Inconsistent behavior listing schemas in UC catalogs depending on quoting
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 42/100
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng cách tái hiện vấn đề với ví dụ Python và kiểm tra điểm truy cập API cursor.schemas. So sánh kết quả của schemas('dev') và schemas('dev') với catalog chứa default và my_schema; được xem là hoàn tất khi cả hai dạng đều trả về cùng các dòng schema, bao gồm global_temp.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
With a dev catalog containing default and my_schema schemas, I get different results depending on the name quoting:
import os
from databricks import sql
host = os.getenv("DATABRICKS_HOST")
http_path = os.getenv("DATABRICKS_HTTP_PATH")
access_token = os.getenv("DATABRICKS_TOKEN")
connection = sql.connect(
server_hostname=host,
http_path=http_path,
access_token=access_token)
cursor = connection.cursor()
print("> schemas('`dev`')")
cursor.schemas('`dev`') # quoted name, I get (global_temp) only
result = cursor.fetchall()
for row in result:
print(row)
print("> schemas('dev')")
cursor.schemas('dev') # unquoted name, I get (default, my_schema, global_temp)
result = cursor.fetchall()
for row in result:
print(row)
cursor.close()
connection.close()
I'd expect the same behavior for both, since this is what dbt-databricks is apparently expecting too.
A unwanted side effect for dbt-databricks is https://github.com/databricks/dbt-databricks/issues/464
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 233
- Fork
- 152
- Merge trung bình
- 21 giờ 5 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 10
Hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của databricks/databricks-sql-python
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 84/100
Tất cả issue của databricks/databricks-sql-python
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 84/100
PolicyEngine/policyengine-us#9559 ·
-
priority: p3
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
googleapis/librarian#7636 ·
-
from:qa priority:P2 reliability tech-debt
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
spec-kitty/spec-kitty#4874 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100