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generated_at: 2026-02-04 10:10:00
metrics:
  claims_total: 18
  claims_with_evidence: 16
  claims_without_evidence: 2
confidence_derived: 0.89
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# 根拠レポート：32-Avroデータフォーマット

## 本レポートについて

### 目的
本レポートは、生成された設計書・ドキュメントの信頼性を検証し、人間レビュアーが効率的にレビューできるようにすることを目的としています。

### チェック方法
以下の観点でドキュメントの内容（Claim：主張）を検証しています：

1. **根拠の有無確認**：各主張に対して、ソースコード・既存設計書・要件定義書などの根拠（Evidence）が存在するか
2. **根拠との整合性**：主張の内容が根拠と矛盾していないか
3. **網羅性**：参照すべき情報源を適切にカバーしているか

### 信頼度スコアの算出
- **confidence_derived** = 根拠あり件数 / 総主張件数
- 状態「○」：根拠あり、「△」：根拠不足または要確認

### 本レポートの使い方
1. まず「サマリー」で全体の信頼度と優先レビュー項目を確認
2. 「Claims と根拠の対応」で △ の項目を重点的にレビュー
3. 「不足情報」で補完が必要な情報源を確認

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## 1) サマリー（まず見るところ）
- 総合信頼度（derived）：**0.89**
  - 根拠あり：16 / 18、根拠なし：2
- 優先レビュー（高）
  1. **Schema Registry連携の詳細**：コード上の具体的実装未確認
  2. **パフォーマンス比較（CSV/JSON比）**：定量的根拠なし

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `connector/avro/src/main/scala/org/apache/spark/sql/v2/avro/AvroDataSourceV2.scala`
- E-02: `connector/avro/src/main/scala/org/apache/spark/sql/avro/AvroDataToCatalyst.scala`
- E-03: `connector/avro/src/main/scala/org/apache/spark/sql/avro/CatalystDataToAvro.scala`
- E-04: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv`

## 3) Claims と根拠の対応（レビューの主戦場）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-01 | AvroDataSourceV2がFileDataSourceV2を拡張 | E-01 (26行目) | ○ |
| C-02 | shortNameが"avro" | E-01 (30行目) | ○ |
| C-03 | getTable()がAvroTableを返す | E-01 (32-37行目) | ○ |
| C-04 | fallbackFileFormatがAvroFileFormat | E-01 (28行目) | ○ |
| C-05 | AvroDataToCatalystがUnaryExpressionを継承 | E-02 (37行目) | ○ |
| C-06 | 入力型がBinaryType | E-02 (39行目) | ○ |
| C-07 | PermissiveModeでnullable化される | E-02 (47-53行目) | ○ |
| C-08 | nullSafeEvalでBinaryDecoderを使用 | E-02 (103-128行目) | ○ |
| C-09 | ParseModeはPermissiveとFailFastのみ | E-02 (80-88行目) | ○ |
| C-10 | CatalystDataToAvroの出力型がBinaryType | E-03 (34行目) | ○ |
| C-11 | to_avroがAvroSerializerを使用 | E-03 (41-42行目) | ○ |
| C-12 | to_avroがGenericDatumWriterを使用 | E-03 (44-45行目) | ○ |
| C-13 | nullSafeEvalがEncoderFactory経由でエンコード | E-03 (51-58行目) | ○ |
| C-14 | from_avroのprettyNameが"from_avro" | E-02 (130行目) | ○ |
| C-15 | to_avroのprettyNameが"to_avro" | E-03 (60行目) | ○ |
| C-16 | recursiveFieldMaxDepthオプション対応 | E-02 (46, 74行目) | ○ |
| C-17 | Schema Registry連携への言及 | **根拠なし** | △ |
| C-18 | CSV/JSONより高速という記述 | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- Schema Registry連携の具体的な実装コードが未確認
  - 候補：AvroOptions.scala / 外部ドキュメント
- Avro vs CSV/JSONのパフォーマンス比較の定量データ
  - 候補：ベンチマーク結果 / Apache Sparkドキュメント

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: from_avro/to_avroの処理フロー - ソースコードと一致
- 0: Data Source V2 APIのエントリーポイント - ソースコードと一致
- 1: パフォーマンス要件の定量評価が不足

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] from_avro/to_avroの処理フローが正確か
- [ ] AvroDataSourceV2のgetTable()の記述が正しいか
- [ ] ParseModeの挙動記述が正しいか
- [ ] Schema Registry連携に関する記述の正確性を確認
