apache / apache/iceberg-python
Allow Arrow Capsule Interface
- 主要言語
- Python
- スター
- 1.1k
- フォーク
- 581
- 平均マージ
- 1日 17時間
- マージ済み PR(30日)
- 78
説明
### Apache Iceberg version
0.10.0 (latest release)
### Please describe the bug 🐞
Due to how `iceberg-python` does checks in certain places, I can't use libraries such as [`arro3`](https://github.com/kylebarron/arro3) or `polars` without having to do a conversion and include `pyarrow` as a dependency. Here is such a case in `table/__init__.py`:
```python
def append(self, df: pa.Table, snapshot_properties: Dict[str, str] = EMPTY_DICT, branch: Optional[str] = MAIN_BRANCH) -> None:
"""
Shorthand API for appending a PyArrow table to a table transaction.
Args:
df: The Arrow dataframe that will be appended to overwrite the table
snapshot_properties: Custom properties to be added to the snapshot summary
branch: Branch Reference to run the append operation
"""
try:
import pyarrow as pa
except ModuleNotFoundError as e:
raise ModuleNotFoundError("For writes PyArrow needs to be installed") from e
from pyiceberg.io.pyarrow import _check_pyarrow_schema_compatible, _dataframe_to_data_files
if not isinstance(df, pa.Table):
raise ValueError(f"Expected PyArrow table, got: {df}")
```
Can this be updated to use the capsule interface: https://arrow.apache.org/docs/format/CDataInterface/PyCapsuleInterface.html ?
I can create a patch if this is something that will be accepted. Sorry for the new account, due to employer issues I can't use my "regular" one.
### Willingness to contribute
- [x] I can contribute a fix for this bug independently
- [x] I would be willing to contribute a fix for this bug with guidance from the Iceberg community
- [ ] I cannot contribute a fix for this bug at this time
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
調査の方向性
まず table/__init__.py の append 実装と、そこで参照されている pyiceberg.io.pyarrow の互換性およびデータファイル用ヘルパーを読み、その後、それらの入力チェックを Arrow PyCapsule Interface と比較します。arro3 や polars などのサポート対象の Arrow producer を、変換や必須の pyarrow 依存なしで使用できれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- python
- 領域
- data
- issue の種類
- バグ
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 活発さ
- 静か
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 初心者へのやさしさ
- 64/100