Possible memory leak with to_arrow_batch_reader()

### Apache Iceberg version

0.9.1 (latest release)

### Please describe the bug 🐞

## Summary
It seems that there is memory leak when running to_arrow_batch_reader(), it takes ~30GB memory to read an iceberg table with single 40MB parquet files

Example code:
```python
import boto3
from pyiceberg.table import StaticTable, Table

def iceberg_table_from_metadata_path(metadata_path: str) -> StaticTable:
session = boto3.Session(region_name="")
credentials = session.get_credentials()
credentials = credentials.get_frozen_credentials()
table = StaticTable.from_metadata(
metadata_path,
{
"client.secret-access-key": credentials.secret_key,
"client.access-key-id": credentials.access_key,
"client.session-token": credentials.token,
"client.region": "",
},
)
return table

def main():
metadata_path = ".metadata.json"
iceberg_table = iceberg_table_from_metadata_path(metadata_path)
scan_kwargs = {"row_filter": f"PARTITION='train'"}
batch_reader = iceberg_table.scan(**scan_kwargs).to_arrow_batch_reader()
for batch in batch_reader:
print(f"Inside batch reader")

plan_files = iceberg_table.scan(**scan_kwargs).plan_files()
for file in plan_files:
print(file.file.file_path)

print("Hello from pyiceberg-test!")

if __name__ == "__main__":
main()

```

Running using memray
```
uv run memray run main.py
```

Charts

Dependencies
```
"boto3>=1.40.21",
"memray>=1.18.0",
"pyarrow>=21.0.0",
"pyiceberg==0.10.0rc1",
"s3fs>=0.4.2"
```

### Willingness to contribute

- [ ] I can contribute a fix for this bug independently
- [x] I would be willing to contribute a fix for this bug with guidance from the Iceberg community
- [ ] I cannot contribute a fix for this bug at this time

Bắt đầu bằng cách tái hiện ví dụ trong main.py với memray run main.py, tập trung vào entry point to_arrow_batch_reader() và so sánh bộ nhớ trong quá trình lặp qua các batch với lời gọi plan_files() sau đó. Theo dõi đường đi của scan và Arrow reader để xác định liệu bộ nhớ có tiếp tục bị giữ lại hay không; công việc được xem là hoàn tất khi ví dụ đọc được bảng mà không tăng trưởng không giới hạn và hành vi này được bao phủ bởi một regression test phù hợp.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.