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。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00