Failed to sign request 412 - Expect: ['100-continue']
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
Línea de trabajo
Reproduce el fallo con pycberg v0.11.1, Lakekeeper, Iceberg, MinIO y pytest-xdist usando el escenario de escritura en paralelo descrito. Empieza siguiendo el flujo de upload_dataframe_to_storage y _connect_catalog, incluida la configuración del catálogo y la llamada a iceberg_table.append. Se considera terminado cuando el fallo de escritura concurrente esté explicado y se haya proporcionado una resolución validada o una guía clara para reproducirlo.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
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)`
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 1.1k
- Forks
- 589
- Merge medio
- 2 d 2 h
- PR fusionados (30 d)
- 70
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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