Apache DataFusion 中 sqllogictest 测试失败的本地调试指南
问题背景
在使用 Apache DataFusion 进行开发时,开发者可能会遇到一个常见问题:在本地运行 sqllogictest 测试时出现失败,而这些测试在持续集成(CI)环境中却能顺利通过。这种不一致性给本地开发和调试带来了不便。
问题现象
当开发者在本地执行以下命令时:
cargo test --test sqllogictests
或
cargo test --profile ci --features backtrace --test sqllogictests
测试会失败,并显示类似如下的错误信息:
[SQL] SELECT approx_percentile_cont(0.95, c1) WITHIN GROUP (ORDER BY c3) FROM aggregate_test_100
Error: Execution("1 failures")
根本原因分析
经过深入调查,发现这个问题与错误信息的格式化方式有关。在 CI 环境中,测试会自动设置 RUST_BACKTRACE=1 环境变量,这使得错误信息包含了更详细的堆栈跟踪信息。而在本地运行时,如果没有显式设置这个环境变量,错误信息的格式会有所不同,导致测试断言失败。
具体来说,测试期望的错误信息格式是包含多行详细信息的,但本地运行时产生的错误信息格式较为简洁,因此无法匹配测试的预期结果。
解决方案
开发者可以采用以下两种方法之一来解决这个问题:
- 临时解决方案:在本地运行测试时显式设置 RUST_BACKTRACE 环境变量
RUST_BACKTRACE=1 cargo test --profile ci --features backtrace --test sqllogictests
- 永久解决方案:修改测试用例,使其不依赖于 RUST_BACKTRACE 的设置。这需要调整测试中对错误信息的断言,使其能够接受不同格式的错误信息。
技术细节
这个问题涉及到 DataFusion 中 approx_percentile_cont 和 approx_percentile_cont_with_weight 函数的类型检查机制。当传入不兼容的类型参数时,系统会生成详细的错误信息,列出所有可接受的函数签名组合。
在测试中,这些错误信息的精确匹配对于验证函数行为非常重要。然而,错误信息的详细程度会受到 RUST_BACKTRACE 设置的影响,这就导致了本地和 CI 环境中的不一致行为。
最佳实践建议
对于 DataFusion 开发者,建议:
-
在编写测试时,尽量避免对错误信息格式的严格依赖,特别是那些可能受环境变量影响的部分。
-
在本地开发环境中,可以设置一致的 RUST_BACKTRACE 配置,或者在 CI 配置中明确指定所需的测试环境。
-
对于涉及复杂错误信息验证的测试用例,考虑使用更灵活的匹配方式,如正则表达式或部分字符串匹配,而不是完全匹配。
通过理解这个问题及其解决方案,开发者可以更高效地在本地环境中进行 DataFusion 的开发和测试工作,提高开发效率。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00