`Table.scan(options=...)` silently ignores S3 properties for FileIO during data materialization (`to_pandas` / `to_arrow`)
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Avaliação
- Dificuldade
- 4/5
- Tempo estimado
- 3-5 dias
- Facilidade para iniciantes
- 55/100
- Tipo de issue
- Bug
- Clareza
- Razoavelmente clara
- Status de atividade
- Pouca atividade
- Stack de tecnologia
- aws, python
- Domínio
- data-engineering
Direção de pesquisa
Comece em pyiceberg/table/init.py, em DataScan.to_arrow(), e então acompanhe como ArrowScan recebe self.io durante a materialização de to_arrow() e to_pandas(). Verifique como as opções de scan e as propriedades de FileIO são tratadas e considere os pontos de entrada de teste existentes para scan e materialização. A tarefa estará concluída quando as opções de timeout do S3 no nível do scan forem respeitadas por FileIO durante as leituras de manifestos e dados, com cobertura de regressão.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Descrição
Apache Iceberg version
0.11.0 (latest release)
Please describe the bug 🐞
Description:
When passing an options dictionary to Table.scan(options=...), the properties (such as s3.connect-timeout or s3.request-timeout) are accepted by the DataScan object but are never propagated to the underlying FileIO (e.g., PyArrowFileIO) when actual data materialization occurs via methods like to_pandas() or to_arrow().
Because ArrowScan is initialized with the FileIO that was created during catalog instantiation (table.io), any S3-specific configurations provided at the scan level are completely bypassed. This causes operations reading numerous manifest files to fall back to the AWS C++ SDK default timeouts (often 10s-30s), leading to unexpected curlCode: 28 (Timeout was reached) errors even when generous timeouts are explicitly requested in the scan options.
Steps to Reproduce:
# 1. Load catalog with default (or no) S3 timeout properties
from pyiceberg.catalog import load_catalog
catalog = load_catalog("my_catalog", **{
"uri": "...",
"s3.endpoint": "..."
})
table = catalog.load_table("my_namespace.my_table")
# 2. Attempt to scan with explicit S3 timeout options
scan_options = {
"s3.connect-timeout": "600.0",
"s3.request-timeout": "600.0"
}
# The options are accepted by DataScan...
scan = table.scan(options=scan_options)
# 3. ...but completely ignored during S3 I/O operations (ArrowScan)
# This may throw a timeout error if RGW/S3 latency spikes, ignoring the 600s setting above.
df = scan.to_pandas()
Expected Behavior:
Properties passed via options in Table.scan() should cascade down and either update or override the table.io.properties for the duration of the scan. Specifically, s3.* configurations should be respected by the underlying FileIO (e.g., PyArrowFileIO) when downloading manifest lists or data files.
Actual Behavior:
The options passed to Table.scan() are stored in the DataScan instance but are never passed to the ArrowScan class or the FileIO instance during to_arrow() / to_pandas().
The ArrowScan relies entirely on the unmodified self.io object originally initialized by the catalog:
# In pyiceberg/table/__init__.py -> DataScan.to_arrow()
return ArrowScan(
self.table_metadata,
self.io, # <--- options are missing here!
self.projection(),
self.row_filter,
self.case_sensitive,
self.limit
).to_table(self.plan_files())
Environment:
- PyIceberg Version: 0.11.1 (and earlier)
- PyArrow Version: 18.0.0
- Storage: Ceph S3 / Rados Gateway (RGW)
Suggested Fix:
Ideally, DataScan should merge its options with self.io.properties and instantiate a new FileIO, or ArrowScan should be modified to accept the scan-level options and apply them dynamically to the FileSystem instance before reading files.
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
- Linguagem predominante
- Python
- Estrelas
- 1.1k
- Forks
- 589
- Merge médio
- 1d 20h
- PRs com merge (30d)
- 68
Guia de contribuição
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Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
- Abra um pull request que referencie o número da issue.
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