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讨论核心在于明确该 SPIP 与 OIDC 凭证传播提案的关系，Peter Toth 论证了两者互补而非冗余，因为现有 DT 框架支持 Kafka SCRAM 等 OIDC 无法覆盖的场景。参与者确认 HADOOP-19906 为独立问题不阻碍本提案，并一致同意采纳移除 DirectTokenProvider trait 的简化方案。目前提案已更新，计划于周一开始投票。
@Peter Toth: 澄清了 JDK 25 的行为机制，论证本 SPIP 与 OIDC SPIP 互补（覆盖 Kafka SCRAM 等场景），并建议将 HADOOP-19906 作为独立问题处理。
@Parth Chandra: 确认了技术分析无误，支持移除 DirectTokenProvider trait 以简化实现，并已更新提案文档。
@Cheng Pan: 认可了提案间的互补性分析，消除了对功能冗余的顾虑，同意 HADOOP-19906 不作为阻碍项。
已根据讨论意见（移除 DirectTokenProvider trait）更新了 SPIP 文档，计划于周一开始投票流程。
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该讨论主要关于 DSv2 中列级 UPDATE 的写入模式收缩提案（SPIP）。作者根据反馈完善了设计，明确了其对 UPDATE 和 MERGE 操作的支持细节。目前提案已准备就绪，作者计划近期发起投票。
@Anurag Mantripragada: 根据反馈更新了 SPIP 文档，详细说明了该设计如何同时支持 UPDATE 和 MERGE 操作。
@Anton Okolnychyi: 认为该方法合理，且将设计泛化以支持 MERGE 是一个很好的改进。
@Anton Okolnychyi: 认为这是对 Spark DML 操作的有价值补充，Delta 和 Iceberg 都会使用该功能。
提案已准备就绪，下一步将发起投票。
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讨论主要关于将 Spark 的 CI 系统与特定分支逻辑解耦，以解决当前 master 分支工作流文件控制所有分支 CI 导致的耦合和结果不一致问题。Tian Gao 指出定时任务依赖 master 工作流是问题根源，建议各维护分支应独立使用自己的工作流文件，Ruifeng Zheng 对此表示支持。
@Tian Gao: 当前 CI 设置因定时任务依赖 master 分支工作流，导致维护分支与 master 耦合及结果不一致，建议各分支独立管理自己的工作流文件。
@Ruifeng Zheng: 支持该方向，认为从长远来看这将降低维护成本。
初步达成共识，认为解耦是正确的方向，但具体的实施方案或后续行动尚未在邮件中明确。