Apache Druid 30.0.0版本中MV_CONTAINS函数空指针异常问题解析
问题背景
在Apache Druid 30.0.0版本升级过程中,用户发现原本在29.0.0版本中正常工作的MV_CONTAINS函数开始出现NullPointerException异常。该问题在使用JSON_QUERY_ARRAY函数提取嵌套JSON数组并与MV_CONTAINS函数结合使用时尤为明显。
技术分析
根本原因
该问题的根源在于Druid 30.0.0对ARRAY_CONTAINS表达式(同时支持ARRAY_CONTAINS和MV_CONTAINS SQL函数)的优化处理。当处理复杂类型时,特别是与JSON_QUERY_ARRAY函数结合使用时,类型推断逻辑存在缺陷。
具体来说,JSON_QUERY_ARRAY函数提取的数组元素类型被标记为COMPLEX,而优化路径尝试将右侧参数强制转换为数组元素类型时,由于类型不匹配导致空指针异常。
解决方案对比
- 临时解决方案:修改查询语句,使用更优化的ARRAY_CONTAINS和JSON_VALUE组合:
SELECT
ARRAY_CONTAINS(JSON_VALUE(agent, '$.type' RETURNING VARCHAR ARRAY), 'Browser')
FROM "kttm_nested_1"
- 永久修复方案:修改Function.java中的类型检查逻辑,确保在遇到非原始类型或非原始类型数组时跳过优化路径:
if (lhsType == null || !(lhsType.isPrimitive() || lhsType.isPrimitiveArray())) {
return this;
}
最佳实践建议
-
函数选择:对于JSON数组操作,优先使用ARRAY_系列函数而非MV_系列函数。MV_函数主要针对Druid早期的多值字符串列设计。
-
JSON处理优化:尽可能使用JSON_VALUE而非JSON_QUERY/JSON_QUERY_ARRAY,因为前者可以利用Druid 28+版本中对嵌套数组的特殊优化存储格式。
-
版本兼容性:注意Druid 28+版本对嵌套数组存储格式的改进,旧版本创建的段可能需要回退到原始JSON处理方式。
影响范围
该问题不仅影响MV_CONTAINS函数,同样会影响array_overlap函数,因为它们共享相似的优化路径。开发团队需要对相关函数进行统一修复。
总结
这次版本升级暴露出的问题提醒我们,在使用复杂类型处理函数时需要特别注意类型系统的隐式转换。Druid社区已经识别出问题根源并提出了修复方案,用户可以通过调整查询语句或等待官方补丁来解决此问题。对于性能敏感的场景,采用JSON_VALUE的优化路径是更推荐的做法。
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