROPMALFORMEDandFAILFASTmodes, andcolumnNameOfCorruptRecord- timestamp and date formats with the session timezone
- multi-line JSON and compression codecs
- fall back for the options it can't match
Additional context
Native from_json already exists (opt-in). It may share parsing code with the scan.
- 主要语言
- Scala
- 星标
- 1.3k
- 派生
- 414
- 平均合并
- 3 天 5 小时
- 30 天内合并 PR
- 210
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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`rand` and `randn` with an integer seed fall back to Spark without a fallback reason可能已有人在做 @galaxytemple 于 3 天前认领。 未关闭requires-triage
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