Upsert fails after update_schema().union_by_name() due to schema mismatch
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 68/100
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu tại pyiceberg/table/upsert_util.py ở get_rows_to_update, sau đó lần theo đường đi table.upsert trong pyiceberg/table/init.py và lệnh gọi pyarrow Table.cast đang bị lỗi. Chạy bản tái hiện được cung cấp với phiên bản 0.10.0 và thêm phạm vi kiểm thử hồi quy cho thấy upsert thành công sau khi union_by_name thêm ping, đồng thời giữ nguyên schema đã cập nhật.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Apache Iceberg version
0.10.0
Please describe the bug 🐞
When performing an upsert operation after adding a new column via update_schema().union_by_name() , the operation fails with a ValueError indicating that the schema field names don't match.
To reproduce:
from pyiceberg.catalog import load_catalog
import polars as pl
catalog = load_catalog("default", **{"type": "in-memory"})
df = pl.DataFrame(
[
{"id": 1, "name": "Alice", "age": 30, "city": "São Paulo"},
{"id": 2, "name": "Bob", "age": 25, "city": "Rio de Janeiro"},
{"id": 3, "name": "Carol", "age": 35, "city": "Belo Horizonte"},
{"id": 4, "name": "David", "age": 28, "city": "Curitiba"},
]
)
arrow = df.to_arrow()
catalog.create_namespace_if_not_exists("default")
catalog.create_table_if_not_exists("default.my_table", arrow.schema)
table = catalog.load_table("default.my_table")
try:
table.append(arrow)
# Add a new column
arrow = df.with_columns(ping=pl.lit("pong")).to_arrow()
# Update schema to include the new column
with table.update_schema() as update_schema:
update_schema.union_by_name(arrow.schema)
table = table.refresh()
# This fails with ValueError
table.upsert(arrow, ["id"])
finally:
catalog.drop_table("default.my_table")
Error:
ValueError: Target schema's field names are not matching the table's field names: ['id', 'name', 'age', 'city', 'ping'], ['id', 'name', 'age', 'city']
Stack trace:
File "pyiceberg/table/__init__.py", line 1343, in upsert
return tx.upsert(
File "pyiceberg/table/__init__.py", line 825, in upsert
rows_to_update = upsert_util.get_rows_to_update(df, rows, join_cols)
File "pyiceberg/table/upsert_util.py", line 92, in get_rows_to_update
source_table.cast(target_table.schema)
File "pyarrow/table.pxi", line 4721, in pyarrow.lib.Table.cast
Expected:
The upsert operation should succeed after the schema has been updated to include the new column.
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
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 1.1k
- Fork
- 589
- Merge trung bình
- 2 ngày 2 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 70
Hướng dẫn đóng góp
Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của apache/iceberg-python
-
kind:bug
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 92/100
apache/iceberg-python#4006 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
apache/iceberg-python#3996 ·
-
Deletion vector bitmap count is read from the blob and used as a loop bound without validation Đang mởbug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
apache/iceberg-python#3979 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
apache/iceberg-python#3885 ·
-
[Bug] PyArrowFileIO fails to propagate s3.ssl.ca-cert to pyarrow.fs.S3FileSystem tls_ca_file_path Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
apache/iceberg-python#3866 · 1 bình luận ·
Tất cả issue của apache/iceberg-python
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
anthropics/skills#1811 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
speaches-ai/speaches#678 ·
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
datalayer/mcp-compose#42 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
conda-forge/spacy-feedstock#177 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
UKGovernmentBEIS/inspect_evals#2523 ·