feast在materialize阶段卡住或报错本质是底层数据源读取和时间窗口对齐问题。需检查entity_df时间列类型、非空性及范围，确认离线存储对应时间范围有数据，限定小范围调试，校验filesource路径与schema一致性，确保join条件匹配、ttl覆盖、feature_refs格式正确，sqlite权限及并发写入问题，上线替换pandasdatasource为真实源。
Feast 为什么总在 materialize 阶段卡住或报错
本质是底层数据源读取和时间窗口对齐没处理好，不是 Feast 本身的问题。常见现象是日志停在 Starting materialization... 后无响应，或抛出 ValueError: No data found for feature view。
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本文档主要讲述的是Android 本地数据存储；对于需要跨应用程序执行期间或生命期而维护重要信息的应用程序来说，能够在移动设备上本地存储数据是一种非常关键的功能。作为一名开发人员，您经常需要存储诸如用户首选项或应用程序配置之类的信息。您还必须根据一些特征（比如访问可见性）决定是否需要涉及内部或外部存储器，或者是否需要处理更复杂的、结构化的数据类型。跟随本文学习 Android 数据存储 API，具体来讲就是首选项、SQLite 和内部及外部内存 API。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以
- 确认
entity_df中的时间列（如event_timestamp）类型是datetime64[ns]，且非空、有合理范围——Feast 会用它反向推导要拉取的源数据时间窗口 - 检查离线存储（如 BigQuery / Redshift 表）里对应时间范围是否有数据；很多问题其实是源表分区为空或时间字段被 cast 成字符串导致过滤失效
- 本地调试时别直接跑全量
materialize，先用小范围start_time/end_time参数限定（比如 1 小时），配合--log-level DEBUG看实际生成的 SQL - 如果用的是
FileSource，确保路径下 Parquet 文件的 schema 和FeatureView定义完全一致，尤其是时间列名和类型——Feast 不做隐式转换
Python SDK 里 get_historical_features 返回空结果的典型原因
不是没数据，而是 join 条件不匹配。Feast 会把 entity_df 和特征数据按 entity 字段 + 时间窗口做 left join，任一环节断掉就全空。
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entity_df必须包含所有FeatureView中声明的entities字段，且列名大小写严格一致（比如定义的是"user_id"，就不能传"USER_ID"） - 时间列必须叫
event_timestamp（默认）或显式通过timestamp_field指定；如果源数据里叫ts，要在FileSource或BigQuerySource初始化时传进去 - 检查
entity_df的时间范围是否落在特征数据的ttl覆盖内——比如特征 TTL 是 1 天，但你查的是 3 天前的数据，Feast 默认不回溯 - 用
feast.feature_store.FeatureStore.get_historical_features时，传入的feature_refs格式必须是["fv1:feat1", "fv2:feat2"]，漏了冒号或版本号会静默忽略
本地开发用 LocalProvider 时，online_store 写入失败但没报错
因为 LocalProvider 默认用 SQLite 做 online store，而 SQLite 在并发写入或路径权限不对时会静默降级为内存模式，重启后数据全丢。
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- 启动前手动创建 SQLite 文件并赋权：
touch /tmp/feast_online.db && chmod 666 /tmp/feast_online.db，然后在feature_store.yaml里指定path: /tmp/feast_online.db - 避免在 Jupyter 或多进程环境下反复调用
store.materialize()——SQLite 不支持高并发写，容易锁死；单次 materialize 完毕后再查 - 验证是否真写进去了：用
sqlite3 /tmp/feast_online.db ".tables"看有没有feature_view_name对应的表，再select count(*)确认行数 - 如果只是想快速验证逻辑，干脆关掉 online store：
online: false，专注跑通 offline 流程
从 Pandas DataFrame 注册 FeatureView 到生产环境的坑
本地测试用 PandasDataSource 很方便，但上线必须换真实离线源。直接保留 PandasDataSource 会导致 Feast Server 启动失败或特征无法被其他服务访问。
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- 开发阶段可以用
PandasDataSource(df)快速验证逻辑，但提交前必须替换成FileSource(path="s3://...")或BigQuerySource(table="project.dataset.table") - 注意
PandasDataSource的timestamp_field是 DataFrame 列名，而FileSource的同名参数是指 Parquet 文件里的字段名——两者语义一致，但来源不同，容易漏配 - 如果用 S3 路径，确保 Feast Server 进程有对应 AWS 凭据（不是你本地 CLI 的），且
boto3版本兼容（>=1.26.0） - 注册前先用
store.apply()单独 applyEntity和FeatureView，别一股脑 apply 整个 repo，否则依赖顺序错乱会报Entity not found
