Apache DataFusion WASM环境下端到端Parquet读取测试的实现
2025-05-31 05:56:57作者:申梦珏Efrain
背景与需求分析
在Apache DataFusion项目中,随着WebAssembly(WASM)支持功能的不断完善,确保核心功能在WASM环境下的可靠性变得尤为重要。其中,Parquet文件格式作为大数据处理中最常用的列式存储格式之一,其端到端读取功能的测试验证尤为关键。
当前测试主要集中在验证重新导出的Parquet功能上,尚未覆盖完整的DataFusion集成流程。一个完整的端到端测试应该模拟真实使用场景,从数据准备到最终查询执行的完整链路。
技术实现方案
1. 内存对象存储初始化
在WASM环境中,我们使用内存对象存储(InMemory ObjectStore)来模拟文件系统。这种设计既符合WASM的安全限制,又能提供高效的测试环境:
use object_store::memory::InMemory;
let store = InMemory::new();
2. 测试数据准备
测试需要预先准备Parquet格式的测试数据。可以通过以下方式生成:
- 使用DataFusion的DataFrame API创建测试数据集
- 将数据集写入内存中的Parquet文件
- 确保数据包含多种类型以全面测试解析能力
3. 存储注册与上下文配置
将内存对象存储注册到DataFusion执行上下文中是关键步骤:
use datafusion::execution::context::SessionContext;
let ctx = SessionContext::new();
ctx.runtime_env().register_object_store(
"memory",
"test_path",
Arc::new(store)
);
4. 查询执行验证
最后通过SQL查询验证端到端功能:
let df = ctx.sql("SELECT * FROM 'memory://test_path/data.parquet'").await?;
let results = df.collect().await?;
测试用例设计要点
完整的端到端测试应该考虑以下场景:
- 基本功能测试:验证简单查询能正确返回数据
- 类型兼容性测试:包含各种数据类型的列(Int, Float, String, Timestamp等)
- 分片读取测试:验证大数据集的分块处理能力
- 投影下推测试:检查列裁剪优化是否生效
- 谓词下推测试:验证过滤条件优化
WASM环境特殊考量
在WASM环境下实现时需要注意:
- 内存限制:WASM有严格的内存限制,测试数据集不宜过大
- 异步处理:WASM中的I/O操作通常是异步的,测试需要正确处理异步流程
- 错误处理:WASM环境下的错误信息可能与原生环境不同,需要特别处理
- 性能基准:可以加入简单的性能测量,监控WASM与原生环境的差异
总结
实现DataFusion在WASM环境下的端到端Parquet读取测试,不仅验证了核心功能,也为后续的性能优化和功能扩展奠定了基础。通过内存对象存储的巧妙运用,我们可以在受限的WASM环境中构建出完整的测试流程,确保DataFusion在浏览器等WASM运行环境中能够可靠地处理Parquet数据。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
537
3.75 K
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
755
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
179
AscendNPU-IR
C++
86
141
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
248