apache / apache/iceberg-python

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

Đang mở
#3,291 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub
Ngôn ngữ chính
Python
Star
1.1k
Fork
581
Merge trung bình
1 ngày 17 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
78

Mô tả

### 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)`

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

Hướng nghiên cứu

Tái hiện lỗi với pycberg v0.11.1, Lakekeeper, Iceberg, MinIO và pytest-xdist bằng kịch bản ghi song song được mô tả. Bắt đầu bằng cách lần theo upload_dataframe_to_storage và _connect_catalog, bao gồm cấu hình catalog và lệnh gọi iceberg_table.append. Công việc được xem là hoàn tất khi lỗi ghi đồng thời được giải thích và có một phương án giải quyết đã được xác thực hoặc hướng dẫn tái hiện rõ ràng.

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

Đánh giá

Công nghệ
python
Lĩnh vực
databases
Loại issue
Lỗi
Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức độ hoạt động
Ít trao đổi
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức phù hợp với người mới
35/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.