Empty projection returns the wrong number of rows when column index is enabled
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Descripción
Discovered in Spark, when returning an empty projection from a Parquet file with filter pushdown enabled (typically when doing filter + count), Parquet-Mr returns a wrong number of rows with column index enabled. When the column index feature is disabled, the result is correct.
This happens due to the following:
1. ParquetFileReader::getFilteredRowCount() ( selects row ranges to calculate the row count when column index is enabled.
1. In ColumnIndexFilter ( we filter row ranges and pass the set of paths which in this case is empty.
1. When evaluating the filter, if the column path is not in the set, we would return an empty list of rows ([https://github.com/apache/parquet-mr/blob/0819356a9dafd2ca07c5eab68e2bffeddc3bd3d9/parquet-column/src/main/java/org/apache/parquet/internal/filter2/columnindex/ColumnIndexFilter.java#L178)](https://github.com/apache/parquet-mr/blob/0819356a9dafd2ca07c5eab68e2bffeddc3bd3d9/parquet-column/src/main/java/org/apache/parquet/internal/filter2/columnindex/ColumnIndexFilter.java#L178).) which is always the case for an empty projection.
1. This results in the incorrect number of records reported by the library.
I will provide the full repro later.
**Reporter**: [Ivan Sadikov](https://issues.apache.org/jira/secure/ViewProfile.jspa?name=ivan.sadikov)
#### Related issues:
- [Filtered parquet data frame count() and show() produce inconsistent results when spark.sql.parquet.filterPushdown is true](https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-39833) (is related to)
**Note**: *This issue was originally created as [PARQUET-2170](https://issues.apache.org/jira/browse/PARQUET-2170). Please see the [migration documentation](https://issues.apache.org/jira/browse/PARQUET-2502) for further details.*
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Línea de trabajo
Comienza con ParquetFileReader::getFilteredRowCount() y ColumnIndexFilter, siguiendo el conjunto vacío de rutas de columnas a través de la evaluación de rangos de filas. Reproduce el caso de Spark de filtro más conteo cuando esté disponible la reproducción completa y, después, verifica que una proyección vacía con índices de columnas y filter pushdown informe del número correcto de filas.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- java
- Área
- data-engineering
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 35/100