apache / apache/iceberg-python

Failed to sign request 412 - Expect: ['100-continue']

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Vorherrschende Sprache
Python
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Beschreibung

### Question

I’m using pycberg v0.11.1 to write DataFrames in a setup that includes Lakekeeper, Iceberg, and MinIO.

When writing a single file, everything works correctly and performance is very good. However, issues start to appear when running tests with pytest-xdist using multiple workers.

With a small number of tests, everything still passes. But when I run around 15 tests in parallel, most of them complete successfully and write to storage as expected. The problem occurs toward the end of the run—some of the remaining tests fail during the write process.

> pyiceberg. exceptions.SignError: Failed to sign request 412: {'method': 'PUT', 'region': 'us-east-1', 'uri': ' /my_warehouse/019dca4b-f5bc-71b3-9ccb-a54d0c1a7f87/019dca4c-45b7-7d03-b1b9-f9c899b8db5c/metadata/62127deb-4d73-46a7-bec5-3b9bfc6c6566-m0.avro', 'headers': {'User-Agent': ['aiobotocore/3.3.0 md/Botocore#1.42.70 ua/2.1 os/linux#4.18.0-348.7.1.el8_5.x86_64 md/arch#x86_64 lang/python#3.14.3 md/pyimpl#CPython m/N,D,c,a cfg/retry-mode#legacy botocore/1.42.70'], 'Expect': ['100-continue']}}

`
class IcebergConnProperties(CatalogConnProperties):
conn_type: str
catalog_uri: str
token: str | None
warehouse: str
ssl_verify: str = "true"
extra: dict[str, str] = field(default_factory=dict)

def to_catalog_config(self) -> dict[str, str | None]:
"""Return kwargs suitable for ``pyiceberg.catalog.load_catalog``."""
kwargs = {
"type": self.conn_type,
"uri": self.catalog_uri,
"token": self.token,
"warehouse": self.warehouse,
"ssl.verify": self.ssl_verify,
"header.X-Iceberg-Access-Delegation": "vended-credentials",
}
kwargs.update(self.extra)
return kwargs

`

`
def upload_dataframe_to_storage(
self,
dataframe: pl.DataFrame,
schema: str,
table_name: str,
) -> None:
table_just_created = False
table_id = f"{schema}.{table_name}"
catalog = self._connect_catalog(self._conn_properties)
arrow_table = dataframe.to_arrow()
try:
if catalog.table_exists(table_id):
catalog.drop_table(table_id)
self.logger.debug(f"Dropped existing table '{table_id}' before recreating")
else:
self.logger.debug(f"Table '{table_id}' not found — creating from Arrow schema")
self.logger.debug(f"Created namespace if not exists '{schema}'")
iceberg_table = catalog.create_table(
identifier=table_id,
schema=arrow_table.schema,
)
self.logger.debug(f"Created table '{table_id}'")
table_just_created = True
iceberg_table.append(arrow_table)
self.logger.debug(f"Wrote {len(dataframe)} rows to '{table_id}'")
self.logger.debug(f"Table '{table_id}' appended")
except Exception:
self.logger.exception(f"Failed to append {len(dataframe)} rows to '{table_id}'")
if table_just_created:
self.logger.debug(f"Dropping empty table '{table_id}' created in this call")
catalog.drop_table(table_id)
raise
finally:
self.logger.debug("Deleted arrow table from memory")
del arrow_table

def _connect_catalog(self, props: CatalogConnProperties) -> Catalog:
"""Connect to the Iceberg REST catalog."""
self.logger.debug("Loading Iceberg REST catalog")
catalog_kwargs = props.to_catalog_config()
if Config.Trino.USE_JWT_AUTH:
catalog_kwargs["token"] = get_access_token()
self.logger.debug(f"Catalog kwargs: {catalog_kwargs}")
return load_catalog(name=self._CATALOG_NAME, **catalog_kwargs)`

Beitragsleitfaden

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Rechercherichtung

Reproduziere den Fehler mit pycberg v0.11.1, Lakekeeper, Iceberg, MinIO und pytest-xdist unter Verwendung des beschriebenen Szenarios für parallele Schreibvorgänge. Beginne damit, upload_dataframe_to_storage und _connect_catalog nachzuverfolgen, einschließlich der Katalogkonfiguration und des Aufrufs von iceberg_table.append. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn der Fehler beim gleichzeitigen Schreiben erklärt und eine validierte Lösung oder eine klare Anleitung zur Reproduktion bereitgestellt wurde.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
python
Bereich
databases
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Ruhig
Klarheit
Muss geklärt werden
Anfängerfreundlichkeit
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