Great! Please add 
joaquin.guantergonzal...@telefonica.com<mailto:joaquin.guantergonzal...@telefonica.com>
 to the list of attendees.

Thanks,
Ximo

De: Ryan Blue <rb...@netflix.com>
Enviado el: lunes, 10 de diciembre de 2018 18:46
Para: JOAQUIN GUANTER GONZALBEZ <joaquin.guantergonzal...@telefonica.com>
CC: Wenchen Fan <cloud0...@gmail.com>; Spark Dev List <dev@spark.apache.org>
Asunto: Re: [SPARK-26160] Make assertNotBucketed call in DataFrameWriter::save 
optional

Anyone can attend the v2 sync. You just need to let me know what email address 
you'd like to have added. Sorry it is invite-only. That's a limitation of the 
platform (hangouts), the Spark community welcomes anyone that wants to 
participate.

On Mon, Dec 10, 2018 at 1:00 AM JOAQUIN GUANTER GONZALBEZ 
<joaquin.guantergonzal...@telefonica.com<mailto:joaquin.guantergonzal...@telefonica.com>>
 wrote:
Ah, yes, you are right. The DataSourceV2 APIs wouldn’t let an implementor mark 
a DataSet as “bucketed”. Is there any documentation about the upcoming table 
support for data source v2 or any way of getting invited to the DataSourceV2 
community sync?

Thanks!
Ximo.

De: Wenchen Fan <cloud0...@gmail.com<mailto:cloud0...@gmail.com>>
Enviado el: miércoles, 5 de diciembre de 2018 15:51
Para: JOAQUIN GUANTER GONZALBEZ 
<joaquin.guantergonzal...@telefonica.com<mailto:joaquin.guantergonzal...@telefonica.com>>
CC: Spark dev list <dev@spark.apache.org<mailto:dev@spark.apache.org>>
Asunto: Re: [SPARK-26160] Make assertNotBucketed call in DataFrameWriter::save 
optional

The bucket feature is designed to only work with data sources with table 
support, and currently the table support is not public yet, which means no 
external data sources can access bucketing information right now. The bucket 
feature only works with Spark native file source tables.

We are working on adding table support to data source v2, and we should have a 
good story about bucket when it's done.

On Tue, Nov 27, 2018 at 1:01 AM JOAQUIN GUANTER GONZALBEZ 
<joaquin.guantergonzal...@telefonica.com<mailto:joaquin.guantergonzal...@telefonica.com>>
 wrote:
Hello,

I have a proposal for a small improvement in the Datasource API and I’d like to 
know if it sounds like a change the Spark project would accept.

Currently, the `.save` method in DataFrameWriter will fail if the dataframe is 
bucketed and/or sorted. This makes sense, since there is no way of storing 
metadata in the current file-based data sources to know whether a file was 
bucketed or not.

I have a use case where I would like to implement a new, file-based data source 
which could keep track of that kind of metadata (without using the 
HiveMetastore), so I would like to be able to `.save` bucketed dataframes.

Would a patch to extend the datasource api with an indicator of whether that 
source is able to serialize bucketed dataframes be a welcome addition? I'm 
happy to work on it if that’s the case.

I have opened this as https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-26160 in the 
Spark Jira.

Cheers,
Ximo.

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--
Ryan Blue
Software Engineer
Netflix

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