用于对变量中指定的列求和的箭头的dplyr语法

在R中工作，我希望Arrow对变量中指定的一组列求和.

library(arrow) 
library(dplyr)

example_data = InMemoryDataset$create(data.frame(a1 = c(1,2,3), b2=c(4,5,6), c3=c(7,8,9)))
cols_to_sum = c('a1','b2','c3')

Arrow能够做到这一点:

example_data %>% mutate(computed_sum = a1+b2+c3)  %>% compute()

#Succeeds

但是，我希望传递变量，而不是显式地指定列.我通常使用的dplyr语法不适用于Arrow:

example_data %>% 
  mutate(computed_sum = rowSums(across(all_of(cols_to_sum))))  %>% 
  compute()

#Error: Expression rowSums(across(all_of(cols_to_sum))) not supported in Arrow
#Call collect() first to pull data into R.

使用parse()和val()重新构建文字输入字符串确实有效，但对于本应是常见操作的操作来说，这似乎是一种繁琐的解决办法:

temp_expression =  parse( text=paste(cols_to_sum, collapse = '+') )
example_data %>% 
  mutate(computed_sum = eval(temp_expression) )  %>% 
  compute()

#Succeeds

但是，在没有显式临时变量的情况下，上述过程失败:

example_data %>% 
  mutate(computed_sum = eval( parse( text=paste(cols_to_sum, collapse = '+') ) ) )  %>% 
  compute()

#Error: Expression eval(parse(text = paste(cols_to_sum, collapse = "+"))) not supported in Arrow                                                                               
#Call collect() first to pull data into R. 

使用Arrow的R接口在变量中列出的列上指定递归计算(例如，SUM)的正确/最佳/预期方式是什么？要实现这一点，我需要构建字符串并对它们求值()吗？

非Arrow解决方案对我不起作用.我正在处理的数据对于内存来说太大了，这些数据以配置单元分区的形式分发，并由Arrow的Open_DataSet()访问.