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FEAT-#4244: Implement dataframe exchange protocol for OmniSci #4269

Merged
merged 35 commits into from
Mar 23, 2022

Conversation

dchigarev
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Collaborator

@dchigarev dchigarev commented Feb 25, 2022

Signed-off-by: Dmitry Chigarev dmitry.chigarev@intel.com

What do these changes do?

  1. Implements DataFrame exchange protocol for OmnisciOnNativeDataframe:
    • If the underlying PyArrow table is materialized, can export zero-copy all of the protocol dtypes, besides exceptions when external and internal dtypes don't match and cast is required, there are two known such cases for now: dictionary -> string, time -> string.
    • PyArrow table chunking is preserved. If each column has its individual chunking - union offsets, so the overall chunking be equal.
    • Access the protocol object's metadata without PyArrow table materialization where possible.
  2. Implements missing parts of from_dataframe function, converting DataFrame exchange object to pandas DataFrame.
  3. Implements testing of the OmnisciOnNative protocol implementation (modin/test/exchange/dataframe_protocol/omnisci).
  4. As there are actually two types dataframe that implement the exchange protocol (pd.DataFrame and low-level core dataframe) added a factory method OmnisciOnNative.from_dataframe in order to satisfy the protocol's requirement. Link to the discussion about this in our PR.
  • commit message follows format outlined here
  • passes flake8 modin/ asv_bench/benchmarks scripts/doc_checker.py
  • passes black --check modin/ asv_bench/benchmarks scripts/doc_checker.py
  • signed commit with git commit -s
  • Resolves Implement dataframe exchange protocol for OmniSci storage format #4244
  • tests added and passing
  • module layout described at docs/development/architecture.rst is up-to-date
  • added (Issue Number: PR title (PR Number)) and github username to release notes for next major release

@codecov
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codecov bot commented Feb 25, 2022

Codecov Report

Merging #4269 (6b11631) into master (cb54844) will decrease coverage by 24.59%.
The diff coverage is 0.00%.

@@             Coverage Diff             @@
##           master    #4269       +/-   ##
===========================================
- Coverage   84.82%   60.23%   -24.60%     
===========================================
  Files         213      218        +5     
  Lines       17321    17841      +520     
===========================================
- Hits        14693    10747     -3946     
- Misses       2628     7094     +4466     
Impacted Files Coverage Δ
...ataframe/base/exchange/dataframe_protocol/utils.py 0.00% <0.00%> (-98.28%) ⬇️
...ndas/exchange/dataframe_protocol/from_dataframe.py 0.00% <0.00%> (ø)
...entations/omnisci_on_native/dataframe/dataframe.py 0.00% <0.00%> (-92.21%) ⬇️
...ci_on_native/exchange/dataframe_protocol/buffer.py 0.00% <0.00%> (ø)
...ci_on_native/exchange/dataframe_protocol/column.py 0.00% <0.00%> (ø)
...on_native/exchange/dataframe_protocol/dataframe.py 0.00% <0.00%> (ø)
...sci_on_native/exchange/dataframe_protocol/utils.py 0.00% <0.00%> (ø)
...tal/core/storage_formats/omnisci/query_compiler.py 0.00% <0.00%> (-94.47%) ⬇️
modin/distributed/__init__.py 0.00% <0.00%> (-100.00%) ⬇️
modin/experimental/core/__init__.py 0.00% <0.00%> (-100.00%) ⬇️
... and 89 more

📣 Codecov can now indicate which changes are the most critical in Pull Requests. Learn more

…niSci

Signed-off-by: Dmitry Chigarev <dmitry.chigarev@intel.com>
@modin-bot
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modin-bot commented Feb 25, 2022

TeamCity Python test results bot

Tests PASSed

Tests Logs
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xsssssssxsxxxssssssssssss.x.xsss.ss.xxxssxx.xxxsssss...s.xss.xsssxsxs.xs [ 93%]
xsx.sxssssxxsss.xssxxsxxxssxsxxssx..ssssssssxxxsssx..xxssssxxxxxxsssxxss [ 93%]
ssssxsxxxxs.sxsxsxsss.x.ssssss.xsssxss.xssssssssxsssxsxsxssx.sxxxsssssxx [ 93%]
ssxx.xss.xxssssssssssssssssssss.sssss..ssssxsssssssssssssxxss.xssssssssx.sx [ 93%]
sxxxss.sssssxssxssxxxxsxssxssxssssxxxs.ssssssxssss.ssssxsxss.sxxssxx.sxs [ 93%]
xsxxxsss..ssssxxssssxxss.ssxx.xxxsxsssxxxxxxxssssxssss..sssssssssxssssxx [ 93%]
sssssssssssxsssssssssssssxxxssssxss.xsxxsssssssxsssssssss.s.sssssxxxsxss [ 93%]
ssxssssssssxsssssssssssxxsssss.xssssssxsxssssxsssssssssxssssssssssssssss [ 94%]
sxsssssss.xsssssssssssxssssssssssssssssssssssssssssxsssssx.xssssssssssss [ 94%]
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fatal: bad object HEAD


---------- coverage: platform linux, python 3.8.12-final-0 -----------
Coverage XML written to file coverage.xml

= 8828 passed, 37801 skipped, 2917 xfailed, 26142 warnings in 214.73s (0:03:34) =
PytestBenchmarkWarning: Benchmarks are automatically disabled because xdist plugin is active.Benchmarks cannot be performed reliably in a parallelized environment.
Tests are successful
============================= test session starts ==============================
platform linux -- Python 3.8.12, pytest-7.1.1, pluggy-1.0.0
benchmark: 3.4.1 (defaults: timer=time.perf_counter disable_gc=False min_rounds=5 min_time=0.000005 max_time=1.0 calibration_precision=10 warmup=False warmup_iterations=100000)
rootdir: /modin, configfile: setup.cfg
plugins: benchmark-3.4.1, cov-2.11.0, forked-1.4.0, xdist-2.5.0
collected 2366 items

modin/pandas/test/test_io.py ........................................... [  1%]
........................................................................ [  4%]
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ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ssssssssssssssssssss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss. [ 10%]
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sssssssssss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss............................ [ 26%]
........................................................................ [ 29%]
........................................................................ [ 32%]
........................................................................ [ 35%]
........................................................................ [ 38%]
........................................................................ [ 41%]
........................................................................ [ 44%]
........................................................................ [ 47%]
........................................................................ [ 50%]
.................................s...................................... [ 53%]
........................................................................ [ 56%]
........................................................................ [ 59%]
........................................................................ [ 62%]
........................................................................ [ 65%]
........................................................................ [ 68%]
........................................................................ [ 71%]
........................................................................ [ 74%]
........................................................................ [ 77%]
........................................................................ [ 80%]
........................................................xxxxxxxxxxxxxxxx [ 83%]
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx [ 87%]
xxxxxxxx................................................................ [ 90%]
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........................................................................ [ 96%]
....................................X......ss....x....................xx [ 99%]
.........ss........                                                      [100%]

---------- coverage: platform linux, python 3.8.12-final-0 -----------
Coverage XML written to file coverage.xml


= 1925 passed, 341 skipped, 99 xfailed, 1 xpassed, 3764 warnings in 125.75s (0:02:05) =
============================= test session starts ==============================
platform linux -- Python 3.8.12, pytest-7.1.1, pluggy-1.0.0
benchmark: 3.4.1 (defaults: timer=time.perf_counter disable_gc=False min_rounds=5 min_time=0.000005 max_time=1.0 calibration_precision=10 warmup=False warmup_iterations=100000)
rootdir: /modin, configfile: setup.cfg
plugins: benchmark-3.4.1, cov-2.11.0, forked-1.4.0, xdist-2.5.0
gw0 I / gw1 I / gw2 I / gw3 I / gw4 I / gw5 I / gw6 I / gw7 I / gw8 I / gw9 I / gw10 I / gw11 I / gw12 I / gw13 I / gw14 I / gw15 I / gw16 I / gw17 I / gw18 I / gw19 I / gw20 I / gw21 I / gw22 I / gw23 I / gw24 I / gw25 I / gw26 I / gw27 I / gw28 I / gw29 I / gw30 I / gw31 I / gw32 I / gw33 I / gw34 I / gw35 I / gw36 I / gw37 I / gw38 I / gw39 I / gw40 I / gw41 I / gw42 I / gw43 I / gw44 I / gw45 I / gw46 I / gw47 I
gw0 [49546] / gw1 [49546] / gw2 [49546] / gw3 [49546] / gw4 [49546] / gw5 [49546] / gw6 [49546] / gw7 [49546] / gw8 [49546] / gw9 [49546] / gw10 [49546] / gw11 [49546] / gw12 [49546] / gw13 [49546] / gw14 [49546] / gw15 [49546] / gw16 [49546] / gw17 [49546] / gw18 [49546] / gw19 [49546] / gw20 [49546] / gw21 [49546] / gw22 [49546] / gw23 [49546] / gw24 [49546] / gw25 [49546] / gw26 [49546] / gw27 [49546] / gw28 [49546] / gw29 [49546] / gw30 [49546] / gw31 [49546] / gw32 [49546] / gw33 [49546] / gw34 [49546] / gw35 [49546] / gw36 [49546] / gw37 [49546] / gw38 [49546] / gw39 [49546] / gw40 [49546] / gw41 [49546] / gw42 [49546] / gw43 [49546] / gw44 [49546] / gw45 [49546] / gw46 [49546] / gw47 [49546]

........................................................................ [  0%]
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fatal: bad object HEAD


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modin-bot commented Feb 25, 2022

TeamCity Ray test results bot

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Tests Logs
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plugins: benchmark-3.4.1, cov-2.11.0, forked-1.4.0, xdist-2.5.0
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..................�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4052)�[0m FutureWarning: Passing None for skipna is deprecated and will raise in a futureversion. Pass True instead. Only boolean values will be allowed in the future.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4052)�[0m FutureWarning: Passing None for skipna is deprecated and will raise in a futureversion. Pass True instead. Only boolean values will be allowed in the future.
.......�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4052)�[0m FutureWarning: 'base' in .resample() and in Grouper() is deprecated.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4052)�[0m The new arguments that you should use are 'offset' or 'origin'.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4052)�[0m 
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4052)�[0m >>> df.resample(freq="3s", base=2)
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.....�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2805)�[0m FutureWarning: 'base' in .resample() and in Grouper() is deprecated.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2805)�[0m The new arguments that you should use are 'offset' or 'origin'.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2805)�[0m 
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2805)�[0m >>> df.resample(freq="3s", base=2)
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.�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4063)�[0m FutureWarning: 'base' in .resample() and in Grouper() is deprecated.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4063)�[0m The new arguments that you should use are 'offset' or 'origin'.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4063)�[0m 
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4063)�[0m >>> df.resample(freq="3s", base=2)
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�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4063)�[0m >>> df.resample(freq="3s", offset="2s")
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..�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4604)�[0m FutureWarning: 'base' in .resample() and in Grouper() is deprecated.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4604)�[0m The new arguments that you should use are 'offset' or 'origin'.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4604)�[0m 
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4604)�[0m >>> df.resample(freq="3s", base=2)
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.....�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=5081)�[0m FutureWarning: 'base' in .resample() and in Grouper() is deprecated.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=5081)�[0m The new arguments that you should use are 'offset' or 'origin'.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=5081)�[0m 
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=5081)�[0m >>> df.resample(freq="3s", base=2)
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�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=5081)�[0m 
.......�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4060)�[0m FutureWarning: 'base' in .resample() and in Grouper() is deprecated.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4060)�[0m The new arguments that you should use are 'offset' or 'origin'.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4060)�[0m 
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4060)�[0m >>> df.resample(freq="3s", base=2)
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�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4060)�[0m becomes:
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4060)�[0m 
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4060)�[0m >>> df.resample(freq="3s", offset="2s")
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...................................................................�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4724)�[0m FutureWarning: 'base' in .resample() and in Grouper() is deprecated.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4724)�[0m The new arguments that you should use are 'offset' or 'origin'.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4724)�[0m 
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4724)�[0m >>> df.resample(freq="3s", base=2)..... [  0%]
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.........................................�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2748)�[0m FutureWarning: Dropping invalid columns in DataFrameGroupBy.agg is deprecated. In a future version, a TypeError will be raised. Before calling .agg, select only columns which should be valid for the function.
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PytestBenchmarkWarning: Benchmarks are automatically disabled because xdist plugin is active.Benchmarks cannot be performed reliably in a parallelized environment.
Tests are successful


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modin-bot commented Feb 25, 2022

TeamCity Dask test results bot

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Tests Logs
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= 8828 passed, 37801 skipped, 2917 xfailed, 25403 warnings in 394.34s (0:06:34) =
PytestBenchmarkWarning: Benchmarks are automatically disabled because xdist plugin is active.Benchmarks cannot be performed reliably in a parallelized environment.
Tests are successful
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============================= test session starts ==============================
platform linux -- Python 3.8.12, pytest-7.1.1, pluggy-1.0.0
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fatal: bad object HEAD


---------- coverage: platform linux, python 3.8.12-final-0 -----------
Coverage XML written to file coverage.xml

= 8828 passed, 37801 skipped, 2917 xfailed, 25403 warnings in 394.34s (0:06:34) =
PytestBenchmarkWarning: Benchmarks are automatically disabled because xdist plugin is active.Benchmarks cannot be performed reliably in a parallelized environment.
Tests are successful


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@dchigarev dchigarev marked this pull request as ready for review March 8, 2022 14:16
@dchigarev dchigarev requested review from a team as code owners March 8, 2022 14:16
@dchigarev dchigarev added HDK Related to HDK (OmniSci successor) engine or backend Ready for review labels Mar 8, 2022
elif pa.types.is_date(dtype):
return getattr(ArrowCTypes, f"DATE{dtype.bit_width}", "DATE64")
elif pa.types.is_time(dtype):
# TODO: for some reason `time32` type doesn't have a `unit` attribute,
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Should we ask arrow guys on this?

dchigarev and others added 4 commits March 14, 2022 19:26
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@dchigarev dchigarev requested a review from YarShev March 17, 2022 17:13
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Almost there :)
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