Hacktoberfest 2026 : les issues que les mainteneurs ont marquées pour octobre, ouvertes et accessibles aux débutants. Parcourir les issues Hacktoberfest

ArrowScan to_table fails if the data is mixed between dict-encoded strings and plain strings.

Ouverte
#3,260 1 commentaire 1 réaction 0 personnes assignées Voir sur GitHub

Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour

Personne n'a encore pris cette issue.

Évaluation

Difficulté
3/5
Temps estimé
1-2 jours
Accessibilité débutants
55/100
Type d'issue
Bug
Clarté
Plutôt claire
Activité
Calme
Stack technique
python
Domaine
databases

Piste de recherche

Commencez par la reproduction minimale et inspectez ArrowScan.to_table ainsi que le point d’entrée to_record_batches présenté dans l’issue. Vérifiez comment sont combinés les batches mêlant des chaînes simples et des valeurs encodées par dictionnaire. Le travail est terminé lorsque la reproduction s’achève sans ArrowTypeError et renvoie une table Arrow avec la colonne de chaînes attendue.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

Apache Iceberg version

0.11.0 (latest release)

Please describe the bug 🐞

We have recently updated our functions to call the pyiceberg table.append() function with dict encoded arrow tables. Now we have in our iceberg tables mixed data from before this change, (where our data still is stored as string) and after the change, where the data is stored as dict-encoded strings.

If we now call to_arrow() of a DataScan class, on this table we get this error:

pyarrow.lib.ArrowTypeError: Unable to merge: Field col has incompatible types: string vs dictionary<values=string, indices=int32, ordered=0>

Here is a minimal example that reproduces this error:

from pyiceberg.io.pyarrow import ArrowScan
from pyiceberg.table import ALWAYS_TRUE
from pyiceberg.schema import Schema
from pyiceberg.types import NestedField
from pyiceberg.types import StringType

import pyarrow as pa


def create_scan_with_mixed_dict_encode_not_encode() -> ArrowScan:
    schema = Schema(
        NestedField(field_id=1, name="col", field_type=StringType(), required=False)
    )

    class FakeTableMetadata:
        def schema(self) -> Schema:
            return schema

    scan = ArrowScan(table_metadata=FakeTableMetadata(),
                     io=object(),
                     projected_schema=schema,
                     row_filter=ALWAYS_TRUE)

    def _batches_for_repro(self, _tasks):
        str_values = pa.array(["a"], type=pa.string())
        yield pa.record_batch([str_values], names=["col"])
        yield pa.record_batch([str_values.dictionary_encode()], names=["col"])

    ArrowScan.to_record_batches = _batches_for_repro
    return scan


if __name__ == "__main__":
    scan = create_scan_with_mixed_dict_encode_not_encode()
    arrow_table = ArrowScan.to_table(scan, tasks=[])

I am happy to provide a bugfix PR, but I need a small guidance on the best approach.
One idea is to cast each batch in to_table to the arrow_schema. The more performant way is to check for each batch, if the schema is different. If they are different, then find the dict_encoded col and only cast that one to string.

Willingness to contribute
  • I can contribute a fix for this bug independently
  • 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
Langage dominant
Python
Étoiles
1.1k
Forks
589
Merge moyen
2 j 11 h
PR mergées (30 j)
67

Préparer son environnement

Nous n'avons pas encore vérifié les fichiers d'installation de ce projet. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

Autres issues de apache/iceberg-python

Toutes les issues de apache/iceberg-python

Issues similaires

Plus d'issues Python

Recevez les nouvelles issues par e-mail

Un résumé court des issues GitHub adaptées aux débutants.