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[C++] 1.4.1 library allows creation of parquet file w/NULL values for INT types

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Component: C++ Component: Java Component: Parquet Priority: Major Type: bug
Vorherrschende Sprache
Java
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3 T. 12 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
33

Beschreibung

The parquet-cpp v1.4.1 library allows generation of parquet files with NULL values for INT type columns which causes unexpected parsing errors in downstream systems ingesting those files.

e.g.,
`Error parsing the parquet file: UNKNOWN can not be applied to a primitive type`

**Reproduction Steps**

OS: CentOS 7.5.1804
Python: 3.4.8

Prerequisites:
- Install the following packages: `Numpy: 1.14.5`, `Pandas: 0.22.0`, `PyArrow: 0.9.0`

Step 1

Generate the parquet file.

`sample_w_null.csv`

```Java

col1,col2,col3,col4,col5
1,2,,4,5
```

`parquet-1361-repro-1.py`

{code}
#!/usr/bin/python

import numpy as np
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
import pandas as pd

input_file = 'sample_w_null.csv'
output_file = 'int_unknown.parquet'
p_schema = {'col1': np.int32,
'col2': np.int32,
'col3': np.unicode_,
'col4': np.int32,
'col5': np.int32}

df = pd.read_csv(input_file, dtype=p_schema)
table = pa.Table.from_pandas(df)
pq.write_table(table, output_file)
```Java

+Step 2+

Inspect the metadata of the generated file.

{{parquet-1361-repro-2.py}}

```
#!/usr/bin/python

import pyarrow.parquet as pq

for filename in ['int_unknown.parquet']:
pq_file = pq.ParquetFile(filename)
print(pq_file.metadata)
print(pq_file.schema)
print(pq_file.num_row_groups)
print(pq.read_table(filename, columns=['col1','col2','col3','col4','col5']).to_pandas())
```Java

Results

```

created_by: parquet-cpp version 1.4.1-SNAPSHOT
num_columns: 6
num_rows: 1
num_row_groups: 1
format_version: 1.0
serialized_size: 1434

col1: INT32
col2: INT32
col3: INT32 UNKNOWN
col4: INT32
col5: INT32
__index_level_0__: INT64

1
col1 col2 col3 col4 col5
0 1 2 None 4 5
{code}

**Reporter**: [Ken Terada](https://issues.apache.org/jira/secure/ViewProfile.jspa?name=spherified)
#### Original Issue Attachments:
- [parquet-1361-repro-1.py](https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12933498/parquet-1361-repro-1.py)
- [parquet-1361-repro-2.py](https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12933499/parquet-1361-repro-2.py)
- [sample_w_null.csv](https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12933500/sample_w_null.csv)

**Note**: *This issue was originally created as [PARQUET-1361](https://issues.apache.org/jira/browse/PARQUET-1361). Please see the [migration documentation](https://issues.apache.org/jira/browse/PARQUET-2502) for further details.*

Beitragsleitfaden

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Rechercherichtung

Beginnen Sie mit parquet-1361-repro-1.py und sample_w_null.csv, um die generierte Datei zu reproduzieren, und verwenden Sie anschließend parquet-1361-repro-2.py, um deren Schema und NULL-Behandlung zu untersuchen. Verfolgen Sie den Schreibpfad, der für die Spalte INT32 UNKNOWN verantwortlich ist, und vergleichen Sie das Ergebnis mit den erwarteten Parquet-Metadaten; die Aufgabe ist erledigt, wenn nullable INT-Spalten keinen ungültigen UNKNOWN-Primitive-Typ mehr erzeugen und die Reproduktion nachgelagert gelesen werden kann.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
cpp, pandas, python
Bereich
data-engineering, databases
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
25/100

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