Azure Databricks 中的错误条件

启用 rescuedDataColumn 或 failOnUnknownFields 时，不支持使用位置字段匹配。删除这些选项以继续。

BATCH_METADATA_NOT_FOUND

找不到批次 <batchMetadataFile>。

BIGQUERY_DATA_SOURCE_OPTIONS_VALIDATION_FAILED

有关更多详细信息，请参阅 CANNOT_CREATE_DATA_SOURCE_TABLE

CANNOT_DECODE_URL

提供的 URL 无法解码：<url>。请确保 URL 格式正确，然后重试。

CANNOT_DELETE_SYSTEM_OWNED

SQLSTATE：42832

无法删除系统拥有的 <resourceType>。

CANNOT_DROP_AMBIGUOUS_CONSTRAINT

SQLSTATE：42K0C

无法删除名称 <constraintName> 由 CHECK 约束共享的约束

和 PRIMARY KEY 或 FOREIGN KEY 约束。可以删除 PRIMARY KEY 或

按查询的 FOREIGN KEY 约束：

ALTER TABLE .. DROP PRIMARY KEY 或

ALTER TABLE .. DROP FOREIGN KEY ..

无法删除被浅复制引用的基础表

无法删除表 <baseTable> ，因为它由一个或多个浅克隆引用： <cloneList>. DROP 删除基表之前，先删除所有浅表克隆。如果无法实现，请考虑使用 “DROP TABLE ... FORCE” 强制性地删除表。 WARNING：这会立即中断所有现有的浅克隆引用，并使它们不可用。

CANNOT_ESTABLISH_CONNECTION

SQLSTATE：08001

无法与远程 <jdbcDialectName> 数据库建立连接。请检查连接信息和凭据，例如主机、端口、用户、密码和数据库选项。 ** 如果你认为信息正确，请检查工作区的网络设置，并确保它对主机不存在出站限制。此外，请检查主机是否不会阻止来自部署工作区 Spark 群集的网络的入站连接。 ** 详细的错误消息：<causeErrorMessage>。

CANNOT_ESTABLISH_CONNECTION_SERVERLESS

SQLSTATE：08001

无法与远程 <jdbcDialectName> 数据库建立连接。请检查连接信息和凭据，例如主机、端口、用户、密码和数据库选项。 ** 如果认为信息正确，请允许从 Internet 到主机的入站流量，因为使用的是无服务器计算。如果网络策略不允许入站 Internet 流量，请使用非无服务器计算服务，或者您可以咨询 Databricks 代表以了解无服务器专用网络。 ** 详细的错误消息：<causeErrorMessage>。

CANNOT_INVOKE_IN_TRANSFORMATIONS

数据集转换和作只能由驱动程序调用，而不能在其他数据集转换中调用;例如，dataset1.map（x => dataset2.values.count（） * x）无效，因为不能在 dataset1.map 转换内执行值转换和计数作。有关详细信息，请参阅 SPARK-28702。

无法加载检查点文件管理器

加载 path=<path> 的流式处理检查点文件管理器时出错。

有关详细信息，请参阅CANNOT_LOAD_CHECKPOINT_FILE_MANAGER

CANNOT_LOAD_FUNCTION_CLASS

SQLSTATE：46103

注册函数 <className>时无法加载类 <functionName>，请确保它在类路径上。

CANNOT_LOAD_PROTOBUF_CLASS

无法加载名称为 <protobufClassName>的 Protobuf 类。 <explanation>。

CANNOT_LOAD_STATE_STORE

加载状态时发生错误。

有关更多详细信息，请参阅 CANNOT_LOAD_STATE_STORE

CANNOT_MERGE_INCOMPATIBLE_DATA_TYPE

SQLSTATE：42825

未能合并不兼容的数据类型 <left> 和 <right>。请检查要合并的列的数据类型，并确保它们兼容。如有必要，请在尝试合并之前考虑将列转换为兼容的数据类型。

CANNOT_MERGE_SCHEMAS

合并架构失败：

初始架构：

<left>

无法与初始架构合并的架构：

<right>。

CANNOT_MODIFY_CONFIG

SQLSTATE：46110

无法修改 Spark 配置的值：<key>。

另请参阅“https://spark.apache.org/docs/latest/sql-migration-guide.html#ddl-statements”。

CANNOT_PARSE_DECIMAL

无法分析十进制数。请确保输入是具有可选小数点或逗号分隔符的有效数字。

CANNOT_PARSE_INTERVAL

无法分析 <intervalString>。请确保提供的值采用有效的格式来定义间隔。可以参考文档以获取正确的格式。如果问题仍然存在，请仔细检查输入值是否不为 null 或为空，然后重试。

CANNOT_PARSE_JSON_FIELD

无法将 JSON 标记类型 <fieldName> 的字段名称 <fieldValue> 和值 <jsonType> 分析为目标 Spark 数据类型 <dataType>。

CANNOT_PARSE_PROTOBUF_DESCRIPTOR

将描述符字节分析为 Protobuf FileDescriptorSet 时出错。

CANNOT_PARSE_TIME

SQLSTATE：22010

无法将输入字符串 <input> 分析为 TIME 值，因为它与日期时间格式 <format>不匹配。

CANNOT_PARSE_TIMESTAMP

SQLSTATE：22007

<message>。使用 <func> 来容忍无效的输入字符串并改为返回 NULL。

CANNOT_QUERY_TABLE_DURING_INITIALIZATION

在初始化期间无法查询 MV/ST。

有关更多详细信息，请参阅 CANNOT_QUERY_TABLE_DURING_INITIALIZATION

CANNOT_READ_ARCHIVED_FILE

无法读取路径 <path> 的文件，因为它已存档。请调整查询筛选器以排除存档的文件。

CANNOT_READ_FILE

CANNOT_SHALLOW_CLONE_NON_UC_MANAGED_TABLE_AS_SOURCE_OR_TARGET

仅 MANAGED 表类型支持浅克隆。表 <table> 不是 MANAGED 表。

CANNOT_UPDATE_FIELD

无法更新 <table> 字段 <fieldName> 类型：

有关更多详细信息，请参阅 CANNOT_UPDATE_FIELD

CANNOT_UPDATE_PARTITION_COLUMNS

声明的分区 <requestedPartitionColumns> 与现有表分区 <existingPartitionColumns> 冲突。

请删除表或更改声明的分区以匹配其分区。

CANNOT_UP_CAST_DATATYPE

无法将 <expression> 从 <sourceType> 强制转换为 <targetType>。

<details>

CANNOT_USE_KRYO

SQLSTATE：22KD3

无法加载 Kryo 序列化编解码器。无法在 Spark Connect 客户端中使用 Kryo 序列化。使用 Java 序列化、提供自定义编解码器或使用 Spark 经典版。

无法使用保留的流媒体提供商名称

无法使用保留的流式处理提供程序名称：<providerName>。

CANNOT_VALIDATE_CONNECTION

不支持验证 <jdbcDialectName> 连接。请联系 Databricks 支持团队获取替代解决方案，或将“spark.databricks.testConnectionBeforeCreation”设置为“false”，以跳过创建连接对象前的连接测试。

CANNOT_WRITE_STATE_STORE

为提供程序 <providerClass> 写入状态存储文件时出错。

有关更多详细信息，请参阅 CANNOT_WRITE_STATE_STORE

CAST_INVALID_INPUT

<expression> 类型的值 <sourceType> 无法强制转换为 <targetType>，因为其格式错误。根据语法更正值，或更改其目标类型。改为使用 try_cast 来容许格式错误的输入并返回 NULL。

有关更多详细信息，请参阅 CAST_INVALID_INPUT

CAST_OVERFLOW

由于溢出，类型 <value> 的值 <sourceType> 无法强制转换为 <targetType>。使用 try_cast 容许溢出，并返回 NULL。

CAST_OVERFLOW_IN_TABLE_INSERT

由于溢出，无法将 <sourceType> 类型的值分配给 <targetType> 类型列或变量 <columnName>。请对输入值使用 try_cast 来容忍溢出并改为返回 NULL。

CATALOG_NOT_FOUND

SQLSTATE：42P08

找不到编号为 <catalogName> 的目录。请考虑将 SQL 配置 <config> 设置为目录插件。

CATALOG_OWNED_TABLE_CREATION_NOT_ALLOWED

不允许使用 <feature> 表功能创建 Delta 表。请联系 Databricks 支持部门。

CHECKPOINT_RDD_BLOCK_ID_NOT_FOUND

SQLSTATE：56000

找不到检查点块 <rddBlockId>!

可能是最初为此分区设置检查点的执行程序不再处于活动状态，或者未保留原始 RDD。

如果此问题仍然存在，则可以考虑改用 rdd.checkpoint()，这比本地检查点慢，但容错能力更高。

检查约束违规 (CHECK_CONSTRAINT_VIOLATION)

SQLSTATE：23001

具有值的行违反了 CHECK 约束 <constraintName> <expression>：

<values>

CIRCULAR_CLASS_REFERENCE

类中不能有循环引用，但收到了类 <t> 的循环引用。

CLASS_NOT_OVERRIDE_EXPECTED_METHOD

<className> 必须替代 <method1> 或 <method2>。

CLASS_UNSUPPORTED_BY_MAP_OBJECTS

MapObjects 不支持类 <cls> 作为生成的集合。

CLEANROOM_COMMANDS_NOT_SUPPORTED

不支持清洁室命令

CLEANROOM_INVALID_SHARED_DATA_OBJECT_NAME

引用清洁室内 <type> 的名称无效。按照 [catalog].[schema].[<type>] 的格式，在清洁室内使用 <type> 的名称。

如果不确定要使用什么名称，可以运行“SHOW ALL IN CLEANROOM [clean_room]”并使用“name”列中的值。

CLONING_WITH_HISTORY_INVALID_OPTION

带历史记录的克隆指定了无效选项：<invalidOption>。

有效语法：CREATE (OR REPLACE) TABLE ... DEEP CLONE ... WITH HISTORY。

CLONING_WITH_HISTORY_UNSUPPORTED

不支持带历史记录的克隆。

CLOUD_FILE_SOURCE_FILE_NOT_FOUND

已收到文件 <filePath> 的文件通知，但该文件不再存在。请确保在处理文件之前不会删除这些文件。若要继续处理流，可以将 Spark SQL 配置 <config> 设置为 true。

CLOUD_PROVIDER_ERROR

云提供商错误：<message>

CLUSTERING_COLUMNS_MISMATCH

指定的聚类分析与现有表 <tableName>不匹配。

编解码器 <codecName> 不可用。

有关更多详细信息，请参阅 CODEC_NOT_AVAILABLE

CODEC_SHORT_NAME_NOT_FOUND

找不到编解码器 <codecName>的短名称。

COLLATION_INVALID_NAME

值 <collationName> 不表示正确的排序规则名称。建议的有效排序规则名称：[<proposals>]。

COLLATION_INVALID_PROVIDER

值 <provider> 不表示正确的排序规则提供程序。支持的提供程序包括：[<supportedProviders>]。

COLLATION_MISMATCH

SQLSTATE：42P21

无法确定要用于字符串函数和运算符的排序规则。

有关更多详细信息，请参阅 COLLATION_MISMATCH

COLLECTION_SIZE_LIMIT_EXCEEDED

COLUMN_ORDINAL_OUT_OF_BOUNDS

列序号不在范围内。表中的列数为 <attributesLength>，但列序号为 <ordinal>。

属性如下：<attributes>。

命令未启用 (COMMAND_NOT_ENABLED)

<command> 命令未启用。

COMMA_PRECEDING_CONSTRAINT_ERROR

约束定义前出现意外的“,”。确保在未定义列（和预期）时，约束子句不会以逗号开头。

COMMENT_ON_CONNECTION_NOT_IMPLEMENTED_YET

尚未实现 COMMENT ON CONNECTION 命令

COMPARATOR_RETURNS_NULL

SQLSTATE：22004

比较器返回了一个 NULL，用于 <firstValue> 和 <secondValue>之间的比较。

它应为“大于”运算符返回正整数，为“等于”运算符返回 0，为“小于”运算符返回负整数。

要恢复将 NULL 视为 0（相等）的已弃用行为，必须将“spark.sql.legacy.allowNullComparisonResultInArraySort”设置为“true”。

COMPLEX_EXPRESSION_UNSUPPORTED_INPUT

无法处理表达式的输入数据类型：<expression>。

有关更多详细信息，请参阅 COMPLEX_EXPRESSION_UNSUPPORTED_INPUT

CONCURRENT_QUERY

此查询的另一个实例 [id：<queryId>] 刚刚由并发会话启动 [现有 runId：<existingQueryRunId>，新 runId：<newQueryRunId>]。

CONCURRENT_SCHEDULER_INSUFFICIENT_SLOT

SQLSTATE：53000

群集中所需的最小可用槽数是 <numTasks>，而群集只有 <numSlots> 个可用槽。查询将停止或失败。增加群集大小以继续。

CONCURRENT_STREAM_LOG_UPDATE

对日志的并发更新。检测到 <batchId> 的多个流式处理作业。

请确保一次只有一个流式处理作业在特定检查点位置上运行。

CONFIG_NOT_AVAILABLE

SQLSTATE：42K0I

配置 <config> 不可用。

CONFLICTING_CLUSTER_CONFIGURATION

以下配置与 spark.databricks.streaming.realTimeMode.enabled 冲突：<confNames>。从群集配置中删除这些配置并重启 Spark 群集。

CONFLICTING_DIRECTORY_STRUCTURES

检测到有冲突的目录结构。

可疑路径：

<discoveredBasePaths>

如果提供的路径是分区目录，请在数据源的选项中设置“basePath”以指定表的根目录。

如果有多个根目录，请单独加载它们，然后将它们联合起来。

CONFLICTING_PARTITION_COLUMN_NAMES

检测到有冲突的分区列名：

<distinctPartColLists>

对于已分区表目录，数据文件应仅存在于叶目录中。

同一级别的目录应具有相同的分区列名称。

请检查以下目录是否有意外文件或分区列名称不一致：

<suspiciousPaths>

CONFLICTING_PARTITION_COLUMN_NAME_WITH_RESERVED

分区列名称“”<partitionColumnName>与保留列名称冲突。

<tableName> 的架构与 Hive 不兼容，Spark 会自动生成保留列“<partitionColumnName>”以特定方式存储表。

请为分区列使用不同的名称。

CONFLICTING_PROVIDER

指定的提供程序 <provider> 与现有目录提供程序 <expectedProvider>不一致。请使用 'USING <expectedProvider>' 并重试命令。

CONFLICTING_SQL_CONFIGURATION

以下配置与 spark.databricks.streaming.realTimeMode.enabled 冲突：<confNames>。从 SparkSession 配置中删除这些配置。

CONNECT

SQLSTATE：56K00

泛型 Spark Connect 错误。

有关更多详细信息，请参阅 CONNECT

CONNECTION_ALREADY_EXISTS

CONSTRAINTS_REQUIRE_UNITY_CATALOG

在 Unity Catalog 中，表约束仅受支持。

CONSTRAINT_ALREADY_EXISTS

约束“<constraintName>”已存在。请先删除现有约束。

现有约束：

<oldConstraint>

CONSTRAINT_DOES_NOT_EXIST

无法从表 <constraintName>中删除不存在的约束 <tableName>。

CONVERSION_INVALID_INPUT

值 <str> (<fmt>）无法转换为 <targetType>，因为它格式不正确。根据语法更正值，或更改其格式。改为使用 <suggestion> 来容许格式错误的输入并返回 NULL。

COPY_INTO_COLUMN_ARITY_MISMATCH

这可能表示传入数据出现问题，或者可以通过设置使 Delta 表架构根据传入数据自动演变：

COPY_OPTIONS（‘mergeSchema’ = ‘true’）

架构差异：

<schemaDiff>

COPY_INTO_SOURCE_FILE_FORMAT_NOT_SUPPORTED

源文件的格式必须是 CSV、JSON、AVRO、ORC、PARQUET、TEXT 或 BINARYFILE之一。不支持在 Delta 表上使用 COPY INTO 作为源，因为在进行 OPTIMIZE 操作后可能会引入重复数据。可以通过运行 SQL 命令 set spark.databricks.delta.copyInto.formatCheck.enabled = false关闭此检查。

COPY_INTO_SOURCE_SCHEMA_INFERENCE_FAILED

源目录不包含类型为 <format>的任何可分析文件。请检查“<source>”的内容。

通过将“<config>”设置为“false”，可以将错误静音。

COPY_INTO_STATE_INTERNAL_ERROR

处理 COPY INTO 状态时发生内部错误。

有关更多详细信息，请参阅 COPY_INTO_STATE_INTERNAL_ERROR

COPY_INTO_SYNTAX_ERROR

CREATE_TABLE_COLUMN_DESCRIPTOR_DUPLICATE

CREATE TABLE 列 <columnName> 多次指定描述符“<optionName>”，这是无效的。

CREATE_VIEW_COLUMN_ARITY_MISMATCH

SQLSTATE：21S01

无法创建视图 <viewName>，原因是

有关更多详细信息，请参阅 CREATE_VIEW_COLUMN_ARITY_MISMATCH

CREDENTIAL_MISSING

请在创建或更新外部位置时提供凭据。

CREDENTIAL_PURPOSE_MISMATCH

凭据 <credentialName> 具有用途 <actualPurpose> ，但命令中给出的用途是 <expectedPurpose>。

CSV_ENFORCE_SCHEMA_NOT_SUPPORTED

使用 enforceSchema 或 rescuedDataColumn时，不能配置 CSV 选项 failOnUnknownFields，因为此时列是按名称而不是编号来读取的。

CYCLIC_FUNCTION_REFERENCE

检测到循环函数引用：<path>。

DATABRICKS_DELTA_NOT_ENABLED

帐户中未启用 Databricks Delta。<hints>

数据流图未找到

SQLSTATE：KD012

找不到 ID <graphId> 的数据流图

数据类型无法排序

类型 <dataType> 不支持有序操作。

DATATYPE_MISMATCH

由于数据类型不匹配，无法解析 <sqlExpr>：

有关更多详细信息，请参阅 DATATYPE_MISMATCH

DATATYPE_MISSING_SIZE

SQLSTATE：42K01

DataType <type> 需要长度参数，例如 <type>（10）。请指定长度。

DATA_LINEAGE_SECURE_VIEW_LEAF_NODE_HAS_NO_RELATION

写入世系失败：缺少与 CLM/RLS 策略对应的关系。

DATA_SOURCE_ALREADY_EXISTS

数据源“<provider>”已存在。请为新数据源选择其他名称。

DATA_SOURCE_EXTERNAL_ERROR

SQLSTATE：KD010

保存到外部数据源时遇到错误。

DATA_SOURCE_NOT_EXIST

找不到数据源“<provider>”。请确保数据源已注册。

DATA_SOURCE_NOT_FOUND

SQLSTATE：42K02

找不到数据源：<provider>。请确保提供程序名称正确，并且包已正确注册并与 Spark 版本兼容。

数据源选项验证失败

<dataSource> 数据源选项的验证失败。

有关详细信息，请参阅DATA_SOURCE_OPTIONS_VALIDATION_FAILED

DATA_SOURCE_OPTION_CONTAINS_INVALID_CHARACTERS

选项 <option> 不得为空，并且不应包含无效字符、查询字符串或参数。

DATA_SOURCE_OPTION_IS_REQUIRED

选项 <option> 是必需的。

数据源选项值无效

提供的数据源选项“<option>”包含无效值（“<value>）。

有关详细信息，请参阅DATA_SOURCE_OPTION_VALUE_NOT_VALID

DATA_SOURCE_TABLE_SCHEMA_MISMATCH

数据源表的架构与预期的架构不匹配。如果使用 DataFrameReader.schema API 或创建表，请避免指定架构。

数据源架构：<dsSchema>

预期架构：<expectedSchema>

DATA_SOURCE_URL_NOT_ALLOWED

SQLSTATE：42KDB

数据源选项中不允许使用 JDBC URL，请指定“host”、“port”和“database”选项。

DATETIME_FIELD_OUT_OF_BOUNDS

<rangeMessage>。

有关更多详细信息，请参阅 DATETIME_FIELD_OUT_OF_BOUNDS

小数精度 <precision> 超过最大精度 <maxPrecision>。

DEFAULT_DATABASE_NOT_EXISTS

默认数据库 <defaultDatabase> 不存在，请先创建它，或者将默认数据库更改为 <defaultDatabase>。

DEFAULT_FILE_NOT_FOUND

基础文件可能已更新。可在 SQL 中运行“REFRESH TABLE tableName”命令或重新创建所涉及的数据集/数据帧，显式地使 Spark 中的缓存失效。如果磁盘缓存已过时或基础文件已删除，则可以通过重启群集手动使磁盘缓存失效。

DEFAULT_PLACEMENT_INVALID

SQLSTATE：42608

DEFAULT、MERGE、INSERT或 UPDATE 命令中的 SET VARIABLE 关键字无法直接分配给目标列，因为它是表达式的一部分。

例如： UPDATE SET c1 = DEFAULT 是允许的，但 UPDATE T SET c1 = DEFAULT + 1 不允许。

DEFAULT_UNSUPPORTED

SQLSTATE：42623

无法执行 <statementType> 命令，因为目标数据源（表提供程序为“DEFAULT”）不支持 <dataSource> 值。

DESCRIBE_JSON_NOT_EXTENDED

DESCRIBE TABLE ...仅当指定 [EXTENDED|FORMATTED] 时，才支持 AS JSON。

例如：DESCRIBE EXTENDED <tableName> 支持 AS JSON，但 DESCRIBE <tableName> AS JSON 不受支持。

DIFFERENT_DELTA_TABLE_READ_BY_STREAMING_SOURCE

流式处理查询从意外的 Delta 表（id =“<newTableId>”）中读取。

它用于根据检查点从另一个 Delta 表（id =“<oldTableId>”）中读取。

更改代码以从新表中读取，或者删除表然后

重新创建了一个表。请还原更改或删除流式处理查询检查点

以从头开始。

DISTINCT_WINDOW_FUNCTION_UNSUPPORTED

不支持不同的窗口函数：<windowExpr>。

DIVIDE_BY_ZERO

SQLSTATE：22012

DUPLICATED_METRICS_NAME

指标名称不唯一：<metricName>。同一名称不能用于具有不同结果的指标。

但是，允许存在多个具有相同结果和名称的指标实例（例如，自联接）。

SQLSTATE：42734

在声明变量列表中找到重复的变量 <variableName> 。请删除其中一个。

EMITTING_ROWS_OLDER_THAN_WATERMARK_NOT_ALLOWED

SQLSTATE：42815

上一个节点发出了一行，其中的 eventTime=<emittedRowEventTime> 早于 current_watermark_value=<currentWatermark>

这可能会导致执行管道下游的状态操作符出现正确性问题。

请更正运算符逻辑以在当前全局水印值之后发出行。

EMPTY_JSON_FIELD_VALUE

未能分析数据类型 <dataType>的空字符串。

EMPTY_LOCAL_FILE_IN_STAGING_ACCESS_QUERY

暂存 <operation> 查询中包含空本地文件

EMPTY_SCHEMA_NOT_SUPPORTED_FOR_DATASOURCE

<format> 数据源不支持编写空架构或嵌套的空架构。请确保数据架构至少有一列或多列。

ENCODER_NOT_FOUND

找不到 Spark SQL 内部表示形式 <typeName> 类型的编码器。

考虑将输入类型更改为“<docroot>/sql-ref-datatypes.html”支持的其中一个类型。

END_LABEL_WITHOUT_BEGIN_LABEL

SQLSTATE：42K0L

如果没有开始标签，则结束标签 <endLabel> 无法存在。

END_OFFSET_HAS_GREATER_OFFSET_FOR_TOPIC_PARTITION_THAN_LATEST_WITH_TRIGGER_AVAILABLENOW

在使用 Trigger.AvailableNow 运行查询时，某个或多个 Kafka 主题中的某些分区报告的可用偏移量小于结束偏移量。此错误可能是暂时性的 - 重启查询，如果仍然看到相同的问题，请报告。

最新偏移量：<latestOffset>，结束偏移量：<endOffset>

END_OFFSET_HAS_GREATER_OFFSET_FOR_TOPIC_PARTITION_THAN_PREFETCHED

对于具有 Trigger.AvailableNow 的 Kafka 数据源，每个主题分区的结束偏移量应小于或等于预提取的偏移量。此错误可能是暂时性的 - 重启查询，如果仍然看到相同的问题，请报告。

预提取的偏移量：<prefetchedOffset>，结束偏移量：<endOffset>。

ERROR_READING_AVRO_UNKNOWN_FINGERPRINT

SQLSTATE：KD00B

读取 avro 数据时出错 -- 遇到未知指纹： <fingerprint>不确定要使用的架构。

如果在启动 Spark 上下文后注册了其他架构，可能会发生这种情况。

EVENT_LOG_EMPTY

与<tableOrPipeline>相关的事件日志没有架构，也不包含任何事件。稍后等待事件生成后再尝试

EVENT_LOG_REQUIRES_SHARED_COMPUTE

无法从“已分配”或“无隔离共享”群集查询事件日志，请改用共享群集或 Databricks SQL 仓库。

EVENT_LOG_TVF_UNSUPPORTED_FOR_PIPELINE

对于使用“schema”字段的管道或发布到默认存储的管道，不支持 EVENT_LOG 表值函数。

若要查询事件日志，请在管道设置中指定event_log字段，将其发布到元存储。

有关详细信息，请参阅 Monitor Lakeflow 声明性管道文档： https://docs.databricks.com/aws/en/delta-live-tables/observability。

EVENT_LOG_UNAVAILABLE

没有可用于 <tableOrPipeline>的事件日志。生成事件后请稍后重试

EVENT_LOG_UNSUPPORTED_TABLE_TYPE

SQLSTATE：42832

<tableIdentifier> 的表类型为 <tableType>。

查询事件日志仅支持具体化视图、流式表或 Lakeflow 声明式管道。

EVENT_TIME_IS_NOT_ON_TIMESTAMP_TYPE

事件时间 <eventName> 的 <eventType> 类型无效，应为“TIMESTAMP”。

EXCEED_LIMIT_LENGTH

SQLSTATE：54006

超过 char/varchar 类型长度限制：<limit>。

EXCEL_DATA_SOURCE_NOT_ENABLED（Excel数据源未启用）

此群集中未启用 Excel 数据源。

EXCEL_FILE_ERROR

处理 Excel 文件“”<filePath>时出错。

有关详细信息，请参阅EXCEL_FILE_ERROR

EXCEL_读取选项值无效

Excel 数据源的读取选项值无效。

有关详细信息，请参阅 EXCEL_INVALID_READ_OPTION_VALUE

EXCEL_INVALID_WRITE_OPTION_VALUE

Excel 数据源不支持写入选项“<value>”的值“<option>”。

如需了解详情，请参阅EXCEL_INVALID_WRITE_OPTION_VALUE

EXCEL_INVALID_WRITE_SCHEMA（Excel 无效写入模式）

Excel 数据源不支持写入模式“<schema>”。

<hint>

EXCEL_PARSING_ERROR

分析 Excel 数据时出错。

有关详细信息，请参阅EXCEL_PARSING_ERROR

EXCEL_不支持的写入选项

Excel 数据源不支持写入选项“<option>”。

<hint>

EXCEPT_NESTED_COLUMN_INVALID_TYPE

SQLSTATE：428H2

EXCEPT 列 <columnName> 已解析，本应该为 StructType，但发现类型为 <dataType>。

EXCEPT_OVERLAPPING_COLUMNS

SQLSTATE：42702

EXCEPT 列表中的列必须非重复且不重叠，但出现了 (<columns>)。

EXCEPT_RESOLVED_COLUMNS_WITHOUT_MATCH

EXCEPT 列 [<exceptColumns>] 已解析，但不与星形扩展中的任何 [<expandedColumns>] 列匹配。

EXCEPT_UNRESOLVED_COLUMN_IN_STRUCT_EXPANSION

无法解析 <objectName> 子句中的列/字段名称 EXCEPT。您的意思是以下选项之一：[<objectList>]？

注意：在结构扩展期间，EXCEPT 子句中的嵌套列可能不包括限定符（表名、父结构列名等）;如果限定符与嵌套列一起使用，请尝试删除限定符。

EXECUTOR_BROADCAST_JOIN_OOM

SQLSTATE：53200

没有足够的内存来生成广播关系 <relationClassName>。关系大小 = <relationSize>. 此任务使用的内存总量 = <taskMemoryUsage>。 onHeapExecutionMemoryUsed = <onHeapExecutionMemoryUsed>，offHeapExecutionMemoryUsed = <offHeapExecutionMemoryUsed>，onHeapStorageMemoryUsed = <onHeapStorageMemoryUsed>，offHeapStorageMemoryUsed = <offHeapStorageMemoryUsed>。 [sparkPlanId: <sparkPlanId>] 使用“set spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=-1”禁用此查询的广播，或使用连接提示强制进行随机联接。

EXECUTOR_BROADCAST_JOIN_STORE_OOM

SQLSTATE：53200

没有足够的内存来存储广播关系 <relationClassName>。关系大小 = <relationSize>. StorageLevel = <storageLevel>。 [sparkPlanId: <sparkPlanId>] 使用“set spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=-1”禁用此查询的广播，或使用连接提示强制进行随机联接。

EXEC_IMMEDIATE_DUPLICATE_ARGUMENT_ALIASES

此 USING 命令的 EXECUTE IMMEDIATE 子句包含多个具有相同别名（<aliases>）的参数，该参数无效;请更新命令以指定唯一别名，然后重试。

EXPECT_PERMANENT_TABLE_NOT_TEMP

“<operation>”需要永久表，但 <tableName> 是临时表。请改为指定永久表。

无法将行解码为表达式的值：<expressions>。

EXPRESSION_ENCODING_FAILED

无法将表达式的值 <expressions> 解码为行。

EXPRESSION_TYPE_IS_NOT_ORDERABLE

SQLSTATE：42822

无法对列表达式 <expr> 进行排序，因为其类型 <exprType> 不可排序。

EXTERNAL_METASTORE_CLIENT_ERROR

客户端操作失败。

有关详细信息，请参阅EXTERNAL_METASTORE_CLIENT_ERROR

EXTERNAL_SHALLOW_CLONE_STILL_EXISTS

无法在源表<sourceTable>上运行操作，因为浅表克隆<targetTable>仍然存在，其状态无效。如果确实要继续此操作，请通过显式运行 DROP 命令清理浅克隆。

EXTERNAL_TABLE_INVALID_SCHEME

外部表不支持 <scheme> 方案。

FABRIC_REFRESH_INVALID_SCOPE

运行 'REFRESH FOREIGN <scope> <name>' 时出错。无法直接刷新 Fabric <scope>，请使用 'REFRESH FOREIGN CATALOG <catalogName>' 改为刷新 Fabric 目录。

FAILED_EXECUTE_UDF

用户自定义函数 (<functionName>: (<signature>) =><result>) 由于 <reason> 而失败。

FAILED_FUNCTION_CALL

为调用准备函数 <funcName> 失败。请仔细检查函数的参数。

FAILED_JDBC

SQLSTATE：HV000

在操作中，JDBC <url> 失败。

有关详细信息，请参阅 FAILED_JDBC

FAILED_PARSE_STRUCT_TYPE

分析结构失败：<raw>。

FAILED_READ_FILE

SQLSTATE：KD001

读取文件 <path>时出错。

有关更多详细信息，请参阅 FAILED_READ_FILE

FAILED_REGISTER_CLASS_WITH_KRYO

未能向 Kryo 注册课程。

FAILED_RENAME_PATH

未能将 <sourcePath> 重命名为 <targetPath>，因为目标已存在。

FAILED_RENAME_TEMP_FILE

无法将临时文件重命名 <srcPath> 为 <dstPath>，因为 FileSystem.rename 返回 false。

FAILED_ROW_TO_JSON

无法将类的行值 <value><class> 转换为 JSON 格式的目标 SQL 类型 <sqlType>。

FAILED_TO_LOAD_ROUTINE

无法加载例程 <routineName>。

FAILED_TO_PARSE_TOO_COMPLEX

SQLSTATE：54001

该语句（包括潜在的 SQL 函数和引用的视图）太复杂，无法分析。

若要缓解此错误，可将语句划分为多个不太复杂的区块。

FEATURE_NOT_ENABLED

未启用该功能 <featureName>。请考虑将配置 <configKey> 设置为 <configValue> 以启用此功能。

FEATURE_NOT_ON_CLASSIC_WAREHOUSE

经典 SQL 仓库不支持 <feature>。若要使用此功能，请使用 Pro 或无服务器 SQL 仓库。

FEATURE_REQUIRES_UC

SQLSTATE：0AKUD

如果不使用 Unity Catalog，则不支持 <feature>。若要使用此功能，请启用 Unity 目录。

FEATURE_UNAVAILABLE

<feature> 在你的环境中不受支持。若要使用此功能，请联系 Databricks 支持部门。

FGAC_ON_DEDICATED_COMPUTE_FAILED

SQLSTATE：KD011

由于以下异常，专用计算上的精细访问控制（FGAC）失败： <message>

FIELD_ALREADY_EXISTS

无法生成 <op> 列，因为 <fieldNames>中已存在 <struct>。

FIELD_NOT_FOUND

<fieldName>中没有此类结构字段 <fields>。

FILE_IN_STAGING_PATH_ALREADY_EXISTS

暂存路径中的文件 <path> 已存在，但未设置 OVERWRITE

FLATMAPGROUPSWITHSTATE_USER_FUNCTION_ERROR

在 flatMapGroupsWithState 中用户提供的函数中出错。原因：<reason>

FORBIDDEN_DATASOURCE_IN_SERVERLESS

不允许在无服务器计算中查询数据源 <source>。无服务器计算仅支持 <allowlist> 数据源。

FORBIDDEN_KEYWORD_IN_JDBC_QUERY（在JDBC查询中禁止的关键字）

查询选项 <queryOption> 不能包含禁止的关键字。请从查询中删除以下关键字： <keywords>

FORBIDDEN_OPERATION

不允许对 <statement>:<objectType>执行操作 <objectName>。

FOREACH_BATCH_USER_FUNCTION_ERROR

用户在 foreach 批处理接收器中提供的函数中发生错误。原因：<reason>

FOREACH_USER_FUNCTION_ERROR

foreach 汇聚器中用户提供的函数发生错误。原因：<reason>

FOREIGN_KEY_MISMATCH

外键父列 <parentColumns> 与主键子列 <childColumns>不匹配。

FOREIGN_OBJECT_NAME_CANNOT_BE_EMPTY

无法执行此命令，因为外 <objectType> 名称必须为非空。

FOREIGN_TABLE_CONVERSION_UNSUPPORTED

表不符合从 UC Foreign 升级到 UC External 的条件。 Reason:

有关更多详细信息，请参阅 FOREIGN_TABLE_CONVERSION_UNSUPPORTED

FROM_JSON_CONFLICTING_SCHEMA_UPDATES

from_json 推理在以下位置遇到冲突的架构更新：<location>

FROM_JSON_CORRUPT_RECORD_COLUMN_IN_SCHEMA

from_json found columnNameOfCorruptRecord (<columnNameOfCorruptRecord>)

在 JSON 对象中，无法再继续。请为 columnNameOfCorruptRecord

选项“columnNameOfCorruptRecord”。

FROM_JSON_CORRUPT_SCHEMA

from_json推理无法读取存储在以下位置的架构：<location>

FROM_JSON_INFERENCE_FAILED

from_json无法推断架构。请改为提供一个架构。

FROM_JSON_INFERENCE_NOT_SUPPORTED

只有在定义流式表时才支持from_json推理。

FROM_JSON_INVALID_CONFIGURATION

GROUP_BY_AGGREGATE

不允许在 GROUP BY中使用聚合函数，但发现了 <sqlExpr>。

有关更多详细信息，请参阅 GROUP_BY_AGGREGATE

GROUP_BY_POS_AGGREGATE

GROUP BY <index> 引用包含聚合函数的表达式 <aggExpr>。不允许在 GROUP BY中使用聚合函数。

GROUP_BY_POS_OUT_OF_RANGE

SQLSTATE：42805

GROUP BY 位置 <index> 不在选择列表中（有效范围为 [1， <size>]）。

GROUP_EXPRESSION_TYPE_IS_NOT_ORDERABLE

SQLSTATE：42822

表达式 <sqlExpr> 不能用作分组表达式，因为它的数据类型 <dataType> 不是可排序的数据类型。

HDFS_HTTP_ERROR

SQLSTATE：KD00F

尝试从 HDFS 读取时，HTTP 请求失败。

有关详细信息，请参阅 HDFS_HTTP_ERROR

HINT_UNSUPPORTED_FOR_JDBC_DIALECT

SQLSTATE：42822

JDBC 数据源中的选项 hint 不支持 <jdbcDialect>。支持的方言是 MySQLDialect， OracleDialect 以及 DatabricksDialect。

HIVE_METASTORE_INVALID_PLACEHOLDER_PATH

查询或命令无法执行，因为“spark.databricks.hive.metastore.tablePlaceholderPath”配置提供了无效的 Hive 元存储表占位符路径。请使用新值更新此配置，以提供有效的路径，然后再次运行查询或命令。

HIVE_METASTORE_TABLE_PLACEHOLDER_PATH_NOT_SET

查询或命令失败，因为未设置 Hive 元存储表占位符路径，当架构位置位于 DBFS 上时，该路径是必需的，而表位置是对象/文件。请将 spark.databricks.hive.metastore.tablePlaceholderPath 设置为有权访问的路径，然后重新运行查询或命令。

HLL_INVALID_INPUT_SKETCH_BUFFER

对 <function>的调用无效;仅支持有效的 HLL 草图缓冲区作为输入（例如由 hll_sketch_agg 函数生成的缓冲区）。

HLL_INVALID_LG_K

对 <function>的调用无效;lgConfigK 值必须在 <min> 和 <max>之间，包括：<value>。

HLL_UNION_DIFFERENT_LG_K

草图具有不同的 lgConfigK 值：<left> 和 <right>。将 allowDifferentLgConfigK 参数设置为 true 以使用不同的 <function> 值调用 lgConfigK。

HMS_FEDERATION_SHALLOW_CLONE_NOT_FOUND_IN_UC

浅克隆路径 '<path>' 无法解析为 Unity Catalog 中的表。请确保该表存在并且已集成到 Unity Catalog。

HYBRID_ANALYZER_EXCEPTION

尝试使用旧固定点分析器和单传递解析程序解析查询或命令时发生失败。

有关更多详细信息，请参阅 HYBRID_ANALYZER_EXCEPTION

IDENTIFIER_TOO_MANY_NAME_PARTS

<identifier> 不是有效的标识符，因为它具有 2 个以上的名称部分。

IDENTITY_COLUMNS_DUPLICATED_SEQUENCE_GENERATOR_OPTION

重复 IDENTITY 列序列生成器选项：<sequenceGeneratorOption>。

IDENTITY_COLUMNS_ILLEGAL_STEP

SQLSTATE：42611

IDENTITY 列步骤不能为 0。

IDENTITY_COLUMNS_UNSUPPORTED_DATA_TYPE

SQLSTATE：428H2

<dataType> 列不支持 DataType IDENTITY。

ILLEGAL_DAY_OF_WEEK

SQLSTATE：22009

非法输入的星期几：<string>。

ILLEGAL_STATE_STORE_VALUE

提供给状态存储的非法值

有关更多详细信息，请参阅 ILLEGAL_STATE_STORE_VALUE

INAPPROPRIATE_URI_SCHEME_OF_CONNECTION_OPTION

由于为连接选项 '<uri>' 提供的 URI <option> 方案不合适，无法创建连接。

允许的方案：<allowedSchemes>。

如果方案不存在于 URI 中，请添加方案，或从允许的值指定方案。

INCOMPARABLE_PIVOT_COLUMN

SQLSTATE：42818

无效透视列 <columnName>。透视列必须可比较。

兼容性批处理视图读取不兼容

视图 <datasetIdentifier> 是批处理视图，必须使用 SparkSession#read 进行引用。可以通过设置 Spark conf pipelines.incompatibleViewCheck.enabled = false 来禁用此检查。

INCOMPATIBLE_COLUMN_TYPE

SQLSTATE：42825

只能对具有兼容列类型的表执行 <operator>。 <columnOrdinalNumber> 表的 <tableOrdinalNumber> 列是 <dataType1> 类型，该类型与第一个表同一列中的 <dataType2> 类型不兼容。<hint>。

INCOMPATIBLE_DATASOURCE_REGISTER

检测到不兼容的 DataSourceRegister。请从 classpath 中删除不兼容的库或对其进行升级。错误：<message>

INCOMPATIBLE_DATA_FOR_TABLE

无法为表写入不兼容的数据 <tableName>：

有关更多详细信息，请参阅 INCOMPATIBLE_DATA_FOR_TABLE

INCOMPATIBLE_JOIN_TYPES

<joinType1> 和 <joinType2> 的联接类型不兼容。

INCOMPATIBLE_STREAMING_VIEW_READ

视图 <datasetIdentifier> 是流式处理视图，必须使用 SparkSession#readStream 进行引用。可以通过设置 Spark conf pipelines.incompatibleViewCheck.enabled = false 来禁用此检查。

INCOMPATIBLE_VIEW_SCHEMA_CHANGE

SQLSTATE：51024

视图 <viewName> 的 SQL 查询具有不兼容的架构更改，无法解析列 <colName>。需要名为 <expectedNum> 的 <colName> 列，但收到的列为 <actualCols>。

请尝试通过运行：<suggestion>重新创建视图。

INCOMPLETE_TYPE_DEFINITION

SQLSTATE：42K01

不完整的复杂类型：

有关更多详细信息，请参阅 INCOMPLETE_TYPE_DEFINITION

INCONSISTENT_BEHAVIOR_CROSS_VERSION

使用其他触发器类型，例如 AvailableNow、Once。

INSERT_COLUMN_ARITY_MISMATCH

SQLSTATE：21S01

无法写入到 <tableName>，原因是

有关更多详细信息，请参阅 INSERT_COLUMN_ARITY_MISMATCH

INSERT_PARTITION_COLUMN_ARITY_MISMATCH

SQLSTATE：21S01

无法中写入“<tableName>”，<reason>：

表列：<tableColumns>。

使用静态值的分区列：<staticPartCols>。

数据列：<dataColumns>。

INSERT_REPLACE_USING_DISALLOW_MISALIGNED_COLUMNS

子句中的所有 USING 列必须同时出现在目标架构和源架构中的相同位置。 USING 不支持包含列不对齐的条款。

以下字段未对齐：<misalignedReplaceUsingCols>

INSERT_REPLACE_USING_INVALID_SET_OF_COLUMNS

表必须分区，所有指定的列都必须表示表的分区列的完整集。

以下列不是分区列：<nonPartitionColumns>

以下分区列缺失：<missingPartitionsColumns>

INSERT_REPLACE_USING_NOT_ENABLED

请联系 Databricks 代表启用 INSERT INTO ... REPLACE USING （...）功能。

INSUFFICIENT_PERMISSIONS

INTERVAL_ARITHMETIC_OVERFLOW

SQLSTATE：22015

使用间隔操作时的整数溢出。

有关更多详细信息，请参阅 INTERVAL_ARITHMETIC_OVERFLOW

INTERVAL_DIVIDED_BY_ZERO

SQLSTATE：22012

被零除。使用 try_divide 容许除数为 0，并返回 NULL。

INVALID_AGGREGATE_FILTER

聚合函数中的 FILTER 表达式 <filterExpr> 无效。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_AGGREGATE_FILTER

INVALID_AGNOSTIC_ENCODER

SQLSTATE：42001

找到无效的不可知编码器。期望 AgnosticEncoder 实例，但得到 <encoderType>。有关详细信息，请参阅“<docroot>/api/java/index.html?org/apache/spark/sql/Encoder.html”。

INVALID_ALGORITHM_VALUE

无效或不受支持的边缘内插算法值 <alg>。

INVALID_ARRAY_INDEX

索引 <indexValue> 超出界限。数组具有 <arraySize> 元素。使用 SQL 函数 get() 容许访问无效索引上的元素，并改为返回 NULL。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_ARRAY_INDEX

INVALID_ARRAY_INDEX_IN_ELEMENT_AT

索引 <indexValue> 超出界限。数组具有 <arraySize> 元素。使用 try_element_at 来容忍在无效索引处访问元素，并返回 NULL 作为替代值。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_ARRAY_INDEX_IN_ELEMENT_AT

INVALID_ATTRIBUTE_NAME_SYNTAX

属性名称中的语法错误：<name>。检查反引号是否成对显示，带引号的字符串是一个完整的名称部分，并且仅在带引号的名称部分内使用反引号。

INVALID_AWS_AUTHENTICATION

请选择以下身份验证方法之一：

提供 Databricks 服务凭据（<serviceCredential>）的名称（作为 spark 流选项或群集环境变量）。
提供 AWS AccessKey（<awsAccessKey>）和 SecretAccessKey（<awsSecretKey>）以使用 AWS 密钥。
请勿提供 AWS 密钥或 Databricks 服务凭据，以使用用于 Kinesis 身份验证的默认 AWS 凭据提供程序链。

INVALID_AWS_AUTHENTICATION_EXPLICIT_OPTIONS

请提供您的 Databricks 服务凭据的名称或编号（<serviceCredential>）

或 <awsAccessKey> 和 <awsSecretKey>

INVALID_BITMAP_POSITION

索引为 0 的位图位置 <bitPosition> 超出边界。位图具有 <bitmapNumBits> 位（<bitmapNumBytes> 字节）。

INVALID_BOOLEAN_STATEMENT

条件中预期会出现布尔语句，但已找到 <invalidStatement>。

INVALID_BOUNDARY

边界 <boundary> 无效：<invalidValue>。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_BOUNDARY

INVALID_BUCKET_COLUMN_DATA_TYPE

不能对存储桶列使用 <type>。存储桶不支持排序规则数据类型。

无效的桶数

存储桶数应大于 0，但小于或等于 bucketing.maxBuckets （<bucketingMaxBuckets>）。得到 <numBuckets>。

INVALID_BUCKET_FILE

无效的桶文件：<path>。

INVALID_DEFAULT_VALUE

SQLSTATE：42623

无法执行 <statement> 命令，因为目标列或变量 <colName> 具有 DEFAULT 值 <defaultValue>，

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_DEFAULT_VALUE

INVALID_DELIMITER_VALUE

分隔符的值无效。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_DELIMITER_VALUE

INVALID_DEST_CATALOG

SYNC 命令的目标目录必须位于 Unity 目录中。已找到 <catalog>。

INVALID_DRIVER_MEMORY

系统内存 <systemMemory> 必须至少 <minSystemMemory>。

请通过在 Spark 配置中使用 --driver-memory 选项或 "<config>" 来增加内存堆的大小。

无效的删除表选项

不能在PURGE命令中同时指定FORCE和DROP TABLE选项。使用PURGE或FORCE中的任一个，但不要同时使用两者。

INVALID_DYNAMIC_OPTIONS

SQLSTATE：42K10

为外部表 <option_list> 传递的选项 <table_name> 是禁止的。

INVALID_EMPTY_LOCATION

位置名称不能为空字符串，但已指定 <location>。

无效环境设置依赖项

环境设置依赖项参数缺失或无法解析为字符串列表。预期格式：[“dep1”、“dep2”]

INVALID_ERROR_CONDITION_DECLARATION

SQLSTATE：42K0R

条件声明无效。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_ERROR_CONDITION_DECLARATION

INVALID_ESC

找到了无效的转义字符串：<invalidEscape>。转义字符串必须仅包含一个字符。

INVALID_ESCAPE_CHAR

EscapeChar 应该是长度为 1 的字符串字面量，但结果却是 <sqlExpr>。

INVALID_EXECUTOR_MEMORY

INVALID_FORMAT

格式无效：<format>。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_FORMAT

INVALID_FRACTION_OF_SECOND

秒的有效范围为 [0, 60]（含），但提供的值为 <secAndMicros>。若要避免此错误，请使用 try_make_timestamp，如果出错，它将返回 NULL。

如果不想使用此函数的会话默认时间戳版本，请使用 try_make_timestamp_ntz 或 try_make_timestamp_ltz。

INVALID_GET_DIAGNOSTICS_USAGE

SQLSTATE：42612

语句的 GET DIAGNOSTICS 用法无效。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_GET_DIAGNOSTICS_USAGE

INVALID_GET_DIAGNOSTICS_USAGE_CONDITION_NUMBER_MUST_BE_ONE

SQLSTATE：35000

语句的 GET DIAGNOSTICS 用法无效。语句中 GET DIAGNOSTICS 条件编号的唯一支持值为 1。

INVALID_HANDLE

SQLSTATE：HY000

句柄 <handle> 无效。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_HANDLE

INVALID_HANDLER_DECLARATION

SQLSTATE：42K0Q

处理程序声明无效。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_HANDLER_DECLARATION

INVALID_HTTP_REQUEST_METHOD

输入参数：方法、值：<paramValue> 不是http_request的有效参数，因为它不是有效的 HTTP 方法。

INVALID_HTTP_REQUEST_PATH

输入参数：路径、值：<paramValue> 不是http_request的有效参数，因为不允许路径遍历。

INVALID_IDENTIFIER

未加引号的标识符 <ident> 是无效的，必须加反引号为：<ident>。

未加引号的标识符只能包含 ASCII 字母 ('a' - 'z', 'A' - 'Z')、数字 ('0' - '9') 和下划线 ('_')。

未引号的标识符也不得以数字开头。

不同的数据源和元存储可能会对有效标识符施加额外的限制。

INVALID_INDEX_OF_ZERO

索引 0 无效。索引应为< 0或> 0（第一个元素的索引为1）。

INVALID_INLINE_TABLE

内联表无效。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_INLINE_TABLE

INVALID_INTERVAL_FORMAT

将“<input>”分析为间隔时出错。请确保提供的值采用有效的格式来定义间隔。可以参考文档以获取正确的格式。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_INTERVAL_FORMAT

INVALID_INTERVAL_WITH_MICROSECONDS_ADDITION

无法将间隔添加到日期，因为它的微秒部分不是 0。若要解决此问题，请将输入日期转换为时间戳，以支持添加包含非零微秒的间隔。

INVALID_JAVA_IDENTIFIER_AS_FIELD_NAME

SQLSTATE：46121

<fieldName> 不是 Java 的有效标识符，不能用作字段名称

<walkedTypePath>。

INVALID_JDBC_CONNECTION_OPTION

此选项 <optionKey> 不是此 jdbc 连接的有效参数。

INVALID_JDBC_CONNECTION_OPTION_VALUE

具有值<optionKey>的选项<optionValue>不是此 jdbc 连接的有效选项。

INVALID_JOIN_TYPE_FOR_JOINWITH

joinWith 中的联接类型无效：<joinType>。

INVALID_JSON_DATA_TYPE

无法将 JSON 字符串“<invalidType>”转换为数据类型。请输入有效的数据类型。

INVALID_JSON_DATA_TYPE_FOR_COLLATIONS

排序规则只能应用于字符串类型，而 JSON 数据类型为 <jsonType>。

INVALID_JSON_RECORD_TYPE

在 <failFastMode>模式下推断通用架构时检测到 JSON 记录的类型无效。需要 STRUCT 类型，但找到了 <invalidType>。

INVALID_JSON_ROOT_FIELD

无法将 JSON 根字段转换为目标 Spark 类型。

INVALID_JSON_SCHEMA_MAP_TYPE

输入架构 <jsonSchema> 只能包含 STRING 作为 MAP的键类型。

INVALID_KRYO_SERIALIZER_BUFFER_SIZE

配置“<bufferSizeConfKey>”的值必须小于 2048 MiB，但却为 <bufferSizeConfValue> MiB。

INVALID_KRYO_SERIALIZER_NO_DATA

SQLSTATE：22002

对象“<obj>”使用<serdeOp>无效或在转换为<serdeClass>时格式不正确。

INVALID_LABEL_USAGE

SQLSTATE：42K0L

标签 <labelName> 的使用无效。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_LABEL_USAGE

INVALID_LAMBDA_FUNCTION_CALL

SQLSTATE：42K0D

lambda 函数调用无效。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_LAMBDA_FUNCTION_CALL

INVALID_LATERAL_JOIN_TYPE

不允许使用具有 <joinType> 关联的 JOINLATERAL，因为 OUTER 子查询无法与其连接伙伴相关联。请删除 LATERAL 关联或使用 INNERJOIN，或改用 LEFT OUTERJOIN。

INVALID_LIMIT_LIKE_EXPRESSION

表达式 <expr> 等限制无效。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_LIMIT_LIKE_EXPRESSION

INVALID_LOG_VERSION

UnsupportedLogVersion.

有关详细信息，请参阅 INVALID_LOG_VERSION

INVALID_NAME_IN_USE_COMMAND

<name>命令中的名称“<command>”无效。原因：<reason>

INVALID_NON_ABSOLUTE_PATH

提供的非绝对路径 <path> 不能限定。请将路径更新为有效的 dbfs 装载位置。

INVALID_NON_DETERMINISTIC_EXPRESSIONS

运算符需要确定性表达式，但实际表达式是 <sqlExprs>。

INVALID_NUMERIC_LITERAL_RANGE

数值文本 <rawStrippedQualifier> 超出了 <typeName> 的有效范围，其最小值为 <minValue>，最大值为 <maxValue>。请相应地调整值。

INVALID_OBSERVED_METRICS

观察到的指标无效。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_OBSERVED_METRICS

INVALID_OPTIONS

无效选项：

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_OPTIONS

INVALID_PANDAS_UDF_PLACEMENT

组聚合 pandas UDF <functionList> 不能与其他非 pandas 聚合函数一起调用。

INVALID_PARAMETER_MARKER_VALUE

提供了无效的参数映射：

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_PARAMETER_MARKER_VALUE

INVALID_PARAMETER_VALUE

<parameter> 中的参数值 <functionName> 无效：

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_PARAMETER_VALUE

INVALID_PARTITION_COLUMN_DATA_TYPE

不能对分区列使用 <type>。

INVALID_PARTITION_OPERATION

分区命令无效。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_PARTITION_OPERATION

INVALID_PARTITION_VALUE

未能将 <value> 的值转换为用于分区列 <dataType>的数据类型 <columnName>。确保该值与此分区列的预期数据类型匹配。

INVALID_PIPELINE_ID

管道 ID <pipelineId> 无效。

管道 ID 应该是格式为“xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx”的 UUID

INVALID_PRIVILEGE

SQLSTATE：42852

权限 <privilege> 对 <securable>无效。

INVALID_PROPERTY_KEY

<key> 是无效的属性键，请使用引号，例如 SET <key>=<value>。

INVALID_PROPERTY_VALUE

<value> 是无效的属性值，请使用引号，例如 SET <key>=<value>

INVALID_QUALIFIED_COLUMN_NAME

列名 <columnName> 无效，因为它未使用表名限定，或者包含 4 个以上的名称部分。

INVALID_QUERY_MIXED_QUERY_PARAMETERS

参数化查询必须使用位置参数或命名参数，但不能同时使用这两个参数。

INVALID_RECURSIVE_CTE

SQLSTATE：42836

找到的递归定义无效。递归查询必须包含一个 UNION 或一个包含 2 个子项的 UNION ALL 语句。第一个子项需要是没有任何递归引用的锚定项。任何顶级内部 CTE 不得包含自引用。

INVALID_RECURSIVE_REFERENCE

SQLSTATE：42836

在 WITH RECURSIVE 子句中找到无效的递归引用。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_RECURSIVE_REFERENCE

INVALID_SCHEMA

SQLSTATE：42K07

输入架构 <inputSchema> 不是有效的架构字符串。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_SCHEMA

INVALID_SCHEMA_OR_RELATION_NAME

<name> 不是表/架构的有效名称。有效名称仅包含字母字符、数字和 _。

模式类型无效：非结构体

无效的架构类型。预期一个结构类型，但得到了 <dataType>。

INVALID_SCHEME

Unity 目录不支持将 <name> 作为默认文件方案。

INVALID_SECRET_LOOKUP

SQLSTATE：22531

机密查找无效：

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_SECRET_LOOKUP

INVALID_SET_SYNTAX

期望格式为 'SET'、'SET key' 或 'SET key=value'。如果要在键中包含特殊字符，或在值中包含分号，请使用反引号，例如 SET key=value。

INVALID_SHARED_ALIAS_NAME

<sharedObjectType> 别名必须采用“schema.name”格式。

INVALID_SINGLE_VARIANT_COLUMN

在启用<schema>选项时，用户指定的架构singleVariantColumn无效。架构必须要么是变体字段，要么是变体字段加上损坏列字段。

INVALID_SOURCE_CATALOG

源目录不得位于 SYNC 命令的 Unity 目录中。已找到 <catalog>。

INVALID_SOURCE_FOR_FILTERING_SERVICE_MERGE_COMMAND

SQLSTATE：42KDH

筛选服务 MERGE 操作的源只能包含映射和筛选器。

请调整 MERGE 命令或改用暂存表作为源。

<stmt>

INVALID_SPARK_CONFIG

Spark 配置无效：

有关详细信息请参阅INVALID_SPARK_CONFIG

INVALID_SQLSTATE

SQLSTATE：428B3

无效 SQLSTATE 值：“<sqlState>”。 SQLSTATE 长度必须为 5 个字符，且仅包含 A-Z 和 0-9。 SQLSTATE 不得以“00”、“01”或“XX”开头。

INVALID_SQL_ARG

<name> 的参数 sql() 无效。请考虑将其替换为 SQL 文本或集合构造函数，例如 map()、array()、struct()。

INVALID_SQL_SYNTAX

无效的 SQL 语法：

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_SQL_SYNTAX

INVALID_STAGING_PATH_IN_STAGING_ACCESS_QUERY

暂存 <operation> 查询中的暂存路径无效：<path>

INVALID_STATEMENT_FOR_EXECUTE_INTO

SQLSTATE：07501

INTO 的 EXECUTE IMMEDIATE 子句仅适用于查询，但给定的语句不是查询：<sqlString>。

INVALID_STATEMENT_OR_CLAUSE

语句或子句：<operation> 无效。

无效的流媒体速率源版本

速率源的版本无效： <version>。版本必须为 1 或 2。

INVALID_STREAMING_REAL_TIME_MODE_TRIGGER_INTERVAL

实时触发器间隔设置为 <interval> ms。这小于 <minBatchDuration> spark.databricks.streaming.realTimeMode.minBatchDuration 指定的毫秒最小值。

INVALID_STREAMING_REAL_TIME_MODE_TRIGGER_OVERRIDE_INTERVAL

无法解析实时触发器的检查点间隔 <interval>。请确认你已传递一个正整数。

INVALID_SUBQUERY_EXPRESSION

SQLSTATE：42823

子查询无效：

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_SUBQUERY_EXPRESSION

INVALID_TARGET_FOR_ALTER_COMMAND

ALTER <commandTableType> ... <command> 不支持 <tableName>。请改用ALTER <targetTableType>... <command>

INVALID_TARGET_FOR_SET_TBLPROPERTIES_COMMAND

ALTER <commandTableType> ... SET TBLPROPERTIES 不支持 <tableName>。请改用ALTER <targetTableType>... SET TBLPROPERTIES

INVALID_TEMP_OBJ_REFERENCE

SQLSTATE：42K0F

无法创建类型 <objName> 的永久性对象 <obj>，因为它引用了类型 <tempObjName>的临时对象 <tempObj>。请将临时对象 <tempObjName> 持久化，或将持久对象 <objName> 设为临时对象。

INVALID_TIMESTAMP_FORMAT

提供的时间戳 <timestamp> 与预期的语法 <format> 不匹配。

INVALID_TIMEZONE

SQLSTATE：22009

时区：<timeZone> 无效。时区必须是基于区域的区域 ID 或区域偏移量。区域 ID 必须具有“区域/城市”的格式，如“America/Los_Angeles”。时区偏移必须采用“(+|-)HH”、“(+|-)HH:mm”或“(+|-)HH:mm:ss”格式，例如“-08”、“+01:00”或“-13:33:33”，且必须在 -18:00 到 +18:00 范围内。 'Z' 和 'UTC' 被接受为 '+00:00' 的同义词。

INVALID_TIME_TRAVEL_SPEC

在按时间顺序查看表时，无法同时指定版本和时间戳。

INVALID_TIME_TRAVEL_TIMESTAMP_EXPR

时间旅行时间戳表达式 <expr> 无效。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_TIME_TRAVEL_TIMESTAMP_EXPR

INVALID_TYPED_LITERAL

类型化文本 <valueType> 的值无效：<value>。

INVALID_UDF_IMPLEMENTATION

函数 <funcName> 不实现 ScalarFunction 或 AggregateFunction。

INVALID_UPGRADE_SYNTAX

<command> <supportedOrNot> 源表位于 Hive 元存储中，目标表位于 Unity 目录中。

INVALID_URL

SQLSTATE：22P02

url 无效：<url>。使用 try_parse_url 来容忍无效的 URL 并改为返回 NULL。

INVALID_USAGE_OF_STAR_OR_REGEX

<elem> 中 <prettyName> 的使用情况无效。

INVALID_UTF8_STRING

SQLSTATE：22029

在字符串中找到的 UTF8 字节序列无效：<str>。

INVALID_UUID

输入 <uuidInput> 不是有效的 UUID。

UUID 应采用“xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx”格式

请检查 UUID 的格式。

INVALID_VARIABLE_DECLARATION

SQLSTATE：42K0M

变量声明无效。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_VARIABLE_DECLARATION

INVALID_VARIABLE_TYPE_FOR_QUERY_EXECUTE_IMMEDIATE

变量类型必须是字符串类型，但接收到的是 <varType>。

架构 <schema> 不是有效的变体切碎架构。

INVALID_WHERE_CONDITION

WHERE 条件 <condition> 包含无效表达式：<expressionList>。

重写查询以避免 WHERE 子句中的窗口函数、聚合函数和生成器函数。

INVALID_WINDOW_SPEC_FOR_AGGREGATION_FUNC

无法为 ORDER BY指定 <aggFunc> 或窗口框架。

INVALID_WITHIN_GROUP_EXPRESSION

SQLSTATE：42K0K

使用 <funcName> 时，函数 WITHIN GROUP 无效。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_WITHIN_GROUP_EXPRESSION

INVALID_WRITER_COMMIT_MESSAGE

数据源写入器生成了不合理数量的提交消息。每个任务中应仅有一条写入器提交消息，但收到了 <detail>。

INVALID_WRITE_DISTRIBUTION

请求的写入分配无效。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_WRITE_DISTRIBUTION

ISOLATED_COMMAND_FAILURE

未能执行 <command>。命令输出：

<output>

ISOLATED_COMMAND_UNKNOWN_FAILURE

未能执行 <command>。

JDBC_EXTERNAL_ENGINE_SYNTAX_ERROR

JDBC 外部引擎语法错误。错误是由查询 <jdbcQuery>引起的。

有关详细信息，请参阅JDBC_EXTERNAL_ENGINE_SYNTAX_ERROR

JOIN_CONDITION_IS_NOT_BOOLEAN_TYPE

联接条件 <joinCondition> 的 <conditionType> 类型无效，应为“BOOLEAN”。

KAFKA_DATA_LOSS

某些数据可能已丢失，因为它们在 Kafka 中不再可用;

数据已被 Kafka 设为过期，或者主题可能在其中的所有数据处理完毕之前

已被删除。

如果不希望流式查询在这种情况下失败，请将源选项 failOnDataLoss 设置为 false。

Reason:

有关更多详情，请参阅 KAFKA_DATA_LOSS

KINESIS_COULD_NOT_READ_SHARD_UNTIL_END_OFFSET

在以下 Kinesis 流的分片 <endSeqNum> 达到所需的序列号 <shardId> 之前无法读取

使用使用者模式 <stream> 的 kinesis 流 <consumerMode>。查询将因...而失败

潜在的数据丢失。最后一个读取记录位于序列号 <lastSeqNum>。

如果存在以下条件，则可能会发生这种情况：具有 endSeqNum 的数据已过期，或者 Kinesis 流已

删除并以相同名称进行了重建。可以

通过在 Spark 配置中将 spark.databricks.kinesis.failOnDataLoss 设置为 false。

KINESIS_EFO_CONSUMER_NOT_FOUND

SQLSTATE：51000

对于 kinesis 流 <streamId>，删除了流的以前注册的 EFO 使用者 <consumerId>。

重启查询，以便注册新的使用者。

KINESIS_EFO_SUBSCRIBE_LIMIT_EXCEEDED

SQLSTATE：51000

对于分片 <shard>，上一次 subscribeToShard API 调用是在下一次调用的 5 秒内。

在 5 秒或更多秒后重启查询。

KINESIS_FETCHED_SHARD_LESS_THAN_TRACKED_SHARD

从 Kinesis 提取的最小 shardId (<fetchedShardId>)

小于跟踪的最小 shardId (<trackedShardId>)。

这是意外的，在删除 Kinesis 流并使用相同的名称重新创建时，会发生此情况，

使用现有检查点位置重启了使用此 Kinesis 流的流式处理查询。

使用新的检查点路径重启流查询，或使用新名称创建流。

KINESIS_POLLING_MODE_UNSUPPORTED

不支持 Kinesis 轮询模式。

KINESIS_RECORD_SEQ_NUMBER_ORDER_VIOLATION

标签 FOR 或变量名称 <label> 是禁止的。

LAKEHOUSE_FEDERATION_DATA_SOURCE_REQUIRES_NEWER_DBR_VERSION

Lakehouse 联合数据源“<provider>”需要更新的 Databricks Runtime 版本。

有关更多详细信息，请参阅 LAKEHOUSE_FEDERATION_DATA_SOURCE_REQUIRES_NEWER_DBR_VERSION

使用箭头的横向连接 UDTF 不支持的

LATERAL JOIN 不支持使用箭头优化的用户定义表函数（UDTF）。箭头 UDF 不能在横向联接的右侧使用。

请改用常规 UDTF，或重构查询以避免横向联接。

LIKE表达式模式不受支持

与表达式一样，表达式不支持 U+0130 字符 - 在输入或模式中带上点的拉丁文大写字母 I（或其小写对应字符）。

LOAD_DATA_PATH_NOT_EXISTS

LOAD DATA 输入路径不存在：<path>。

LOCAL_MUST_WITH_SCHEMA_FILE

LOCAL 必须与 file 的架构一起使用，但收到了 <actualSchema>。

LOCATION_ALREADY_EXISTS

无法将托管表命名为 <identifier>，因为其关联位置 <location> 已存在。请选取其他表名，或首先删除现有位置。

LOST_TOPIC_PARTITIONS_IN_END_OFFSET_WITH_TRIGGER_AVAILABLENOW

使用 Trigger.AvailableNow 运行查询期间，Kafka 主题中的某些分区已丢失。此错误可能是暂时性的 - 重启查询，如果仍然看到相同的问题，请报告。

最新偏移量 <tpsForLatestOffset> 的主题分区，结束偏移量 <tpsForEndOffset> 的主题分区

MALFORMED_AVRO_MESSAGE

在消息反序列化中检测到格式不正确的 Avro 消息。分析模式：<mode>。要将格式错误的 Avro 消息处理为 null 结果，请尝试将选项“mode”设置为“PERMISSIVE”。

MALFORMED_CHARACTER_CODING

使用 <function> 执行 <charset> 时找到的值无效

MALFORMED_CSV_RECORD

格式不正确的 CSV 记录：<badRecord>

MALFORMED_LOG_FILE

日志文件格式不正确：无法从 <text>读取正确的日志版本。

MALFORMED_PROTOBUF_MESSAGE

在消息反序列化中检测到格式不正确的 Protobuf 消息。分析模式：<failFastMode>。若要将格式不正确的 protobuf 消息作为 null 结果处理，请尝试将选项“mode”设置为“PERMISSIVE”。

MALFORMED_RECORD_IN_PARSING

在记录分析中检测到格式不正确的记录：<badRecord>。

分析模式：<failFastMode>。若要将格式错误的记录作为 null 结果处理，请尝试将选项“mode”设置为“PERMISSIVE”。

有关更多详细信息，请参阅 MALFORMED_RECORD_IN_PARSING

MALFORMED_STATE_IN_RATE_PER_MICRO_BATCH_SOURCE

RatePerMicroBatch 源中的状态格式错误。

有关更多详细信息，请参阅 MALFORMED_STATE_IN_RATE_PER_MICRO_BATCH_SOURCE

MALFORMED_VARIANT

变体二进制格式不正确。请检查数据源是否有效。

MANAGED_ICEBERG_ATTEMPTED_TO_ENABLE_CLUSTERING_WITHOUT_DISABLING_DVS_OR_ROW_TRACKING

尝试在 Managed Iceberg 表上启用 Liquid 聚类分析，而无需禁用删除矢量和行跟踪。虽然 Managed Iceberg 表不支持删除向量和行跟踪，但这些功能对于 Liquid 表的行级并发是必需的。若要在控制并发性较低的托管 Iceberg 表上启用 Liquid 聚类，必须对此表禁用删除向量和行跟踪。

MANAGED_ICEBERG_OPERATION_NOT_SUPPORTED

托管 Apache Iceberg 表不支持 <operation>。

MANAGED_TABLE_WITH_CRED

不支持使用存储凭据创建托管表。

MATERIALIZED_VIEW_MESA_REFRESH_WITHOUT_PIPELINE_ID

无法 <refreshType> 具体化视图，因为它的时间早于具有 pipelineId。要启用 <refreshType>，请删除并重新创建具体化视图。

MATERIALIZED_VIEW_OPERATION_NOT_ALLOWED

不允许执行具体化视图操作 <operation>：

有关更多详细信息，请参阅 MATERIALIZED_VIEW_OPERATION_NOT_ALLOWED

MATERIALIZED_VIEW_OUTPUT_WITHOUT_EXPLICIT_ALIAS

必须为具体化视图中的输出表达式 <expression>显式提供别名。

MATERIALIZED_VIEW_OVER_STREAMING_QUERY_INVALID

无法使用流式处理查询来创建具体化视图 <name>。请在您的CREATE [OR REFRESH] STREAMING TABLE子句中使用STREAM或删除FROM关键字，以便将此关系转换为批处理查询。

MATERIALIZED_VIEW_UNSUPPORTED_OPERATION

具体化视图目前不支持操作 <operation>。

MAX_NUMBER_VARIABLES_IN_SESSION_EXCEEDED

SQLSTATE：54KD1

无法创建新变量 <variableName>，因为会话中的变量数超过允许的最大数目（<maxNumVariables>）。

MAX_RECORDS_PER_FETCH_INVALID_FOR_KINESIS_SOURCE

maxRecordsPerFetch 必须是小于或等于 <kinesisRecordLimit> 的正整数

MERGE_CARDINALITY_VIOLATION

SQLSTATE：23K01

ON 语句的 MERGE 搜索条件将目标表中的单个行与源表的多个行匹配。

这可能导致对目标行进行多次更新或删除操作，这是不被允许的。

MERGE_WITHOUT_WHEN

WHEN 语句中必须至少有一个 MERGE 子句。

METRIC_CONSTRAINT_NOT_SUPPORTED

METRIC CONSTRAINT 未启用。

METRIC_STORE_INVALID_ARGUMENT_VALUE_ERROR

通过其名称而非路径引用它。

MIGRATION_ROLLBACK_NOT_SUPPORTED

<table> 不支持从托管表回滚到外部表，因为它不是 <tableKind> 表。

MISMATCHED_TOPIC_PARTITIONS_BETWEEN_END_OFFSET_AND_PREFETCHED

Trigger.AvailableNow 中的 Kafka 数据源应在预提取的偏移量中提供相同的主题分区给每个微批的结束偏移量。此错误可能是暂时性的 - 重启查询，如果仍然看到相同的问题，请报告。

预提取偏移量 <tpsForPrefetched> 的主题分区，结束偏移量 <tpsForEndOffset> 的主题分区。

MISSING_AGGREGATION

不支持修改内置目录 <catalogName>。

MULTIPART_FLOW_NAME_NOT_SUPPORTED

不支持具有多部分名称“<flowName>”的流。

MULTIPLE_LOAD_PATH

Databricks Delta 不支持加载 API 中的多个输入路径。

路径：<pathList>。若要通过从同一 Delta 表加载多个路径来

生成单个数据帧，请加载

包含相应分区筛选器的 Delta 表。如果多个路径

来自不同的 Delta 表，请使用数据集的 union()/unionByName() API

来合并由单独的 load() API 调用生成的数据帧。

MULTIPLE_MATCHING_CONSTRAINTS

SQLSTATE：42891

发现至少有两个具有给定条件的匹配约束。

MULTIPLE_QUERY_RESULT_CLAUSES_WITH_PIPE_OPERATORS

<clause1> 和 <clause2> 不能在使用“|>”的同一 SQL 管道运算符中共存。请将多个结果子句分隔为单独的管道运算符，然后再次重试查询。

MULTIPLE_TIME_TRAVEL_SPEC

无法在按时间顺序查看子句和选项中指定按时间顺序查看。

MULTIPLE_XML_DATA_SOURCE

检测到具有名称 <provider> (<sourceNames>的多个数据源。请指定完全限定的类名，或者从类路径中删除 <externalSource>。

MULTI_ALIAS_WITHOUT_GENERATOR

<names> 不支持多部分别名 (<expr>)，因为它不是生成器函数。

MULTI_SOURCES_UNSUPPORTED_FOR_EXPRESSION

表达式 <expr> 不支持多个源。

MULTI_STATEMENT_TRANSACTION_CDF_SCHEMA_WITH_RESERVED_COLUMN_NAME

由于表包含保留列名 (<column_name>)，因此无法在多语句事务中启用更改数据馈送。

要继续，请确保表仅使用非保留列名。

MULTI_STATEMENT_TRANSACTION_CDF_SETTING_HIGH_WATERMARK_NOT_ALLOWED

不允许手动设置 CDC 标识高水位标记。

MULTI_STATEMENT_TRANSACTION_CONCURRENT_CATALOG_METADATA_CHANGE

表/视图 <table>上检测到并发元数据更改。请运行 ROLLBACK 并重试此事务。 Details:

有关更多详细信息，请参阅 MULTI_STATEMENT_TRANSACTION_CONCURRENT_CATALOG_METADATA_CHANGE

MULTI_STATEMENT_TRANSACTION_CONTEXT_MISMATCH

在当前线程和 Spark 会话之间检测到事务上下文不一致。当 Spark 会话跨多个线程共享时，通常会发生这种情况。请在重复使用新事务的会话和线程之前，对每个事务使用专用会话和线程，并在其线程中提交/回滚事务。 Details:

有关更多详细信息，请参阅 MULTI_STATEMENT_TRANSACTION_CONTEXT_MISMATCH

MULTI_STATEMENT_TRANSACTION_NOT_SUPPORTED

未能执行该语句。

有关更多详细信息，请参阅 MULTI_STATEMENT_TRANSACTION_NOT_SUPPORTED

MULTI_STATEMENT_TRANSACTION_NO_ACTIVE_TRANSACTION

没有要 <action> 的活动事务。

MULTI_STATEMENT_TRANSACTION_ROLLBACK_REQUIRED_AFTER_ABORT

当前事务已中止。请在继续之前运行 ROLLBACK TRANSACTION 。中止原因：

有关更多详细信息，请参阅 MULTI_STATEMENT_TRANSACTION_ROLLBACK_REQUIRED_AFTER_ABORT

MULTI_UDF_INTERFACE_ERROR

不允许实现多个 UDF 接口，UDF 类 <className>。

MUTUALLY_EXCLUSIVE_CLAUSES

子句 <clauses> 或选项互斥。请删除其中一个子句。

MV_ST_ALTER_QUERY_INCORRECT_BACKING_TYPE

输入查询需要 <expectedType>，但基础表是 <givenType>。

NAMED_PARAMETERS_NOT_SUPPORTED

函数 <functionName>不支持命名参数;请改用函数调用的位置参数重试查询。

NAMED_PARAMETERS_NOT_SUPPORTED_FOR_SQL_UDFS

无法调用函数 <functionName>，因为不支持命名参数引用。在本例中，所指的命名参数是 <argument>。

NAMED_PARAMETER_SUPPORT_DISABLED

无法调用函数 <functionName>，因为此处未启用命名参数引用。

在本例中，所指的命名参数是 <argument>。

将“spark.sql.allowNamedFunctionArguments”设置为“true”以启用功能。

NAMESPACE_ALREADY_EXISTS

无法创建命名空间 <nameSpaceName>，因为它已存在。

选择其他名称、删除现有命名空间或添加 IF NOT EXISTS 子句以容忍预先存在的命名空间。

NAMESPACE_NOT_EMPTY

无法删除命名空间 <nameSpaceNameName>，因为它包含对象。

使用 DROP NAMESPACE ... CASCADE 删除命名空间及其所有对象。

NAMESPACE_NOT_FOUND

找不到命名空间 <nameSpaceName>。验证命名空间的拼写和正确性。

如果你未限定名称，请验证 current_schema() 输出，或正确限定名称。

若要容许删除时出错，请使用 DROP NAMESPACE IF EXISTS。

NATIVE_IO_ERROR

SQLSTATE：KD00F

本机请求失败。 requestId：<requestId>，云：<cloud>，操作：<operation>

request： [https： <https>， method = <method>， path = <path>， params = <params>， host = <host>， headers = <headers>， bodyLen = <bodyLen>]，

错误：<error>

NATIVE_XML_DATA_SOURCE_NOT_ENABLED

此群集中未启用本机 XML 数据源。

NEGATIVE_SCALE_DISALLOWED

不允许负比例：'<scale>'。将配置 <sqlConf> 设置为“true”以允许它。

NEGATIVE_VALUES_IN_FREQUENCY_EXPRESSION

在 <frequencyExpression> 中找到负值：<negativeValue>，但预期值为正整数值。

NESTED_AGGREGATE_FUNCTION

SQLSTATE：42607

不允许在另一个聚合函数的参数中使用聚合函数。请在子查询中使用内部聚合函数。

NESTED_EXECUTE_IMMEDIATE

SQLSTATE：07501

不允许嵌套 EXECUTE IMMEDIATE 命令。请确保提供的 SQL 查询（<sqlString>）不包含另一个 EXECUTE IMMEDIATE 命令。

NESTED_REFERENCES_IN_SUBQUERY_NOT_SUPPORTED

在不支持的子查询中检测到外部范围引用 <expression> 。

NEW_CHECK_CONSTRAINT_VIOLATION

SQLSTATE：23512

无法添加新的检查约束（<expression>），因为表的现有 <tableName>数据会违反该约束。在添加约束之前，请确保所有现有行都满足该约束。

NONEXISTENT_FIELD_NAME_IN_LIST

SQLSTATE：HV091

字段 <nonExistFields> 不存在。可用字段：<fieldNames>

非确定性检查约束 (NON_DETERMINISTIC_CHECK_CONSTRAINT)

检查约束 <checkCondition> 是不确定的。 Check 约束必须仅包含确定性表达式。

NON_FOLDABLE_ARGUMENT

函数 <funcName> 要求参数 <paramName> 是类型 <paramType>的可折叠表达式，但实际参数是不可折叠的。

NON_LAST_MATCHED_CLAUSE_OMIT_CONDITION

当 MATCHED 语句中有多个 MERGE 子句时，只有最后一个 MATCHED 子句可以省略条件。

NON_LAST_NOT_MATCHED_BY_SOURCE_CLAUSE_OMIT_CONDITION

当 NOT MATCHED BY SOURCE 语句中有多个 MERGE 子句时，只有最后一个 NOT MATCHED BY SOURCE 子句可以省略条件。

NON_LAST_NOT_MATCHED_BY_TARGET_CLAUSE_OMIT_CONDITION

如果 NOT MATCHED [BY TARGET 语句中有多个 MERGE] 子句，则只有最后一个 NOT MATCHED [BY TARGET] 子句可以省略条件。

NON_LITERAL_PIVOT_VALUES

必须为透视值提供文本表达式，但找到的是 <expression>。

NON_PARTITION_COLUMN

PARTITION 子句不能包含非分区列：<columnName>。

NON_TIME_WINDOW_NOT_SUPPORTED_IN_STREAMING

流式处理数据帧/数据集上的 <windowFunc>（列 <columnName>）不支持窗口函数。

结构化流式处理仅支持使用 WINDOW 函数进行时间窗口聚合。（窗口规范：<windowSpec>）

NOT_ALLOWED_IN_FROM

在 FROM 子句中不允许：

有关更多详细信息，请参阅 NOT_ALLOWED_IN_FROM

NOT_ALLOWED_IN_PIPE_OPERATOR_WHERE

在管道 WHERE 子句中不允许：

有关更多详细信息，请参阅 NOT_ALLOWED_IN_PIPE_OPERATOR_WHERE

NOT_A_CONSTANT_STRING

用于例程或子句 <expr> 的表达式 <name> 必须是 STRING 的常量 NOT NULL。

有关更多详细信息，请参阅 NOT_A_CONSTANT_STRING

NOT_A_PARTITIONED_TABLE

由于不是分区表，不允许对 <operation> 执行 <tableIdentWithDB> 操作。

NOT_A_SCALAR_FUNCTION

此处 <functionName> 显示为标量表达式，但该函数被定义为表函数。请更新查询以将函数调用移动到 FROM 子句中，或改为重新定义 <functionName> 作为标量函数。

NOT_A_TABLE_FUNCTION

此处 <functionName> 显示为表函数，但该函数被定义为标量函数。请更新查询以将函数调用移到 FROM 子句之外，或改为重新定义 <functionName> 作为表函数。

NOT_NULL_ASSERT_VIOLATION

NULL 值出现在不可为 null 的字段中：<walkedTypePath>如果架构是从 Scala 元组/案例类或 Java bean 推断出来的，请尝试使用 scala.Option[_] 或其他可为 null 的类型（如 java.lang.Integer 而不是 int/scala.Int）。

NOT_NULL_CONSTRAINT_VIOLATION

此处不允许分配 NULL。

有关更多详细信息，请参阅 NOT_NULL_CONSTRAINT_VIOLATION

NOT_SUPPORTED_CHANGE_COLUMN

ALTER TABLE ALTER / CHANGE COLUMN 不支持将 <table> 的列 <originName>（类型 <originType>）更改为 <newName>（类型 <newType>）。

NOT_SUPPORTED_CHANGE_SAME_COLUMN

ALTER TABLE ALTER / CHANGE COLUMN 不支持在同一命令中多次更改 <table>其列 <fieldName> ，包括其嵌套字段。

NOT_SUPPORTED_COMMAND_FOR_V2_TABLE

v2 表不支持 <cmd>。

NOT_SUPPORTED_COMMAND_WITHOUT_HIVE_SUPPORT

<cmd> 不支持，如果要启用它，请将“spark.sql.catalogImplementation”设置为“hive”。

NOT_SUPPORTED_IN_JDBC_CATALOG

NUM_TABLE_VALUE_ALIASES_MISMATCH

SQLSTATE：42826

给定别名的数目与输出列数不匹配。

函数名称：<funcName>;别名数：<aliasesNum>;输出列数：<outColsNum>。

OAUTH_CUSTOM_IDENTITY_CLAIM_NOT_PROVIDED

SQLSTATE：22KD2

未提供自定义标识声明。

ONLY_SECRET_FUNCTION_SUPPORTED_HERE

此 <functionName>不支持调用函数 <location>;此处支持 <supportedFunctions>。

ONLY_SUPPORTED_WITH_UC_SQL_CONNECTOR

只有在支持 Unity Catalog 的 Databricks SQL 连接器上，SQL 操作 <operation> 才受到支持。

OPERATION_CANCELED

SQLSTATE：HY008

操作已取消。

OPERATION_REQUIRES_UNITY_CATALOG

SQLSTATE：0AKUD

操作 <operation> 需要启用 Unity Catalog。

OP_NOT_SUPPORTED_READ_ONLY

SQLSTATE：42KD1

只读会话模式下不支持 <plan>。

ORDER_BY_POS_OUT_OF_RANGE

SQLSTATE：42805

ORDER BY 位置 <index> 不在选择列表中（有效范围为 [1， <size>]）。

PARQUET_CONVERSION_FAILURE

无法为 Parquet 类型为 <dataType> 的数据类型 <parquetType> 创建 Parquet 转换器。

有关更多详细信息，请参阅 PARQUET_CONVERSION_FAILURE

PARQUET_TYPE_ILLEGAL

非法的 Parquet 类型：<parquetType>。

PARQUET_TYPE_NOT_RECOGNIZED

无法识别的 Parquet 类型：<field>。

PARQUET_TYPE_NOT_SUPPORTED

尚不支持的 Parquet 类型：<parquetType>。

PARSE_EMPTY_STATEMENT

SQLSTATE：42617

语法错误，意外的空语句。

PARSE_MODE_UNSUPPORTED

函数 <funcName> 不支持 <mode> 模式。可接受的模式是 PERMISSIVE 和 FAILFAST。

PARSE_SYNTAX_ERROR

<error> <hint> 位置或附近有语法错误。

PARTITIONS_ALREADY_EXIST

SQLSTATE：428FT

无法在表 RENAME 中添加 ADD 或 <partitionList> TO 分区 <tableName>，因为它们已存在。

选择其他名称、删除现有分区或添加 IF NOT EXISTS 子句以容忍预先存在的分区。

PARTITIONS_NOT_FOUND

SQLSTATE：428FT

无法在表 <partitionList>中找到分区 <tableName>。

验证分区规范和表名称。

若要容许删除时出错，请使用 ALTER TABLE ... DROP IF EXISTS PARTITION。

PARTITION_COLUMN_NOT_FOUND_IN_SCHEMA

架构 <column>中找不到分区列 <schema>。请提供用于分区的现有列。

PARTITION_LOCATION_ALREADY_EXISTS

表 <locationPath>中已存在分区位置 <tableName>。

PARTITION_LOCATION_IS_NOT_UNDER_TABLE_DIRECTORY

SQLSTATE：42KD5

无法执行 ALTER TABLE SET PARTITION LOCATION 语句，因为

分区位置 <location> 不在表目录 <table>下。

若要修复此问题，请将分区的位置设置为 <table>的子目录。

PARTITION_METADATA

<action> 不允许在表 <tableName> 上使用，因为 Unity Catalog 不支持存储分区元数据。

PARTITION_NUMBER_MISMATCH

值数量（<partitionNumber>）与架构的大小（<partitionSchemaSize>）不匹配：值为 <partitionValues>，架构为 <partitionSchema>，文件路径为 <urlEncodedPath>。

请重新具体化表或联系所有者。

PARTITION_TRANSFORM_EXPRESSION_NOT_IN_PARTITIONED_BY

SQLSTATE：42S23

表达式 <expression> 必须在“partitionedBy”内部。

PATH_ALREADY_EXISTS

路径 <outputPath> 已存在。请将模式设置为“overwrite”以覆盖现有路径。

PATH_NOT_FOUND

路径不存在：<path>。

PHOTON_DESERIALIZED_PROTOBUF_MEMORY_LIMIT_EXCEEDED

反序列化 Photon protobuf 计划至少需要 <size> 字节，这超过

<limit> 个字节的限制。这可能是由于一个非常大的计划或存在一个非常

宽的架构。尝试简化查询、删除不必要的列或禁用 Photon。

PHOTON_SERIALIZED_PROTOBUF_MEMORY_LIMIT_EXCEEDED

序列化的 Photon protobuf 计划的大小 <size> 字节，这超过了限制

<limit> 字节。计划中数据类型的序列化大小为 <dataTypeSize> 字节。

这可能是由于计划非常大，或者存在非常广泛的架构。

请考虑重写查询以删除不需要的操作和列或禁用 Photon。

管道数据集_无流程（PIPELINE_DATASET_WITHOUT_FLOW）

管道数据集 <identifier> 没有任何定义的流。请附加包含数据集定义的查询，或显式定义写入数据集的至少一个流。

PIPELINE_DOES_NOT_EXIST

管道“<pipelineId>”不存在

有关详细信息，请参阅PIPELINE_DOES_NOT_EXIST

PIPELINE_DUPLICATE_IDENTIFIERS

在管道的数据流图中注册的元素中发现了重复标识符。

有关详细信息，请参阅PIPELINE_DUPLICATE_IDENTIFIERS

PIPELINE_SQL_图形元素_注册错误

<message>

<offendingQuery>

<codeLocation>

PIPE_OPERATOR_AGGREGATE_EXPRESSION_CONTAINS_NO_AGGREGATE_FUNCTION

非分组表达式 <expr> 作为参数提供给 |>AGGREGATE 管道运算符，但不包含任何聚合函数;请更新它以包含聚合函数，然后再次重试查询。

PIPE_OPERATOR_CONTAINS_AGGREGATE_FUNCTION

使用管道运算符 |<expr>> 子句时不允许聚合函数<clause>;请改用管道运算符 |>AGGREGATE 子句。

PIVOT_VALUE_DATA_TYPE_MISMATCH

透视值“<value>”无效：值数据类型 <valueType> 与透视列数据类型 <pivotType> 不匹配。

POINTER_ARRAY_OUT_OF_MEMORY

SQLSTATE：82002

内存不足，无法增长指针数组

POLICY_ALREADY_EXISTS

无法创建策略 <policyName> ，因为它已存在。

选择其他名称或删除现有策略以容忍预先存在的连接。

POLICY_NOT_FOUND

有关更多详细信息，请参阅 QUERIED_TABLE_INCOMPATIBLE_WITH_COLUMN_MASK_POLICY

QUERIED_TABLE_INCOMPATIBLE_WITH_ROW_LEVEL_SECURITY_POLICY

SQLSTATE：428HD

无法访问引用的表，因为以前分配的行级别安全策略当前与表架构不兼容;若要继续，请联系表的所有者以更新策略：

有关更多详细信息，请参阅 QUERIED_TABLE_INCOMPATIBLE_WITH_ROW_LEVEL_SECURITY_POLICY

QUERY_EXECUTION_TIMEOUT_EXCEEDED

SQLSTATE：57KD0

由于超时（<timeoutSec>秒）而取消了查询执行。可以通过设置 <config>来增加限制（以秒为单位）。

QUERY_REJECTED

SQLSTATE：08004

查询执行被拒绝。

QUERY_RESULT_WRITE_TO_CLOUD_STORE_PERMISSION_ERROR

工作区内部存储配置可防止 Databricks 访问云存储。

READ_CURRENT_FILE_NOT_FOUND

<message>

基础文件可能已更新。可在 SQL 中运行“REFRESH TABLE tableName”命令或重新创建所涉及的数据集/数据帧，显式地使 Spark 中的缓存失效。

READ_FILES_AMBIGUOUS_ROUTINE_PARAMETERS

函数 <functionName> 的调用中，<parameterName> 和 <alternativeName> 已被设置，且它们是彼此的别名。请仅设置其中一个。

READ_FILES_CREDENTIALS_PARSE_ERROR

REMOTE_QUERY_FUNCTION_UNSUPPORTED_CONNECTOR_PARAMETERS

remote_query函数不支持参数 <parameterNames> ，该函数查询类型为“”<connectionType>的连接。

有关详细信息，请参阅REMOTE_QUERY_FUNCTION_UNSUPPORTED_CONNECTOR_PARAMETERS

RENAME_SRC_PATH_NOT_FOUND

由于未找到 <sourcePath>，重命名失败。

REPEATED_CLAUSE

SQLSTATE：42614

在每个 <clause> 操作中，<operation> 子句最多只能使用一次。

REQUIRED_PARAMETER_ALREADY_PROVIDED_POSITIONALLY

例程 <routineName> 所需的参数 <parameterName> 已在位置 <positionalIndex> 被分配，但没有指定名称。

请更新函数调用，以删除名为 <parameterName> 的命名参数，或删除位置参数。

位于 <positionalIndex> 的位置参数，然后重试查询。

REQUIRED_PARAMETER_NOT_FOUND

无法调用例程 <routineName>，因为名为 <parameterName> 的参数是必需的，但例程调用不提供值。请更新例程调用以提供参数值（索引位置 <index> 或按名称排列），然后再次重试查询。

REQUIRES_SINGLE_PART_NAMESPACE

<sessionCatalog> 需要单部分命名空间，但收到了 <namespace>。

RESCUED_DATA_COLUMN_CONFLICT_WITH_SINGLE_VARIANT

DataFrame API 读取器选项“rescuedDataColumn”与 DataFrame API 选项“singleVariantColumn”互斥。

请删除其中一个，然后再次重试 DataFrame 操作。

RESERVED_CDC_COLUMNS_ON_WRITE

写入包含保留列 <columnList>，这些列

在内部用作更改数据馈送的元数据。若要写入表，可以重命名/删除

这些列，或者将

<config> 设置为 false 来禁用表上的更改数据馈送。

RESTRICTED_STREAMING_OPTION_PERMISSION_ENFORCED

选项 <option> 在 <source> 源的共享群集上具有限制值。

有关更多详细信息，请参阅 RESTRICTED_STREAMING_OPTION_PERMISSION_ENFORCED

ROUTINE_ALREADY_EXISTS

SQLSTATE：42723

无法创建 <newRoutineType> <routineName>，因为该名称的 <existingRoutineType> 已存在。

选择其他名称，删除或替换现有 <existingRoutineType>，或添加 IF NOT EXISTS 子句以容忍预先存在的 <newRoutineType>。

ROUTINE_NOT_FOUND

找不到例程 <routineName>。验证架构和目录的拼写和正确性。

如果名称未使用架构和目录限定，请检查 current_schema() 的输出，或者用正确的架构和目录来限定名称。

要容忍删除时的错误，请使用 DROP ... IF EXISTS。

ROUTINE_PARAMETER_NOT_FOUND

例程 <routineName> 不支持在位置 <parameterName>指定的参数 <pos>。<suggestion>

ROUTINE_USES_SYSTEM_RESERVED_CLASS_NAME

无法创建函数 <routineName>，因为指定的类名“<className>”保留供系统使用。请重命名该类，然后重试。

ROW_LEVEL_SECURITY_ABAC_MISMATCH

无法解析 <tableName> 上的行筛选器，因为从策略继承的行筛选器与显式定义的行筛选器之间存在不匹配。若要继续，请禁用基于属性的访问控制（ABAC），并联系 Databricks 支持部门。

ROW_LEVEL_SECURITY_CHECK_CONSTRAINT_UNSUPPORTED

不支持对具有行级别安全策略的表 CHECK 创建 <tableName> 约束。

行级安全列掩码未解决的引用列

无法对行筛选器或列掩码函数参数中引用的名称 <objectName> 的列进行解析。

如果基础表架构已更改并且引用的列不再存在，则可能会出现这种情况。

例如，如果在外部系统中删除了列（例如联合表），或者表上的 REPLACE 操作删除了该列时，则可能会出现这种情况。

若要解决此问题，具有表管理权限的用户可以使用 DESCRIBE TABLE EXTENDED 检查当前行筛选器和列掩码，并使用 ALTER TABLE 删除或重新创建所有引用不存在列的项，如 SET/DROP 行 FILTER 或掩码。

注意：Databricks 引入了一项安全改进，以在 REPLACE 操作期间保留列掩码，即使新架构中包含的列未指定掩码也是如此。这可以防止表上的意外策略丢失。

ROW_LEVEL_SECURITY_DUPLICATE_COLUMN_NAME

SQLSTATE：42734

<statementType> 语句尝试将行级安全策略分配给表，但所引用的两个或多个列具有相同的名称 <columnName>，这是无效的。

ROW_LEVEL_SECURITY_FEATURE_NOT_SUPPORTED

SALESFORCE_DATA_SHARE_API_UNAUTHORIZED

SQLSTATE：42505

对 Salesforce Data Share API 的授权失败。验证 Databricks 连接详细信息是否已提供给相应的 Salesforce 数据共享目标。

SAMPLE_TABLE_PERMISSIONS

SQLSTATE：42832

示例数据库/表不支持权限。

SCALAR_FUNCTION_NOT_COMPATIBLE

SQLSTATE：42K0O

ScalarFunction <scalarFunc> 未使用自定义实现覆盖方法“produceResult(InternalRow)”。

SCALAR_FUNCTION_NOT_FULLY_IMPLEMENTED

SQLSTATE：42K0P

ScalarFunction <scalarFunc> 未实现或覆盖方法“produceResult(InternalRow)”。

SCALAR_SUBQUERY_IS_IN_GROUP_BY_OR_AGGREGATE_FUNCTION

相关标量子查询 '<sqlExpr>' 既不在 GROUP BY 中，也不在聚合函数中。

使用序号位置将其添加到 GROUP BY 中，或者如果不关心获取哪个值，则将其包装在 first()（或 first_value）中。

SCALAR_SUBQUERY_TOO_MANY_ROWS

SQLSTATE：21000

用作表达式的子查询返回了多个行。

SCDS_INVALID_OPTION_VALUE（无效的选项值）

源选项=<optionName> 的值无效，错误信息=<message>。

SCDS_OFFSET_LOG_UNAVAILABLE

batchId=<batchId> 的偏移量日志不存在，检查点位置为=<checkpointLocation>。

SCDS_REQUIRED_OPTION_UNSPECIFIED

未能指定必需选项=<optionName>。

SCHEDULE_ALREADY_EXISTS

无法将 <scheduleType> 添加到已具有 <existingScheduleType>的表。请删除现有计划或使用 ALTER TABLE ... ALTER <scheduleType> 更改它。

SCHEDULE_PERIOD_INVALID

<timeUnit> 的计划周期必须是介于 1 和 <upperBound>（含）之间的整数值。收到了：<actual>。

SCHEMA_ALREADY_EXISTS

SQLSTATE：42P06

无法创建架构 <schemaName>，因为它已存在。

选择其他名称、删除现有架构或添加 IF NOT EXISTS 子句以容忍预先存在的架构。

SCHEMA_NOT_EMPTY

SQLSTATE：2BP01

无法删除架构 <schemaName>，因为它包含对象。

使用 DROP SCHEMA ... CASCADE 删除架构及其所有对象。

SCHEMA_NOT_FOUND

找不到架构 <schemaName>。验证架构和目录的拼写和正确性。

如果你未使用目录限定名称，请验证 current_schema() 输出，或使用正确的目录限定名称。

若要容许删除时出错，请使用 DROP SCHEMA IF EXISTS。

SCHEMA_REGISTRY_CONFIGURATION_ERROR

无法初始化架构注册表中的架构。 <reason>。

SECOND_FUNCTION_ARGUMENT_NOT_INTEGER

<functionName> 函数的第二个参数必须是整数。

SECRET_FUNCTION_INVALID_LOCATION

无法执行具有对 <commandType> 函数的一个或多个非加密引用的 SECRET 命令;请使用 AES_ENCRYPT 加密每个此类函数调用的结果，然后重试该命令

安全对象不存在

<securable> 不存在。

SEED_EXPRESSION_IS_UNFOLDABLE

表达式 <seedExpr> 中的种子表达式 <exprWithSeed> 必须可折叠。

SERVER_IS_BUSY

SQLSTATE：08KD1

服务器正忙，无法处理请求。请稍候片刻，然后重试。

SFTP_已弃用_SSH_RSA_密钥_算法

SFTP 服务器 <host>：<port> 正在使用弃用的 SSH RSA 算法进行密钥交换。

请考虑升级 SFTP 服务器以使用更安全的算法，例如 ECDSA 或ED25519。

或者，通过将<escapeHatchConf>设置为true来绕过此错误

SFTP_UNABLE_TO_CONNECT

无法使用用户名<host>连接到端口<port>上的 SFTP 服务器<user>。

<error>

SFTP_未知主机密钥

SFTP 服务器的 <host> 主机密钥未知或更改。

在连接尝试期间验证以下 SSH 指纹匹配错误消息：

<error>

然后提取指纹哈希，并将其作为连接创建选项的一部分，并提供选项名称 key_fingerprint。

例如，如果消息指出“ECDSA 密钥指纹为 SHA256：XXX/YYY”，请在连接选项中提交“SHA256：XXX/YYY”。

SFTP_USER_DOES_NOT_MATCH

从凭据 <credentialUser> 检索的用户与 SFTP 路径 <path>中指定的用户不匹配。

SHOW_COLUMNS_WITH_CONFLICT_NAMESPACE

SHOW COLUMNS 包含有冲突的命名空间：<namespaceA> != <namespaceB>。

SNOWFLAKE_DATA_SOURCE_OPTIONS_VALIDATION_FAILED

Snowflake 数据源选项验证失败。

有关详细信息，请参阅SNOWFLAKE_DATA_SOURCE_OPTIONS_VALIDATION_FAILED

SORT_BY_WITHOUT_BUCKETING

sortBy 必须与 bucketBy 一起使用。

SPARK_JOB_CANCELLED

SQLSTATE：HY008

作业 <jobId> 已取消 <reason>

SPECIFY_BUCKETING_IS_NOT_ALLOWED

没有显式列列表的 CREATE TABLE 无法指定存储桶信息。

请使用具有显式列列表的表单，然后指定存储桶信息。

或者，允许通过省略此子句来推断存储桶信息。

SPECIFY_CLUSTER_BY_WITH_BUCKETING_IS_NOT_ALLOWED

不能同时指定 CLUSTER BY 和 CLUSTERED BY INTO BUCKETS。

SPECIFY_CLUSTER_BY_WITH_PARTITIONED_BY_IS_NOT_ALLOWED

不能同时指定 CLUSTER BY 和 PARTITIONED BY。

SPECIFY_PARTITION_IS_NOT_ALLOWED

尚未为此 StatefulProcessor 初始化句柄。

请仅在 transformWithState 运算符中使用 StatefulProcessor。

STATE_STORE_INCORRECT_NUM_ORDERING_COLS_FOR_RANGE_SCAN

范围扫描编码器的排序序号数 <numOrderingCols> 不正确。排序序号的数量不能为零，也不能超过模式列的数量。

STATE_STORE_INCORRECT_NUM_PREFIX_COLS_FOR_PREFIX_SCAN

前缀扫描编码器的前缀列数 <numPrefixCols> 不正确。前缀列数不能为零，也不能大于或等于架构列数。

STATE_STORE_INVALID_AVRO_SCHEMA

SQLSTATE：3F000

STATE_STORE_STATE_SCHEMA_FILES_THRESHOLD_EXCEEDED

状态架构文件数 <numStateSchemaFiles> 超过此查询的最大状态架构文件数：<maxStateSchemaFiles>。

已添加：<addedColumnFamilies>，已删除：<removedColumnFamilies>

请将“spark.sql.streaming.stateStore.stateSchemaFilesThreshold”设置为更高的数字，或还原状态架构修改

STATE_STORE_UNSUPPORTED_OPERATION_ON_MISSING_COLUMN_FAMILY

不支持对缺少的列系列“<operationType>”执行状态存储操作“<colFamilyName>”。

STATE_STORE_VALUE_SCHEMA_EVOLUTION_THRESHOLD_EXCEEDED

<numSchemaEvolutions> 的状态架构演变数超过了允许此列系列的最大状态架构演变数（<maxSchemaEvolutions>）。

有冲突的列系列：<colFamilyName>

请将“spark.sql.streaming.stateStore.valueStateSchemaEvolutionThreshold”设置为更大的数值，或恢复状态架构修改。

STATE_STORE_VALUE_SCHEMA_NOT_COMPATIBLE

提供的值架构与运算符状态中的现有架构不匹配。

现有架构=<storedValueSchema>;提供的 schema=<newValueSchema>。

若要在没有架构验证的情况下运行查询，请将 spark.sql.streaming.stateStore.stateSchemaCheck 设置为 false。

请注意，在没有架构验证的情况下运行可能具有不确定性行为。

STATE_STORE_VARIABLE_SIZE_ORDERING_COLS_NOT_SUPPORTED

范围扫描编码器不支持名称为“<fieldName>”、索引为“<index>”的变量大小排序列。

STATIC_PARTITION_COLUMN_IN_INSERT_COLUMN_LIST

SQLSTATE：42713

列列表中还指定了静态分区列 <staticName>。

STDS_COMMITTED_BATCH_UNAVAILABLE

未找到提交的批处理，检查点位置：<checkpointLocation>。在停止之前，请确保查询已运行并提交任何微批次。

STDS_CONFLICT_OPTIONS

选项 <options> 不能同时指定。请指定一个。

STDS_FAILED_TO_READ_OPERATOR_METADATA

未能读取 checkpointLocation=<checkpointLocation> 和 batchId=<batchId>的运算符元数据。

文件不存在，或者文件已损坏。

重新运行流查询以构建运算符元数据，如果错误仍然存在，请向相应的社区或供应商报告。

STDS_FAILED_TO_READ_STATE_SCHEMA

未能读取状态架构。文件不存在，或者文件已损坏。选项：<sourceOptions>。

重新运行流式处理查询以构造状态架构，并在错误仍然存在时向相应的社区或供应商报告。

STDS_INVALID_OPTION_VALUE

源选项“<optionName>”的值无效：

有关更多详细信息，请参阅 STDS_INVALID_OPTION_VALUE

必须指定“<optionName>”。

STREAMING_AQE_NOT_SUPPORTED_FOR_STATEFUL_OPERATORS

结构化流式处理中的有状态运算符不支持自适应查询执行。

STREAMING_CHECKPOINT_METADATA_ERROR

流式处理检查点元数据时出错。

有关详细信息，请参阅STREAMING_CHECKPOINT_METADATA_ERROR

STREAMING_CHECKPOINT_REWIND_OPTIONS_ERROR

流媒体检查点倒带操作期间出错。

有关详细信息，请参阅 STREAMING_CHECKPOINT_REWIND_OPTIONS_ERROR

STREAMING_FROM_MATERIALIZED_VIEW

无法从具体化视图 <viewName> 流式处理。不支持从具体化视图流式处理。

STREAMING_OUTPUT_MODE

流式处理输出模式无效：<outputMode>。

有关更多详细信息，请参阅 STREAMING_OUTPUT_MODE

STREAMING_RATE_SOURCE_OFFSET_VERSION_MISMATCH

预期的速率源偏移版本为 <expectedVersion>，但获取的版本为 <actualVersion>。若要继续，请在速率源选项中将选项“version”设置为 <expectedVersion> 。例如，spark.readStream.format（“rate”）.option（“version”， “<expectedVersion>”）。

流式速率来源V2分区数量变更不支持

上一个微批处理中使用的分区数（<prevNum>）不同于当前分区数（<currNum>）。可能有两个可能的原因：

查询重启期间，速率源的选项“numPartitions”会更改。
在查询重启期间，群集的大小可能会更改。

明确地将速率源的选项“numPartitions”设置为 <prevNum> 来解决此问题。

流媒体速率来源V2不支持加速时间

rate版本2不支持选项“rampUpTime”。若要使用此选项，请将选项“version”设置为 1。例如，spark.readStream.format("rate").option("version", "1")。

STREAMING_REAL_TIME_MODE

流式处理实时模式具有以下限制：

有关更多详细信息，请参阅 STREAMING_REAL_TIME_MODE

STREAMING_REAL_TIME_WATERMARK_PROPAGATION（实时流水线水印传播）

流式实时水印传播具有以下限制：

有关详细信息，请参阅STREAMING_REAL_TIME_WATERMARK_PROPAGATION

流接收传输模式

有关详细信息，请参阅STREAMING_SINK_DELIVERY_MODE

流式接收器传输模式无效：<deliveryMode>

STREAMING_STATEFUL_OPERATOR_NOT_MATCH_IN_STATE_METADATA

流式处理的有状态运算符名称与状态元数据中的运算符不匹配。当用户添加/删除/更改现有流式处理查询的有状态运算符时，可能会发生这种情况。

元数据中的有状态运算符：[<OpsInMetadataSeq>];当前批处理中的有状态运算符：[<OpsInCurBatchSeq>]。

STREAMING_TABLE_NEEDS_REFRESH

需要刷新流式处理表 <tableName> 才能执行 <operation>。

如果表是从 DBSQL创建的，请运行 REFRESH STREAMING TABLE。

如果表是由 DLL 中的管道创建的，请运行管道更新。

STREAMING_TABLE_NOT_SUPPORTED

流表只能在数据流表（DLT）和 Databricks SQL 数据仓库中创建和刷新。

STREAMING_TABLE_OPERATION_NOT_ALLOWED

操作 <operation> 不被允许：

有关更多详细信息，请参阅 STREAMING_TABLE_OPERATION_NOT_ALLOWED

STREAMING_TABLE_QUERY_INVALID

流表 <tableName> 只能由流式查询创建。请将 STREAM 关键字添加到 FROM 子句，以将此关系转换为流式处理查询。

STREAM_NOT_FOUND_FOR_KINESIS_SOURCE

SQLSTATE：42K02

在 <streamName> 中找不到 Kinesis 流 <region>。

请启动指向正确流名称的新查询。

STRUCT_ARRAY_LENGTH_MISMATCH

SQLSTATE：2201E

输入行不包含架构所需的预期值数。 <expected> 字段是必需的，而 <actual> 值是提供的。

SUM_OF_LIMIT_AND_OFFSET_EXCEEDS_MAX_INT

LIMIT 子句和 OFFSET 子句的总和不能大于最大 32 位整数值（2,147,483,647），但发现 limit = <limit>，offset = <offset>。

SYNC_METADATA_DELTA_ONLY

仅 delta 表支持修复表同步元数据命令。

SYNC_SRC_TARGET_TBL_NOT_SAME

SQLSTATE：42KD2

源表名称 <srcTable> 必须与目标表名 <destTable>相同。

SYNTAX_DISCONTINUED

对语句或关键字 <clause> 的支持在此上下文中已停止。

有关更多详细信息，请参阅 SYNTAX_DISCONTINUED

表格参数不允许

TABLE中的<routineType>参数不受支持。

TABLE_OR_VIEW_ALREADY_EXISTS

无法创建表或视图 <relationName>，因为它已存在。

选择其他名称，删除现有对象，添加 IF NOT EXISTS 子句以容忍预先存在的对象，添加 OR REPLACE 子句以替换现有具体化视图，或添加 OR REFRESH 子句以刷新现有流式处理表。

TABLE_OR_VIEW_NOT_FOUND

找不到表或视图 <relationName>。验证架构和目录的拼写和正确性。

如果未使用架构限定名称，请验证 current_schema() 的输出，或者使用正确的架构和目录来限定名称。

若要容许删除时出错，请使用 DROP VIEW IF EXISTS 或 DROP TABLE IF EXISTS。

有关更多详细信息，请参阅 TABLE_OR_VIEW_NOT_FOUND

TABLE_VALUED_ARGUMENTS_NOT_YET_IMPLEMENTED_FOR_SQL_FUNCTIONS

不能使用 <action> 参数 <functionName> SQL 用户定义函数 TABLE，因为此功能尚未实现。

TABLE_VALUED_FUNCTION_FAILED_TO_ANALYZE_IN_PYTHON

未能分析 Python 用户定义的表函数：<msg>

TABLE_VALUED_FUNCTION_REQUIRED_METADATA_INCOMPATIBLE_WITH_CALL

无法评估表函数 <functionName>，因为其表元数据为 <requestedMetadata>，但函数调用 <invalidFunctionCallProperty>。

TABLE_VALUED_FUNCTION_REQUIRED_METADATA_INVALID

由于表元数据无效，无法评估表函数 <functionName>;<reason>。

TABLE_VALUED_FUNCTION_TOO_MANY_TABLE_ARGUMENTS

SQLSTATE：54023

表值函数的表参数过多。

它允许一个表参数，但得到：<num>。

如果要设置为允许，请将“spark.sql.allowMultipleTableArguments.enabled”设置为“true”

TABLE_WITH_ID_NOT_FOUND

找不到 ID 为 <tableId> 的表。验证 UUID 的正确性。

TASK_WRITE_FAILED

将行写入 <path> 时任务失败。

TEMP_CHECKPOINT_LOCATION_NOT_SUPPORTED

当前工作区不支持隐式临时流式检查点位置，请显式指定检查点位置。

对于 display()，请使用以下方法设置检查点位置：

display（df， checkpointLocation = “your_path”）

不支持临时表与DATABRICKS_JOBS一起使用

Databricks 作业当前尚不支持临时表。请改为在 Databricks 笔记本中使用，并联系 Databricks 支持部门了解详细信息。

TEMP_TABLE_NOT_SUPPORTED_WITH_HMS

Hive 元存储不支持临时表操作 <operation>。

TEMP_TABLE_OPERATION_NOT_SUPPORTED

不支持对会话本地临时表 <tableName> 进行操作：

有关更多详细信息，请参阅 TEMP_TABLE_OPERATION_NOT_SUPPORTED

TEMP_TABLE_OR_VIEW_ALREADY_EXISTS

无法创建临时表或视图 <relationName> ，因为它已存在。

选择其他名称、删除现有对象或添加 IF NOT EXISTS 子句以容忍预先存在的对象。

TEMP_TABLE_REQUIRES_DELTA

在会话本地临时表上进行操作需要启用 Delta 目录。请打开 Delta 目录，然后重试。

TEMP_TABLE_REQUIRES_UC

SQLSTATE：0AKUD

对会话本地临时表的操作需要 Unity Catalog。请在正在运行的环境中启用 Unity 目录，然后重试。

TEMP_VIEW_NAME_TOO_MANY_NAME_PARTS

SQLSTATE：428EK

CREATE TEMPORARY VIEW 或相应的数据集 API 仅接受单部分视图名称，但收到了 <actualName>。

TRAILING_COMMA_IN_SELECT

在 SELECT 子句中检测到尾随逗号。删除 FROM 子句之前的尾随逗号。

TRANSACTION_MAX_COMMIT_TIMESTAMP_EXCEEDED

事务无法提交，因为超出最大提交时间戳。 maxCommitTimestamp：<maxCommitTimestampMs> commitTimestamp：<commitTimestampMs>

TRANSFORM_WITH_STATE_USER_FUNCTION_ERROR

StatefulProcessor 的用户定义函数 <function> 中发生错误。原因：<reason>。

TRANSPOSE_EXCEED_ROW_LIMIT

SQLSTATE：54006

行数超过为 <maxValues> 允许的 TRANSPOSE 限制。如果这是预期的，请将 <config> 设置为至少与当前行数相同。

TRANSPOSE_INVALID_INDEX_COLUMN

SQLSTATE：42804

TRANSPOSE 的索引列无效，原因如下：<reason>

TRANSPOSE_NO_LEAST_COMMON_TYPE

转置要求非索引列共享一个最低的公共类型，但<dt1>和<dt2>不满足这一条件。

TRIGGER_INTERVAL_INVALID

触发器间隔必须是可以转换为整秒的正持续时间。收到了：<actual> 秒。

TUPLE_IS_EMPTY

SQLSTATE：22004

由于 Scala 对元组的支持有限，因此不支持空元组。

TUPLE_SIZE_EXCEEDS_LIMIT

SQLSTATE：54011

由于 Scala 对元组的支持有限，不支持包含 22 个以上的元素的元组。

UC_BUCKETED_TABLES

Unity Catalog 中不支持存储桶表。

UC_CATALOG_NAME_NOT_PROVIDED

SQLSTATE：3D000

对于 Unity Catalog，请明确指定目录名称。例如 SHOW GRANT your.address@email.com ON CATALOG main。

UC_COMMAND_NOT_SUPPORTED

命令：<commandName> 在 Unity Catalog 中不受支持。

有关更多详细信息，请参阅 UC_COMMAND_NOT_SUPPORTED

<errorMessage>

UC_EXTERNAL_VOLUME_MISSING_LOCATION

外部卷必须存在 LOCATION 子句。请检查用于创建外部卷的语法“CREATE EXTERNAL VOLUME ... LOCATION ...”。

UC_FAILED_PROVISIONING_STATE

查询失败，因为它尝试引用表 <tableName>，但无法执行此操作：<failureReason>。请更新表 <tableName> 以确保它处于活动预配状态，然后再次重试查询。

UC_FILE_SCHEME_FOR_TABLE_CREATION_NOT_SUPPORTED

不支持在 Unity 目录中创建包含文件方案 <schemeName> 的表。

请改为使用同一表提供程序的 CREATE CONNECTION 命令创建联合数据源连接，然后基于与 CREATE FOREIGN CATALOG 命令的连接创建目录，以引用其中表。

UC_HIVE_METASTORE_DISABLED_EXCEPTION

操作尝试使用 Hive 元存储，但由于在您的帐户或工作区中已关闭旧版访问，因此该存储被禁用。请在当前会话和默认命名空间设置中仔细检查默认目录。如果需要访问 Hive Metastore，请要求管理员通过 Unity Catalog 设置 Hive Metastore 联邦。

UC_HIVE_METASTORE_FEDERATION_CROSS_CATALOG_VIEW_NOT_SUPPORTED

Hive 元存储联合视图不支持跨多个目录的依赖项。在 Hive 元存储联合目录中查看 <view> 必须使用来自hive_metastore或spark_catalog目录的依赖项，但其依赖项 <dependency> 位于另一个目录 <referencedCatalog>中。请更新依赖项以满足此约束，然后再次重试查询或命令。

UC_HIVE_METASTORE_FEDERATION_NOT_ENABLED

UC_SECRETS_NOT_ENABLED（未启用）

未启用 Unity Catalog 机密支持。

UC_SECRET_ALREADY_EXISTS

SQLSTATE：42713

由于系统错误，无法安装 UDF 依赖项 <udfName> 。

有关更多详细信息，请参阅 UDF_ENVIRONMENT_ERROR

UDF_ENVIRONMENT_USER_ERROR

无法为 <udfName>安装 UDF 依赖项。

有关详细信息，请参阅UDF_ENVIRONMENT_USER_ERROR

UDF_ERROR

SQLSTATE：未分配

函数 <fn> 执行失败

有关详细信息，请参阅 UDF_ERROR

UDF_LIMITS

SQLSTATE：54KD0

违反了一个或多个 UDF 限制。

有关详细信息，请参阅 UDF_LIMITS

UDF_MAX_COUNT_EXCEEDED

SQLSTATE：54KD0

超出了查询范围的 <maxNumUdfs> UDF 上限（在公共预览版期间受限）。已找到 <numUdfs>。 UDF 为：<udfNames>。

UDF_PYSPARK_ERROR

Python 工作器意外退出

有关详细信息，请参阅 UDF_PYSPARK_ERROR

UDF_PYSPARK_UNSUPPORTED_TYPE

在共享访问模式的群集上不支持 PySpark UDF <udf> (<eval-type>)。

UDF_PYSPARK_USER_CODE_ERROR

执行失败。

有关更多详细信息，请参阅 UDF_PYSPARK_USER_CODE_ERROR

UDF_UNSUPPORTED_PARAMETER_DEFAULT_VALUE

用户定义的 <functionType> 函数不支持参数默认值。

UDF_USER_CODE_ERROR

函数<fn>运行失败。

有关详细信息，请参阅 UDF_USER_CODE_ERROR

UDTF_ALIAS_NUMBER_MISMATCH

AS 子句中提供的别名数与 UDTF 输出的列数不匹配。

需要 <aliasesSize> 别名，但结果是 <aliasesNames>。

请确保提供的别名数与 UDTF 输出的列数匹配。

UDTF_INVALID_ALIAS_IN_REQUESTED_ORDERING_STRING_FROM_ANALYZE_METHOD

未能计算用户定义的表函数，因为其“analyze”方法返回了请求的 OrderingColumn，其列名表达式包含不必要的别名 <aliasName>；请删除此别名，然后再次尝试查询。

UDTF_INVALID_REQUESTED_SELECTED_EXPRESSION_FROM_ANALYZE_METHOD_REQUIRES_ALIAS

未能计算用户定义的表函数，因为它的“analyze”方法返回了请求的“select”表达式 (<expression>)，但不包含相应的别名；请更新 UDTF 以在此处指定别名，然后再次尝试查询。

UNABLE_TO_ACQUIRE_MEMORY

SQLSTATE：53200

无法获取内存的 <requestedBytes> 字节，收到了 <receivedBytes>。

UNABLE_TO_CONVERT_TO_PROTOBUF_MESSAGE_TYPE

无法将 SQL 类型 <toType> 转换为 Protobuf 类型 <protobufType>。

UNABLE_TO_FETCH_HIVE_TABLES

无法提取 Hive 数据库的表：<dbName>。错误类名称：<className>。

无法推断管道表的模式

无法从其上游流推断表 <tableName> 的架构。

请修改写入此表的流，使其架构兼容。

到目前为止推断的架构：

<inferredDataSchema>

不兼容的架构：

<incompatibleDataSchema>

UNABLE_TO_INFER_SCHEMA

无法推断 <format>的架构。必须手动指定。

未认证

该请求没有进行此操作的有效身份验证凭据。

UNAUTHORIZED_ACCESS

未授权访问：

<report>

UNBOUND_SQL_PARAMETER

SQLSTATE：42P02

找到未绑定的参数：<name>。请修复 args 并提供参数到 SQL 文本或集合构造函数的映射，例如 map()、array()、struct()。

UNCLOSED_BRACKETED_COMMENT

找到未闭合的方括号注释。请在注释末尾追加 */ 。

UNEXPECTED_INPUT_TYPE

函数 <paramIndex> 的参数 <functionName> 需要 <requiredType> 类型，但 <inputSql> 具有类型 <inputType>。

UNEXPECTED_INPUT_TYPE_OF_NAMED_PARAMETER

函数 <namedParamKey> 的 <functionName> 参数需要 <requiredType> 类型，但 <inputSql> 具有类型 <inputType>。<hint>

UNEXPECTED_OPERATOR_IN_STREAMING_VIEW

SQLSTATE：42KDD

<op> 语句中作为流式处理源的意外运算符 CREATE VIEW。

流式处理视图查询只能包含 SELECT、WHERE 和 UNION ALL 操作。

UNEXPECTED_POSITIONAL_ARGUMENT

无法调用例程 <routineName>，因为它包含在分配给 <parameterName>的命名参数之后的位置参数；请重新排列这些参数，使位置参数在前，然后再次重试查询。

UNEXPECTED_SERIALIZER_FOR_CLASS

类 <className> 具有意外的表达式序列化器。期望返回“STRUCT”的“IF”或“STRUCT”，但找到的是 <expr>。

UNION_NOT_SUPPORTED_IN_RECURSIVE_CTE

SQLSTATE：42836

UNION 运算符在递归公用表表达式（直接或间接引用自身的 WITH 子句）中尚不支持。请改用 UNION ALL。

唯一约束已禁用 (UNIQUE_CONSTRAINT_DISABLED)

禁用唯一约束功能。若要启用它，请将“spark.databricks.sql.dsv2.unique.enabled”设置为 true。

UNKNOWN_FIELD_EXCEPTION

在分析期间遇到 <changeType>：<unknownFieldBlob>，这可以通过自动重试 <isRetryable> 进行修复

有关更多详细信息，请参阅 UNKNOWN_FIELD_EXCEPTION

UNKNOWN_POSITIONAL_ARGUMENT

例程 <routineName> 的调用在位置 <sqlExpr> 处包含一个未知的位置自变量 <pos>。这无效。

UNKNOWN_PRIMITIVE_TYPE_IN_VARIANT

在变体值中找到 ID 为 <id> 的未知基元类型。

UNKNOWN_PROTOBUF_MESSAGE_TYPE

尝试将 <descriptorName> 视为消息，但它是 <containingType>。

UNPIVOT_REQUIRES_ATTRIBUTES

SQLSTATE：42K0A

UNPIVOT 要求所有给定的 <given> 表达式在未给出任何 <empty> 表达式时成为列。这些表达式不是列：[<expressions>]。

UNPIVOT_REQUIRES_VALUE_COLUMNS

SQLSTATE：42K0A

至少需要为 UNPIVOT 指定一个值列，所有列指定为 ID。

UNPIVOT_VALUE_DATA_TYPE_MISMATCH

逆透视值列必须共享一个最不常见的类型，不包括某些类型：[<types>]。

UNPIVOT_VALUE_SIZE_MISMATCH

SQLSTATE：428C4

所有逆透视值列的大小必须与值列名称 (<names>) 相同。

UNRECOGNIZED_PARAMETER_NAME

无法调用例程 <routineName>，因为在调用时使用了名为 <argumentName>的命名参数引用，但此例程的任何函数签名中都不包含具有该名称的参数。您是指以下选项中的一个吗？ [<proposal>]。

UNRECOGNIZED_SQL_TYPE

无法识别的 SQL 类型 - 名称：<typeName>，id：<jdbcType>。

UNRECOGNIZED_STATISTIC

无法识别统计信息 <stats>。有效统计信息包括 count、count_distinct、approx_count_distinct、mean、stddev、min、max和百分位值。百分位数必须是后跟“%”的数值，范围在 0%到 100%之间。

UNRESOLVABLE_TABLE_VALUED_FUNCTION

无法将 <name> 解析为表值函数。

请确保 <name> 定义为表值函数，并正确提供所有必需的参数。

如果未定义 <name>，请在使用之前创建表值函数。

有关定义表值函数的详细信息，请参阅 Apache Spark 文档。

UNRESOLVED_ALL_IN_GROUP_BY

SQLSTATE：42803

无法基于 select 子句推断 GROUP BY ALL 的分组列。请显式指定分组列。

UNRESOLVED_COLUMN

无法解析具有名称 <objectName> 的列、变量或函数参数。

有关更多详细信息，请参阅 UNRESOLVED_COLUMN

UNRESOLVED_FIELD

名为 <fieldName> 的字段无法通过结构类型列 <columnPath>解析。

有关详细信息，请参阅 UNRESOLVED_FIELD

UNRESOLVED_INSERT_REPLACE_USING_COLUMN

REPLACE USING 列 <colName> 无法在 <relationType> 中解析。

是否指的是以下列之一？ [<suggestion>]。

UNRESOLVED_MAP_KEY

无法将列 <objectName> 解析为映射键。如果键是字符串字面量，请在其两侧添加单引号 ''。

有关更多详细信息，请参阅 UNRESOLVED_MAP_KEY

UNRESOLVED_ROUTINE

无法解析搜索路径 <routineName>上的例程 <searchPath>。

验证 <routineName>的拼写，检查例程是否存在，并确认你对目录和架构具有 USE 权限，以及对例程具有 EXECUTE 权限。

有关更多详细信息，请参阅 UNRESOLVED_ROUTINE

UNRESOLVED_TABLE_PATH

无法解析表 <identifier> 的存储路径。

UNRESOLVED_USING_COLUMN_FOR_JOIN

无法解析联接的 USING 一侧的 <colName> 列 <side>。 <side> 一侧的列：[<suggestion>]。

UNRESOLVED_VARIABLE

无法解析搜索路径 <variableName>上的变量 <searchPath>。

UNSTRUCTURED_DATA_PROCESSING_UNSUPPORTED_FILE_FORMAT

不支持非结构化文件格式 <format>。支持的文件格式是 <supportedFormats>。

请将 format 表达式中的 <expr> 更新为受支持的格式之一，然后再次重试查询。

UNSTRUCTURED_DATA_PROCESSING_UNSUPPORTED_MODEL_OPTION

不支持非结构化模型选项（'<option>' -> ''<value>）。支持的值为：<supportedValues>。

切换到其中一个受支持的值，然后再次重试查询。

UNSTRUCTURED_OCR_COLUMN_NOT_ALLOWED_WITH_METADATA_MODEL_OPTION

指定“metadataModel”选项时，函数参数“ocrText”必须是NULL，或者被省略。指定的“metadataModel”选项会触发数据提取功能，并禁止使用提供的“ocrText”。

UNSUPPORTED_ADD_FILE

不支持添加文件。

有关更多详细信息，请参阅 UNSUPPORTED_ADD_FILE

UNSUPPORTED_ALTER_COLUMN_PARAMETER

不支持使用 <parameter> 指定 ALTER <commandTableType>。

UNSUPPORTED_ARROWTYPE

不支持的箭头类型 <typeName>。

UNSUPPORTED_BATCH_TABLE_VALUED_FUNCTION

函数 <funcName> 不支持批处理查询。

UNSUPPORTED_CALL

无法调用“<methodName>”类的“<className>”方法。

有关更多详细信息，请参阅 UNSUPPORTED_CALL

UNSUPPORTED_CHAR_OR_VARCHAR_AS_STRING

不能在表架构中使用 char/varchar 类型。

如果希望 Spark 将其视为与 Spark 3.0 及更早版本所视为的相同字符串类型，请将“spark.sql.legacy.charVarcharAsString”设置为“true”。

不支持的CHAR或VARCHAR排序规则

char/varchar 类型 <type> 不能指定排序规则。

UNSUPPORTED_CLAUSE_FOR_OPERATION

<clause> 不支持 <operation>。

UNSUPPORTED_COLLATION

排序规则 <collationName> 不受支持：

有关更多详细信息，请参阅 UNSUPPORTED_COLLATION

UNSUPPORTED_COMMON_ANCESTOR_LOC_FOR_FILE_STREAM_SOURCE

应向 UC 注册源路径和 sourceArchiveDir 的公共上级。

如果看到此错误消息，则可能是在不同的外部位置注册了源路径和 sourceArchiveDir。

请把它们放到一个单独的外部位置。

UNSUPPORTED_CONNECT_FEATURE

由于 <fieldName>，无法使用生成表达式 <expressionStr> 创建生成的列 <reason>。

UNSUPPORTED_EXPR_FOR_OPERATOR

查询运算符包含一个或多个不受支持的表达式。

请考虑重写它，以避免 WHERE 子句中的窗口函数、聚合函数和生成器函数。

无效的表达式：[<invalidExprSqls>]

UNSUPPORTED_EXPR_FOR_PARAMETER

查询参数包含不受支持的表达式。

参数可以是变量或文本。

无效表达式：[<invalidExprSql>]

UNSUPPORTED_EXPR_FOR_WINDOW

SQLSTATE：42P20

窗口函数中不支持表达式 <sqlExpr>。

UNSUPPORTED_FEATURE

单传递分析器无法处理此查询或命令，因为它尚不支持 <feature>。

UNSUPPORTED_SQL_UDF_USAGE

在<functionName>中使用 SQL 函数<nodeName>是不支持的。

UNSUPPORTED_STREAMING_OPERATOR_WITHOUT_WATERMARK

没有水印的流式处理数据帧/数据集上的 <outputMode> 不支持 <statefulOperator> 输出模式。

UNSUPPORTED_STREAMING_OPTIONS_FOR_VIEW

你正在使用非类型化的 Scala UDF，则该 UDF 没有输入类型信息。

Spark 可能会盲目地将 null 传递给带有原始类型参数的 Scala 闭包，闭包将看到 null 参数的 Java 类型默认值。例如，udf((x: Int) => x, IntegerType)，对于 null 输入，结果为 0。若要摆脱此错误，可以：

例如， udf((x: Int) => x)使用类型化的 Scala UDF API（没有返回类型参数）。
例如，如果输入类型都是非基元， udf(new UDF1[String, Integer] { override def call(s: String): Integer = s.length() }, IntegerType)则使用 Java UDF API。
将“spark.sql.legacy.allowUntypedScalaUDF”设置为“true”，并谨慎使用此 API。

UPGRADE_NOT_SUPPORTED

表不符合从 Hive 元存储升级到 Unity Catalog 的条件。 Reason:

有关更多详细信息，请参阅 UPGRADE_NOT_SUPPORTED

USER_DEFINED_FUNCTIONS

用户定义的函数无效：

有关更多详细信息，请参阅 USER_DEFINED_FUNCTIONS

USER_RAISED_EXCEPTION

SQLSTATE：P0001

<errorMessage>

USER_RAISED_EXCEPTION_PARAMETER_MISMATCH

SQLSTATE：P0001

raise_error() 函数用于引发错误类：<errorClass>，需要参数：<expectedParms>。

提供的 <providedParms> 参数与预期的参数不匹配。

请确保提供所有预期的参数。

USER_RAISED_EXCEPTION_UNKNOWN_ERROR_CLASS

SQLSTATE：P0001

raise_error() 函数用于引发未知错误类：<errorClass>

用户指定的模式与推断的模式不兼容

表“<tableName>”的用户指定架构与该表的现有架构不兼容。

从其查询推断。

<streamingTableHint>

声明的架构：

<specifiedSchema>

推断的架构：

<inferredDataSchema>

VARIABLE_ALREADY_EXISTS

SQLSTATE：42723

无法创建变量 <variableName>，因为它已存在。

选择其他名称，或者删除或替换现有变量。

VARIABLE_NOT_FOUND

找不到变量 <variableName>。验证架构和目录的拼写和正确性。

如果名称未使用架构和目录限定，请检查 current_schema() 的输出，或者用正确的架构和目录来限定名称。

若要容许删除时出错，请使用 DROP VARIABLE IF EXISTS。

VARIANT_CONSTRUCTOR_SIZE_LIMIT

无法构造大于 16 MiB 的 Variant。 Variant 值的最大允许大小为 16 MiB。

VARIANT_DUPLICATE_KEY

由于对象键 <key>重复，无法生成变体。

VARIANT_SIZE_LIMIT

无法在 <sizeLimit>中生成大于 <functionName> 的变体。

请避免向此表达式添加大型输入字符串（例如，添加函数调用）以检查表达式大小，并在太大时将其转换为 NULL。

VERSIONED_CLONE_UNSUPPORTED_TABLE_FEATURE

源表历史记录包含此 DBR 版本中版本化克隆不支持的表功能：<unsupportedFeatureNames>。

请升级到较新的 DBR 版本。

VIEW_ALREADY_EXISTS

无法创建视图 <relationName>，因为它已存在。

选择其他名称，删除或替换现有对象，或添加 IF NOT EXISTS 子句以容忍预先存在的对象。

VIEW_EXCEED_MAX_NESTED_DEPTH

SQLSTATE：54K00

视图的深度 <viewName> 超出了最大视图分辨率深度（<maxNestedDepth>）。

分析已中止以避免错误。要解决此问题，请尝试增加“spark.sql.view.maxNestedViewDepth”的值。

VIEW_NOT_FOUND

找不到视图 <relationName>。验证架构和目录的拼写和正确性。

如果未使用架构限定名称，请验证 current_schema() 的输出，或者使用正确的架构和目录来限定名称。

若要容许删除时出错，请使用 DROP VIEW IF EXISTS。

VOLUME_ALREADY_EXISTS

无法创建卷 <relationName>，因为它已存在。

选择其他名称，删除或替换现有对象，或添加 IF NOT EXISTS 子句以容忍预先存在的对象。

WATERMARK_ADVANCEMENT_STRATEGY

WRONG_COMMAND_FOR_OBJECT_TYPE

操作 <operation> 需要 <requiredType>。但 <objectName> 是 <foundType>。请改用 <alternative>。

WRONG_NUM_ARGS

SQLSTATE：42605

<functionName> 需要 <expectedNum> 个参数，但实际数量为 <actualNum>。

有关更多详细信息，请参阅 WRONG_NUM_ARGS

XML_ROW_TAG_MISSING

SQLSTATE：42KDD

以 XML 格式读取/写入文件需要 <rowTag> 选项。

XML_UNSUPPORTED_NESTED_TYPES

SQLSTATE：0N000

XML 不支持 <innerDataType> 作为内部类型 <dataType>。在 <innerDataType> 中使用时，请将 <dataType> 包装在 StructType 字段中。

XML_WILDCARD_RESCUED_DATA_CONFLICT_ERROR

无法同时启用已获救的数据和通配符列。请删除 wildcardColumnName 选项。

ZORDERBY_COLUMN_DOES_NOT_EXIST

ALTER TABLE <table> SET MANAGED 失败。

有关更多详细信息，请参阅 DELTA_ALTER_TABLE_SET_MANAGED_FAILED

DELTA_ALTER_TABLE_SET_MANAGED_NOT_ENABLED

ALTER TABLE ... SET MANAGED 命令未启用。请联系 Databricks 支持团队以获取帮助。

DELTA_ALTER_TABLE_SET_MANAGED_UNSUPPORTED_FOREIGN_TABLE

不支持将外部表<table>迁移到 UC 管理的托管表：<errorMessage>

DELTA_ALTER_TABLE_UNSET_MANAGED_DOES_NOT_SUPPORT_UNIFORM

ALTER TABLE ...UNSET MANAGED 不支持 Uniform。禁用 Uniform 或使用 UNSET MANAGED TRUNCATE UNIFORM HISTORY。

DELTA_ALTER_TABLE_UNSET_MANAGED_FAILED

<table> 无法从托管表回滚到外部表。

有关更多详细信息，请参阅 DELTA_ALTER_TABLE_UNSET_MANAGED_FAILED

DELTA_ALTER_TABLE_UNSET_MANAGED_NOT_ENABLED

ALTER TABLE ... UNSET MANAGED 命令未启用。请联系 Databricks 支持团队以获取帮助。

DELTA_AMBIGUOUS_DATA_TYPE_CHANGE

无法将 <column> 数据类型从 <from> 更改为 <to>。此更改包含列删除和添加，因此它们不明确。请使用 ALTER TABLE [ADD | DROP | RENAME] COLUMN单独进行这些更改。

DELTA_AMBIGUOUS_PARTITION_COLUMN

SQLSTATE：42702

不明确的分区列 <column> 可以是 <colMatches>。

DELTA_AMBIGUOUS_PATHS_IN_CREATE_TABLE

CREATE TABLE 包含两个不同的位置：<identifier> 和 <location>。

可以从 LOCATION 语句中删除 CREATE TABLE 子句，或设置

<config> 为 true 以跳过此检查。

DELTA_ARCHIVED_FILES_IN_LIMIT

SQLSTATE：42KDC

表 <table> 在非存档文件中没有足够的记录，无法满足 LIMIT 条记录的指定 <limit>。

DELTA_ARCHIVED_FILES_IN_SCAN

SQLSTATE：42KDC

在表 <numArchivedFiles> 中找到可能归档的 <table> 文件，这些文件需要作为此查询的一部分被扫描。

无法访问存档的文件。将存档配置为 <archivalTime> 之前的当前时间。

请调整查询筛选器以排除任何存档的文件。

DELTA_BLOCK_COLUMN_MAPPING_AND_CDC_OPERATION

当表已启用更改数据馈送 (CDF) 并使用 <opName> 或 DROP COLUMN 进行了架构更改时，不允许执行“RENAME COLUMN”操作。

DELTA_BLOOM_FILTER_DROP_ON_NON_EXISTING_COLUMNS

无法为以下不存在的列删除布隆筛选器索引：<unknownColumns>。

DELTA_BLOOM_FILTER_OOM_ON_WRITE

SQLSTATE：82100

在为以下列编写 bloom 筛选器索引时发生 OutOfMemoryError：<columnsWithBloomFilterIndices>。

可以通过为“numItems”选项选择更小的值、为“fpp”选项选择更大的值或为更少的列编制索引来减少 bloom 筛选器索引的内存占用。

DELTA_CANNOT_CHANGE_DATA_TYPE

无法更改数据类型： <dataType>.

DELTA_CANNOT_CHANGE_LOCATION

无法使用 SET TBLPROPERTIES 更改 Delta 表的“位置”。请改用 ALTER TABLE SET LOCATION。

DELTA_CANNOT_CHANGE_PROVIDER

“provider”是保留的表属性，不能更改。

DELTA_CANNOT_CREATE_BLOOM_FILTER_NON_EXISTING_COL

无法为以下不存在的列创建布隆筛选器索引：<unknownCols>。

DELTA_CANNOT_CREATE_LOG_PATH

SQLSTATE：42KD5

无法创建 <path>。

DELTA_CANNOT_DESCRIBE_VIEW_HISTORY

无法描述视图的历史。

DELTA_CANNOT_DROP_BLOOM_FILTER_ON_NON_INDEXED_COLUMN

无法删除非索引列上的布隆筛选器索引：<columnName>。

DELTA_CANNOT_DROP_CHECK_CONSTRAINT_FEATURE

无法删除 CHECK 约束表功能。

必须先删除以下约束：<constraints>。

DELTA_CANNOT_DROP_COLLATIONS_FEATURE

DELTA_CANNOT_RELATIVIZE_PATH

VACUUM LITE 无法删除所有符合条件的文件，因为 Delta 日志未引用某些文件。请运行 VACUUM FULL。

DELTA_CANNOT_WRITE_INTO_VIEW

<table> 是视图。不支持对视图的写入。

DELTA_CAST_OVERFLOW_IN_TABLE_WRITE

由于溢出，无法将 <sourceType> 类型的值写入 <targetType> 类型列 <columnName>。

请对输入值使用 try_cast 来容忍溢出并改为返回 NULL。

如有必要，将 <storeAssignmentPolicyFlag> 设置为“LEGACY”以绕过此错误，或将 <updateAndMergeCastingFollowsAnsiEnabledFlag> 设置为 true 以恢复旧行为，并在 <ansiEnabledFlag> 和 UPDATE 中遵循 MERGE。

DELTA_CDC_NOT_ALLOWED_IN_THIS_VERSION

配置 delta.enableChangeDataFeed 无法被设置。来自 Delta 的更改数据馈送尚不可用。

DELTA_CDC_READ_NULL_RANGE_BOUNDARY

SQLSTATE：22004

CDC 读取开始/结束参数不能为 null。请提供有效的版本或时间戳。

DELTA_CHANGE_DATA_FEED_INCOMPATIBLE_DATA_SCHEMA

由于数据架构不兼容，检索版本 <start> 和 <end> 之间的表更改失败。

你的读取架构是版本 <readSchema> 中的 <readVersion>，但我们发现版本 <incompatibleVersion> 中的数据架构不兼容。

如果可能，请通过将 <config> 设置为 endVersion 使用最终版本的架构来检索表更改，或者联系支持人员。

DELTA_CHANGE_DATA_FEED_INCOMPATIBLE_SCHEMA_CHANGE

由于架构更改不兼容，在版本 <start> 和 <end> 之间检索表更改失败。

您的读取架构为版本 <readSchema>的 <readVersion>，但我们在版本 <incompatibleVersion>中发现了不兼容的架构更改。

如果可能，请分别查询表从版本 <start> 到 <incompatibleVersion> - 1 的更改，以及从版本 <incompatibleVersion> 到 <end>的更改。

DELTA_CHANGE_DATA_FILE_NOT_FOUND

找不到事务日志中引用的文件 <filePath>。当从文件系统手动删除数据而不是使用表 DELETE 语句时，可能会发生这种情况。此请求似乎是针对变更数据流的。如果是这种情况，当变更数据日志文件超出保留时间并被 VACUUM 语句删除时，可能会发生此错误。有关详细信息，请参阅 <faqPath>

DELTA_CHANGE_TABLE_FEED_DISABLED

SQLSTATE：42807

无法写入具有 delta.enableChangeDataFeed 集的表。来自 Delta 的更改数据馈送不可用。

DELTA_CHECKPOINT_NON_EXIST_TABLE

无法为不存在的表 <path> 创建检查点。是否手动删除_delta_log目录中的文件？

DELTA_CLONE_AMBIGUOUS_TARGET

提供了两个路径作为 CLONE 的目标，因而不明确使用哪一个。在提供

路径的同时，还在 CLONE 处提供 <externalLocation> 的外部位置

<targetIdentifier>。

DELTA_CLONE_INCOMPATIBLE_SOURCE

克隆源具有有效的格式，但具有 Delta 不支持的功能。

有关更多详细信息，请参阅 DELTA_CLONE_INCOMPATIBLE_SOURCE

DELTA_CLONE_INCOMPLETE_FILE_COPY

文件（<fileName>）未完全复制。预期文件大小 <expectedSize>，找到：<actualSize>。若要忽略文件大小检查并继续操作，请将 <config> 设置为 false。

DELTA_CLONE_UNSUPPORTED_SOURCE

克隆源“<mode>”不受支持 <name>，其格式为 <format>。

支持的格式为“delta”、“iceberg”和“parquet”。

DELTA_CLONE_WITH_HISTORY_UNSUPPORTED_SOURCE

不支持的源表：

有关更多详细信息，请参阅 DELTA_CLONE_WITH_HISTORY_UNSUPPORTED_SOURCE

DELTA_CLONE_WITH_HISTORY_UNSUPPORTED_TARGET

不支持的目标表：

有关更多详细信息，请参阅 DELTA_CLONE_WITH_HISTORY_UNSUPPORTED_TARGET

DELTA克隆带行跟踪无统计数据

如果没有统计信息且启用了行跟踪，则无法浅克隆表。

如果要启用行跟踪，需要首先通过运行来收集源表的统计信息：

ANALYZE TABLE table_name COMPUTE DELTA STATISTICS

DELTA_CLUSTERING_CLONE_TABLE_NOT_SUPPORTED

对于 DBR 版本 CLONE，Delta 表的 Liquid 聚类不支持 < 14.0。

DELTA_CLUSTERING_COLUMNS_DATATYPE_NOT_SUPPORTED

CLUSTER BY 不支持，因为以下列：<columnsWithDataTypes> 不支持数据跳过。

DELTA_CLUSTERING_COLUMNS_MISMATCH

提供的聚类分析列与现有的表不匹配。

提供的：<providedClusteringColumns>
现有的：<existingClusteringColumns>

DELTA_CLUSTERING_COLUMN_MISSING_STATS

液体聚类分析需要聚类分析列具有统计信息。在统计信息架构中找不到聚类分析列“<columns>”：

<schema>

DELTA_CLUSTERING_CREATE_EXTERNAL_NON_LIQUID_TABLE_FROM_LIQUID_TABLE

不允许从具有流动聚类的表目录中创建不使用流动聚类的外部表；路径：<path>。

DELTA_CLUSTERING_NOT_SUPPORTED

“<operation>”不支持聚类分析。

DELTA_CLUSTERING_PHASE_OUT_FAILED

无法使用 <phaseOutType> 表功能完成表的 <tableFeatureToAdd>（原因：<reason>）。请再次尝试 OPTIMIZE 命令。

== 错误 ==

<error>

DELTA_CLUSTERING_REPLACE_TABLE_WITH_PARTITIONED_TABLE

不允许通过 REPLACE 命令将使用 Liquid 聚类分析的 Delta 表替换为已分区表。

DELTA_CLUSTERING_SHOW_CREATE_TABLE_WITHOUT_CLUSTERING_COLUMNS

使用 Liquid 聚类分析的 Delta 表（无任何聚类分析列）不支持 SHOW CREATE TABLE。

DELTA_CLUSTERING_TO_PARTITIONED_TABLE_WITH_NON_EMPTY_CLUSTERING_COLUMNS

当现有表具有非空聚类分析列时，不允许将具有 Liquid 聚类分析的 Delta 表转换为分区表：<operation>。

请先运行 ALTER TABLE CLUSTER BY NONE 来删除聚类列。

DELTA_CLUSTERING_WITH_DYNAMIC_PARTITION_OVERWRITE

使用 Liquid 集群的 Delta 表不允许动态分区覆盖模式。

DELTA_CLUSTERING_WITH_PARTITION_PREDICATE

OPTIMIZE Delta 表的 Liquid 聚类命令不支持分区谓词。请删除谓词：<predicates>。

DELTA_CLUSTERING_WITH_ZORDER_BY

具有 Liquid 聚类分析的 Delta 表的 OPTIMIZE 命令不能指定 ZORDER BY。请删除 ZORDER BY (<zOrderBy>。

DELTA_CLUSTER_BY_AUTO_MISMATCH

提供的 clusterByAuto 值与现有表的值不匹配。

DELTA_CLUSTER_BY_INVALID_NUM_COLUMNS

Liquid 聚类分析的 CLUSTER BY 支持最多 <numColumnsLimit> 个聚类分析列，但该表具有 <actualNumColumns> 个聚类分析列。请删除额外的聚类列。

DELTA_CLUSTER_BY_SCHEMA_NOT_PROVIDED

不允许在未定义架构时指定 CLUSTER BY。请为表 <tableName>定义架构。

DELTA_CLUSTER_BY_WITH_BUCKETING

无法同时指定聚类分析和分桶。如果要创建包含群集的 Delta 表，请删除 CLUSTERED BY INTO BUCKETS/bucketBy。

DELTA_CLUSTER_BY_WITH_PARTITIONED_BY

无法同时指定聚类分析和分区。如果要创建具有聚类分析的 Delta 表，请删除 PARTITIONED BY/partitionBy/partitionedBy。

DELTA_COLLATIONS_NOT_SUPPORTED

Delta Lake 不支持排序规则。

DELTA_COLUMN_DATA_SKIPPING_NOT_SUPPORTED_PARTITIONED_COLUMN

分区列“<column>”不支持跳过数据。

DELTA_COLUMN_DATA_SKIPPING_NOT_SUPPORTED_TYPE

类型为 <column> 的列“<type>”不支持跳过数据。

DELTA_COLUMN_MAPPING_MAX_COLUMN_ID_NOT_SET

未在启用列映射的表中设置最大列 ID 属性（<prop>）。

DELTA_COLUMN_MAPPING_MAX_COLUMN_ID_NOT_SET_CORRECTLY

启用列映射的表的最大列 ID 属性（<prop>）是 <tableMax>，不能小于所有字段的最大列 ID（<fieldMax>）。

DELTA_COLUMN_MISSING_DATA_TYPE

未提供列 <colName> 的数据类型。

DELTA_COLUMN_NOT_FOUND

无法在给定的 [<columnName>] 中找到列 <columnList>。

DELTA_COLUMN_NOT_FOUND_IN_MERGE

无法从 <targetCol> 列中找到目标表的列 'INSERT'：<colNames>。 INSERT 子句必须为目标表的所有列指定值。

DELTA_COLUMN_NOT_FOUND_IN_SCHEMA

在下列位置无法找到 <columnName> 列：

<tableSchema>

DELTA_COLUMN_PATH_NOT_NESTED

预期 <columnPath> 是嵌套数据类型，但却发现了 <other>。正在查找

嵌套字段中 <column> 的索引。

Schema:

<schema>

DELTA_COLUMN_STRUCT_TYPE_MISMATCH

SQLSTATE：2200G

结构列 <source> 不能插入到 <targetType>中的 <targetField> 字段 <targetTable> 中。

DELTA_COMMIT_INTERMEDIATE_REDIRECT_STATE

无法处理重定向表状态 '<state>' 中的表提交。

DELTA_COMPACTION_VALIDATION_FAILED

验证路径 <compactedPath> 到 <newPath> 的压缩失败：请提交 bug 报告。

这些 SET 列 <columnList> 之间存在冲突。

DELTA_CONF_OVERRIDE_NOT_SUPPORTED_IN_COMMAND

在 <command> 期间，无法从命令设置配置“<configuration>”。请将其从 TBLPROPERTIES 子句中删除，然后再次重试该命令。

DELTA_CONF_OVERRIDE_NOT_SUPPORTED_IN_SESSION

在 <command> 期间，无法从 SparkSession 配置中设置配置“<configuration>”。请通过运行 spark.conf.unset("<configuration>") 将其取消设置，然后再次重试该命令。

DELTA_CONSTRAINT_ALREADY_EXISTS

约束“<constraintName>”已存在。请先删除旧约束。

旧约束：

<oldConstraint>

DELTA_CONSTRAINT_DATA_TYPE_MISMATCH

列 <columnName> 具有数据类型 <columnType>，无法更改为数据类型 <dataType>，因为以下检查约束引用了此列：

<constraints>

DELTA_CONSTRAINT_DEPENDENT_COLUMN_CHANGE

如果不收集统计信息，则无法启用行跟踪。

如果要启用行跟踪，请执行以下作：

通过运行命令启用统计信息收集

SET <statisticsCollectionPropertyKey> = 真

在没有 NO CONVERT 选项的情况下运行 DELTA TO STATISTICS。

如果不想收集统计信息，请禁用行跟踪：

默认情况下，通过运行以下命令停用启用表功能：

RESET <rowTrackingTableFeatureDefaultKey>

默认情况下，通过运行以下命令停用表属性：

SET <rowTrackingDefaultPropertyKey> = 假

DELTA_COPY_INTO_TARGET_FORMAT

COPY INTO 目标必须是 Delta 表。

DELTA_CREATE_EXTERNAL_TABLE_WITHOUT_SCHEMA

你正在尝试创建外部表 <tableName>

<path> 创建外部表，但在输入路径为空时

输入路径为空。

若要了解有关 Delta 的详细信息，请参阅 <docLink>

DELTA_CREATE_EXTERNAL_TABLE_WITHOUT_TXN_LOG

你正尝试使用 Delta 从 <tableName> 创建外部表 <path>，但在 <logPath> 处没有事务日志。检查上游作业以确保它使用 format("delta") 写入，并且路径是表的根目录。

若要了解有关 Delta 的详细信息，请参阅 <docLink>

DELTA_CREATE_TABLE_IDENTIFIER_LOCATION_MISMATCH

不支持创建具有不同位置的基于路径的 Delta 表。标识符： <identifier>，位置： <location>.

DELTA_CREATE_TABLE_MISSING_TABLE_NAME_OR_LOCATION

必须指定表单名称或位置。

DELTA_CREATE_TABLE_SCHEME_MISMATCH

指定的架构与 <path>的现有架构不匹配。

== 指定的 ==

<specifiedSchema>

== 现有 ==

<existingSchema>

== 差异 ==

<schemaDifferences>

如果打算保留现有架构，可以省略

从 create table 命令省略该架构。否则请确保

架构匹配。

DELTA_CREATE_TABLE_SET_CLUSTERING_TABLE_FEATURE_NOT_ALLOWED

无法使用 <tableFeature> 启用 TBLPROPERTIES 表功能。请使用 CREATE OR REPLACE TABLE CLUSTER BY 创建包含聚类分析的 Delta 表。

DELTA_CREATE_TABLE_WITH_DIFFERENT_CLUSTERING

指定的聚类分析列与 <path>的现有聚类分析列不匹配。

== 指定的 ==

<specifiedColumns>

== 现有 ==

<existingColumns>

DELTA_CREATE_TABLE_WITH_DIFFERENT_PARTITIONING

指定的分区与 <path>的现有分区不匹配。

== 指定的 ==

<specifiedColumns>

== 现有 ==

<existingColumns>

DELTA_CREATE_TABLE_WITH_DIFFERENT_PROPERTY

指定的属性与 <path>的现有属性不匹配。

== 指定的 ==

<specifiedProperties>

== 现有 ==

<existingProperties>

DELTA_CREATE_TABLE_WITH_NON_EMPTY_LOCATION

无法创建表（“<tableId>”）。关联的位置（“<tableLocation>”）不为空，也不是 Delta 表。

DELTA_DATA_CHANGE_FALSE

无法更改表元数据，因为“dataChange”选项设置为 false。尝试的操作：“<op>”。

DELTA_DELETED_PARQUET_FILE_NOT_FOUND

找不到事务日志中引用的文件 <filePath>。可以在 Delta 的数据保留策略下删除此 parquet 文件。

默认数据保留持续时间：<logRetentionPeriod>。 Prquet 文件的修改时间：<modificationTime>。 Prquet 文件的删除时间：<deletionTime>。删除的 Delta 版本：<deletionVersion>。

DELTA_DELETION_VECTOR_MISSING_NUM_RECORDS

提交包含缺少 numRecords 统计信息的删除向量的文件无效。

DELTA_DISABLE_SOURCE_MATERIALIZATION_IN_INSERT_REPLACE_ON_OR_USING_NOT_ALLOWED

禁止在 INSERT REPLACE ON/USING 中通过将'spark.databricks.delta.insertReplaceOnOrUsing.materializeSource' 设置为'none' 来禁用源具体化。

DELTA_DISABLE_SOURCE_MATERIALIZATION_IN_MERGE_NOT_ALLOWED

通过将“spark.databricks.delta.merge.materializeSource”设置为“none”来禁用 MERGE 中的源具体化是不允许的。

DELTA_DOMAIN_METADATA_NOT_SUPPORTED

检测到域 <domainNames>的 DomainMetadata 操作，但未启用 DomainMetadataTableFeature。

DELTA_DROP_COLUMN_AT_INDEX_LESS_THAN_ZERO

SQLSTATE：42KD8

要删除列的索引 <columnIndex> 小于 0。

DELTA_DROP_COLUMN_ON_SINGLE_FIELD_SCHEMA

无法从具有单个列的架构中删除列。 Schema:

<schema>

DELTA_DUPLICATE_ACTIONS_FOUND

针对路径 <actionType> 多次指定了文件操作“<path>”。

它与 <conflictingPath>冲突。

在单个提交中，不允许存在具有相同路径的多个文件操作。

DELTA_DUPLICATE_COLUMNS_FOUND

SQLSTATE：42711

找到重复的列<coltype>：<duplicateCols>。

DELTA_DUPLICATE_COLUMNS_ON_INSERT

INSERT 子句中的列名重复。

DELTA_DUPLICATE_COLUMNS_ON_UPDATE_TABLE

<message>

请在更新表之前删除重复的列。

DELTA_DUPLICATE_DATA_SKIPPING_COLUMNS

找到了重复的数据跳过列：<columns>。

DELTA_DUPLICATE_DOMAIN_METADATA_INTERNAL_ERROR

内部错误：同一事务中的两个 DomainMetadata 操作具有相同的域 <domainName>。

DELTA_DUPLICATE_LOG_ENTRIES_FOUND (发现重复日志条目)

Delta 日志处于非法状态： <numDuplicates> 路径在版本 <version>中包含重复条目。 RESTORE 回退到引入重复问题的提交之前的版本，或者联系支持人员寻求帮助。

DELTA_DV_HISTOGRAM_DESERIALIZATON

无法在表完整性验证期间反序列化已删除的记录计数直方图。

DELTA_DYNAMIC_PARTITION_OVERWRITE_DISABLED

动态分区覆盖模式由会话配置或写入选项指定，但由 spark.databricks.delta.dynamicPartitionOverwrite.enabled=false禁用。

DELTA_EMPTY_DATA

SQLSTATE：428GU

创建 Delta 表时使用的数据没有任何列。

DELTA_EMPTY_DIRECTORY

目录中未找到任何文件：<directory>。

DELTA_EXCEED_CHAR_VARCHAR_LIMIT

SQLSTATE：22001

值“<value>”超过了 char/varchar 类型长度限制。检查失败：<expr>。

DELTA_EXTERNAL_METADATA_UNRESOLVED_PROJECTION

无法在架构上解析投影查询“<query>” ： <schemaTreeString>

DELTA_EXTERNAL_METADATA_UNSUPPORTED_SOURCE

外部元数据不支持源：

有关详细信息，请参阅 DELTA_EXTERNAL_METADATA_UNSUPPORTED_SOURCE

DELTA_FAILED_CAST_PARTITION_VALUE

未能将分区值 <value> 转换为 <dataType>。

DELTA_FAILED_FIND_ATTRIBUTE_IN_OUTPUT_COLUMNS

在现有目标输出<newAttributeName>中找不到 <targetOutputColumns> 。

DELTA_FAILED_INFER_SCHEMA

无法从给定的文件列表中推断架构。

DELTA_FAILED_MERGE_SCHEMA_FILE

SQLSTATE：42KDA

未能合并文件 <file>的架构：

<schema>

DELTA_FAILED_OPERATION_ON_SHALLOW_CLONE

由于浅克隆<sourceTable>仍然存在，并且其中发生了以下错误：<targetTable>，所以无法在源表<message>上运行操作。

DELTA_FAILED_READ_FILE_FOOTER

SQLSTATE：KD001

无法读取文件的页脚：<currentFile>。

DELTA_FAILED_RECOGNIZE_PREDICATE

无法识别谓词“<predicate>”。

DELTA_FAILED_SCAN_WITH_HISTORICAL_VERSION

期望对 Delta 源的最新版本进行全扫描，但找到的是版本 <historicalVersion> 的历史扫描。

DELTA_FAILED_TO_MERGE_FIELDS

SQLSTATE：22005

未能合并字段“<currentField>”和“<updateField>”。

DELTA_FEATURES_PROTOCOL_METADATA_MISMATCH

无法对此表进行作，因为下表功能在元数据中已启用，但未在协议中列出：<features>。

DELTA_FEATURES_REQUIRE_MANUAL_ENABLEMENT

表架构需要手动启用以下表功能：<unsupportedFeatures>。

为此，请针对上面列出的每个功能运行以下命令：

ALTER TABLE SET TBLPROPERTIES table_name （'delta.feature.feature_name' = 'supported'）

将“table_name”和“feature_name”替换为实际值。

当前支持的功能：<supportedFeatures>。

DELTA_FEATURE_CAN_ONLY_DROP_CHECKPOINT_PROTECTION_WITH_HISTORY_TRUNCATION

无法删除检查点保护功能。

只能通过截断历史记录来删除此功能。

请使用 TRUNCATE HISTORY 选项重试：

ALTER TABLE DROP FEATURE table_name checkpointProtectionTRUNCATE HISTORY

DELTA_FEATURE_DROP_CHECKPOINT_FAILED

由于检查点创建失败，删除 <featureName> 失败。

请稍后重试。此问题仍然存在，请与 Databricks 支持部门联系。

DELTA_FEATURE_DROP_CHECKPOINT_PROTECTION_WAIT_FOR_RETENTION_PERIOD

操作未成功，因为仍然存在已删除特征的痕迹。

表历史记录中。 CheckpointProtection 在这些历史版本过期之前

无法删除。

若要删除 CheckpointProtection，请等待历史版本

过期，然后重复此命令。历史版本的保留期为

当前配置为 <truncateHistoryLogRetentionPeriod>。

DELTA_FEATURE_DROP_CONFLICT_REVALIDATION_FAIL

由于并发事务修改了表，因此无法删除功能。

请再次尝试该操作。

<concurrentCommit>

DELTA_FEATURE_DROP_DEPENDENT_FEATURE

无法删除表功能 <feature>，因为此表中的一些其他功能（<dependentFeatures>）依赖于 <feature>。

在删除此功能之前，请考虑先删除它们。

DELTA_FEATURE_DROP_FEATURE_IS_DELTA_PROPERTY

无法从此表中删除 <property> ，因为这是增量表属性，而不是表功能。

DELTA_FEATURE_DROP_FEATURE_NOT_PRESENT

无法从此表中删除 <feature>，因为它当前不存在于该表的协议中。

DELTA_FEATURE_DROP_HISTORICAL_VERSIONS_EXIST

无法删除 <feature>，因为 Delta 日志包含使用该功能的历史版本。

请等到历史记录保留期（<logRetentionPeriodKey>=<logRetentionPeriod>）

已通过，因为该功能最后处于活动状态。

或者，请等待 TRUNCATE HISTORY 保留期到期（<truncateHistoryLogRetentionPeriod>）

然后运行：

ALTER TABLE table_nameDROP FEATURE feature_nameTRUNCATE HISTORY

DELTA_FEATURE_DROP_HISTORY_TRUNCATION_NOT_ALLOWED

特定功能不需要历史记录截断。

DELTA_FEATURE_DROP_NONREMOVABLE_FEATURE

无法删除 <feature>，因为不支持删除此功能。

请联系 Databricks 支持部门。

DELTA_FEATURE_DROP_UNSUPPORTED_CLIENT_FEATURE

无法删除 <feature>，因为此 Databricks 版本不支持它。

请考虑将 Databricks 与更高版本配合使用。

DELTA_FEATURE_DROP_WAIT_FOR_RETENTION_PERIOD

删除 <feature> 部分成功。

此功能现在不再用于表的当前版本。但是，该功能

仍存在于表的历史版本中。无法删除表功能

从表协议中，直到到这些历史版本已过期。

若要从协议中删除表功能，请等待历史版本

在候选文件中找不到要重写的文件（<path>）：

<pathList>

DELTA_FOUND_MAP_TYPE_COLUMN

已找到 MapType。若要访问 MapType 的键或值，请指定一个

of:

<key> 或

<value>

后跟列的名称（仅当该列是结构类型时）。

例如，mymap.key.mykey

如果列是基本类型，mymap.key或 mymap.value 就足够了。

Schema:

<schema>

DELTA_GENERATED_COLUMNS_DATA_TYPE_MISMATCH

列 <columnName> 具有数据类型 <columnType>，无法更改为数据类型 <dataType>，因为以下生成的列引用了此列：

<generatedColumns>。

DELTA_GENERATED_COLUMNS_DEPENDENT_COLUMN_CHANGE

无法更改列 <columnName>，因为以下生成的列引用了此列：

<generatedColumns>。

DELTA_GENERATED_COLUMNS_EXPR_TYPE_MISMATCH

生成的列 <columnName> 的表达式类型是 <expressionType>，但列类型为 <columnType>。

DELTA_GENERATED_COLUMN_UPDATE_TYPE_MISMATCH

列 <currentName> 是一个生成列，或是一个被生成列使用的列。数据类型是 <currentDataType> 且无法转换为数据类型 <updateDataType>。

DELTA_GEOSPATIAL_NOT_SUPPORTED

此版本的 Delta Lake 不支持地理空间类型。

DELTA_GEOSPATIAL_SRID_NOT_SUPPORTED

地理空间类型具有不受支持的 srid：<srid>。 Delta 表仅支持非负 srid 值。

DELTA_ICEBERG_COMPAT_VIOLATION

IcebergCompatV<version> 验证失败。

有关更多详细信息，请参阅 DELTA_ICEBERG_COMPAT_VIOLATION

DELTA_ICEBERG_WRITER_COMPAT_VIOLATION

IcebergWriterCompatV<version> 的验证失败。

有关更多详细信息，请参阅 DELTA_ICEBERG_WRITER_COMPAT_VIOLATION

DELTA_IDENTITY_COLUMNS_ALTER_COLUMN_NOT_SUPPORTED

ALTER TABLE ALTER COLUMN 列不支持 IDENTITY。

DELTA_IDENTITY_COLUMNS_ALTER_NON_DELTA_FORMAT

ALTER TABLE ALTER COLUMN SYNC IDENTITY 仅受 Delta 支持。

DELTA_IDENTITY_COLUMNS_ALTER_NON_IDENTITY_COLUMN

不能对非 ALTER TABLE ALTER COLUMN SYNC IDENTITY 列调用 IDENTITY。

DELTA_IDENTITY_COLUMNS_EXPLICIT_INSERT_NOT_SUPPORTED

SQLSTATE：42808

不支持为 GENERATED ALWAYS AS IDENTITY 列 <colName> 提供值。

DELTA_IDENTITY_COLUMNS_ILLEGAL_STEP

SQLSTATE：42611

IDENTITY 列步骤不能为 0。

DELTA_IDENTITY_COLUMNS_NON_DELTA_FORMAT

IDENTITY 列仅受 Delta 支持。

DELTA_IDENTITY_COLUMNS_PARTITION_NOT_SUPPORTED

不支持 PARTITIONED BY IDENTITY 列 <colName>。

DELTA_IDENTITY_COLUMNS_REPLACE_COLUMN_NOT_SUPPORTED

包含 ALTER TABLE REPLACE COLUMNS 列的表不支持 IDENTITY。

DELTA_IDENTITY_COLUMNS_UNSUPPORTED_DATA_TYPE

SQLSTATE：428H2

<dataType> 列不支持 DataType IDENTITY。

DELTA_IDENTITY_COLUMNS_UPDATE_NOT_SUPPORTED

SQLSTATE：42808

不支持对 UPDATE 列 IDENTITY 运行 <colName>。

DELTA_IDENTITY_COLUMNS_WITH_GENERATED_EXPRESSION

不能使用生成的列表达式指定 IDENTITY 列。

DELTA_ILLEGAL_OPTION

选项“<input>”的值“<name>”无效，<explain>

DELTA_ILLEGAL_USAGE

对 Delta 表执行 <option> 时不允许使用 <operation>。

DELTA_INCONSISTENT_BUCKET_SPEC

Delta Bucketed 表上的 BucketSpec 与元数据中的 BucketSpec 不匹配。预期：<expected>。实际为：<actual>。

DELTA_INCONSISTENT_LOGSTORE_CONFS

（<setKeys>）不能设置为不同的值。请仅设置其中一个值，或将其设置为相同的值。

DELTA_INCORRECT_ARRAY_ACCESS

错误地访问数组类型。使用 arrayname.element.elementname 位置

添加到数组。

DELTA_INCORRECT_ARRAY_ACCESS_BY_NAME

已找到 ArrayType。若要访问 ArrayType 的元素，请指定

<rightName> 而不是 <wrongName>。

Schema:

<schema>

DELTA_INCORRECT_GET_CONF

使用 getConf() 而不是 conf.getConf()。

DELTA_INCORRECT_LOG_STORE_IMPLEMENTATION

SQLSTATE：2200P

间隔不能为 null 或空白。

DELTA_INVALID_CDC_RANGE

从起始值 <start> 到结束值 <end> 的 CDC 范围无效。结束不能早于开始。

DELTA_INVALID_CHARACTERS_IN_COLUMN_NAME

属性名称“<columnName>”包含 " ,;{}()\\n\\t=" 中的无效字符。请使用别名对其进行重命名。

DELTA_INVALID_CHARACTERS_IN_COLUMN_NAMES

在架构的列名中发现 ' ,;{}()\n\t=' 中的无效字符。

无效的列名：<invalidColumnNames>。

请使用其他字符，然后重试。

或者，启用列映射以继续使用这些字符。

DELTA_INVALID_CLONE_PATH

CLONE 的目标位置必须是绝对路径或表名。使用

绝对路径而不是 <path>。

DELTA_INVALID_COLUMN_NAMES_WHEN_REMOVING_COLUMN_MAPPING

在架构的列名中发现 ' ,;{}()\n\t=' 中的无效字符。

无效的列名：<invalidColumnNames>。

如果列名中存在无效字符，则无法删除列映射。

请重命名列以删除无效字符，然后再次执行此命令。

DELTA_INVALID_FORMAT

检测到不兼容的格式。

在 <deltaRootPath>/_delta_log 处发现 Delta 事务日志，

但你正尝试使用 format("<operation> <path>") 进行 <format>。必须在读取和

必须使用“format("delta")”。

若要了解有关 Delta 的详细信息，请参阅 <docLink>

DELTA_INVALID_GENERATED_COLUMN_REFERENCES

生成的列不能使用不存在的列或其他生成的列。

DELTA_INVALID_IDEMPOTENT_WRITES_OPTIONS

幂等 Dataframe 写入的选项无效：<reason>

DELTA_INVALID_INTERVAL

<interval> 不是有效的 INTERVAL。

DELTA_INVALID_INVENTORY_SCHEMA

指定 INVENTORY 的架构不包含所有必填字段。必填字段为：<expectedSchema>

DELTA_INVALID_ISOLATION_LEVEL

无效的隔离级别“<isolationLevel>”。

DELTA_INVALID_LOGSTORE_CONF

（<classConfig>）和（<schemeConfig>）不能同时设置。请仅设置其中一组。

DELTA_INVALID_MANAGED_TABLE_SYNTAX_NO_SCHEMA

如果从未删除它，则可能是查询未跟上进度。请删除其检查点以从头开始。为避免再次发生这种情况，你可以更新 Delta 表的保留策略。

DELTA_MATERIALIZED_ROW_TRACKING_COLUMN_NAME_MISSING

<rowTrackingColumn> 缺少具体化 <tableName> 列名称。

DELTA_MAX_ARRAY_SIZE_EXCEEDED

请使用小于 Int.MaxValue - 8 的限制。

DELTA_MAX_COMMIT_RETRIES_EXCEEDED

此提交失败，因为它已尝试 <numAttempts> 次，但均未成功。

这可能是由多个并发提交连续提交 Delta 表

MetadataChangedException：Delta 表的元数据已由并发更新更改。请重试该操作。<conflictingCommit>

有关更多详细信息，请参阅 <docLink>。

DELTA_MISSING_CHANGE_DATA

获取 [<startVersion>, <endVersion>] 范围的更改数据时出错，因为未记录

版本 [<version>] 的更改数据。如果在此表上启用了更改数据馈送，

使用 DESCRIBE HISTORY 查看其首次启用时间。

否则，若要开始记录更改数据，请使用 ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES

(<key>=true)`。

DELTA_MISSING_COLUMN

在表列中找不到<columnName>： <columnList>

DELTA_MISSING_COMMIT_INFO

此表启用了特征 <featureName>，这要求每次提交中都存在 CommitInfo 操作。但是，提交版本 <version>中缺少 CommitInfo操作。

DELTA_MISSING_COMMIT_TIMESTAMP

此表启用了编号为 <featureName> 的功能，这要求在 CommitInfo 操作中存在 commitTimestamp。但是，此字段尚未在提交版本 <version>中设置。

DELTA_MISSING_DELTA_TABLE

<tableName> 不是 Delta 表。

DELTA_MISSING_DELTA_TABLE_COPY_INTO

表不存在。首先使用 CREATE TABLE <tableName>创建空 Delta 表。

DELTA_MISSING_ICEBERG_CLASS

找不到 Apache Iceberg 类。请确保已安装 Delta Apache Iceberg 支持。

有关详细信息，请参阅 <docLink>。

DELTA_MISSING_NOT_NULL_COLUMN_VALUE

SQLSTATE：23502

列 <columnName>（具有 NOT NULL 约束）在写入表中的数据中缺失。

DELTA_MISSING_PARTITION_COLUMN

SQLSTATE：42KD6

架构 <columnName>中找不到分区列 <columnList>。

DELTA_MISSING_PART_FILES

SQLSTATE：42KD6

找不到检查点版本的所有部件文件：<version>。

DELTA_MISSING_PROVIDER_FOR_CONVERT

CONVERT TO DELTA 仅支持 parquet 表。请将目标重写为 Parquet。 <path>，如果它是一个 Parquet 目录。

DELTA_MISSING_SET_COLUMN

在 SET 列 <columnName> 中没有找到给定列：<columnList>。

DELTA_MISSING_TRANSACTION_LOG

检测到不兼容的格式。

你尝试使用 Delta 来访问 <operation> <path>，但不

存在事务日志。检查上游作业，确保它正在使用

format("delta") 进行写入，并且你正在尝试对表基本路径执行 %1$s。

若要了解有关 Delta 的详细信息，请参阅 <docLink>

DELTA_MODE_NOT_SUPPORTED

不支持指定模式“<mode>”。支持的模式为： <supportedModes>.

DELTA_MULTIPLE_CDC_BOUNDARY

SQLSTATE：42614

为 CDC 读取提供的多个 <startingOrEnding> 参数。请提供一个 <startingOrEnding> 时间戳或 <startingOrEnding> 版本。

DELTA_MULTIPLE_CONF_FOR_SINGLE_COLUMN_IN_BLOOM_FILTER

SQLSTATE：42614

传递给列命令的多个布隆筛选器索引配置：<columnName>。

DELTA_MULTIPLE_SOURCE_ROW_MATCHING_TARGET_ROW_IN_MERGE

SQLSTATE：21506

无法执行合并，因为多个源行匹配并尝试以可能冲突的方式修改 Delta 表中的同一目标行。根据合并的 SQL 语义，当多个源行在同一目标行上匹配时，结果可能不明确，因为不清楚应使用哪个源行来更新或删除匹配的目标行。你可以预处理源表来消除出现多个匹配项的可能性。请参阅在“建议的文档”中提供的链接中的

<usageReference>

DELTA_MUST_SET_ALL_COORDINATED_COMMITS_CONFS_IN_COMMAND

在 <command> 期间，命令中要么同时设置了两个协调提交配置 ("delta.coordinatedCommits.commitCoordinator-preview", "delta.coordinatedCommits.commitCoordinatorConf-preview")，要么都不设置。缺少：“<configuration>”。请在 TBLPROPERTIES 子句中指定此配置或删除其他配置，然后再次重试该命令。

DELTA_MUST_SET_ALL_COORDINATED_COMMITS_CONFS_IN_SESSION

在 <command> 期间，SparkSession 配置中要么同时设置了两个协调提交配置（“coordinatedCommits.commitCoordinator-preview”、“coordinatedCommits.commitCoordinatorConf-preview”），要么都不设置。缺少：“<configuration>”。请在 SparkSession 中设置此配置或取消设置其他配置，然后再次重试该命令。

DELTA_NAME_CONFLICT_IN_BUCKETED_TABLE

以下列名仅供 Delta 分桶表内部使用：<names>。

DELTA_NESTED_FIELDS_NEED_RENAME

输入架构包含大小写与目标表不同的嵌套字段。

需要重命名它们，以避免在写入 Delta 时丢失这些字段中的数据。

Fields:

<fields>。

原始架构：

<schema>

DELTA_NESTED_NOT_NULL_CONSTRAINT

字段 <nestType> 的 <parent> 类型包含 NOT NULL 约束。 Delta 不支持嵌套在数组或映射中的 NOT NULL 约束。若要取消此错误并静默忽略指定的约束，请设置 <configKey> = true。

分析的 <nestType> 类型：

<nestedPrettyJson>

DELTA_NESTED_SUBQUERY_NOT_SUPPORTED

<operation> 条件不支持嵌套子查询。

DELTA_NEW_CHECK_CONSTRAINT_VIOLATION

SQLSTATE：23512

<numRows> 行 <tableName> 违反新 CHECK 约束（<checkConstraint>）。

DELTA_NEW_NOT_NULL_VIOLATION

SQLSTATE：23512

<numRows> 中的 <tableName> 行违反了 NOT NULL 上的新 <colName> 约束。

DELTA_NON_BOOLEAN_CHECK_CONSTRAINT

CHECK 约束 '<name>' (<expr>) 应该是一个布尔表达式。

DELTA_NON_DETERMINISTIC_EXPRESSION_IN_GENERATED_COLUMN

已找到 <expr>。生成的列不能使用非确定性表达式。

DELTA_NON_DETERMINISTIC_FUNCTION_NOT_SUPPORTED

不支持在<operation> <expression>中使用非确定性函数。

DELTA_NON_LAST_MATCHED_CLAUSE_OMIT_CONDITION

当 MATCHED 语句中有多个 MERGE 子句时，只有最后一个 MATCHED 子句可以省略条件。

DELTA_NON_LAST_NOT_MATCHED_BY_SOURCE_CLAUSE_OMIT_CONDITION

当 NOT MATCHED BY SOURCE 语句中有多个 MERGE 子句时，只有最后一个 NOT MATCHED BY SOURCE 子句可以省略条件。

DELTA_NON_LAST_NOT_MATCHED_CLAUSE_OMIT_CONDITION

当 NOT MATCHED 语句中有多个 MERGE 子句时，只有最后一个 NOT MATCHED 子句可以省略条件。

DELTA_NON_PARSABLE_TAG

无法分析标记 <tag>。

文件标记为： <tagList>.

DELTA_NON_PARTITION_COLUMN_ABSENT

SQLSTATE：KD005

写入 Delta 的数据至少需要包含一个非分区列。<details>

DELTA_NON_PARTITION_COLUMN_REFERENCE

谓词引用非分区列“<columnName>”。只能引用分区列：[<columnList>]。

DELTA_NON_PARTITION_COLUMN_SPECIFIED

指定了非分区列 <columnList>，但只能指定分区列：<fragment>。

DELTA_NON_SINGLE_PART_NAMESPACE_FOR_CATALOG

Delta 目录需要单部分命名空间，但 <identifier> 是多部分。

DELTA_NON_UC_COMMIT_COORDINATOR_NOT_SUPPORTED_IN_COMMAND

不支持通过命令将提交协调器设置为“<nonUcCoordinatorName>”，因为 UC 管理的表只能将“unity-catalog”设置为提交协调器。请将其更改为“unity-catalog”，或者从 TBLPROPERTIES 子句中删除所有协调提交表属性，然后再次重试该命令。

DELTA_NON_UC_COMMIT_COORDINATOR_NOT_SUPPORTED_IN_SESSION

不支持从 SparkSession 配置中将提交协调器设置为<nonUcCoordinatorName>，因为 UC 管理的表格只能使用“unity-catalog”作为提交协调器。请通过运行 spark.conf.set("<coordinatorNameDefaultKey>", "unity-catalog") 将其更改为“unity-catalog”，或者通过运行 spark.conf.unset("<coordinatorNameDefaultKey>")、spark.conf.unset("<coordinatorConfDefaultKey>") 和 spark.conf.unset("<tableConfDefaultKey>") 从 SparkSession 配置中删除所有协调提交表属性，然后再次重试该命令。

DELTA_NOT_A_DATABRICKS_DELTA_TABLE

<table> 不是 Delta 表。如果要使用 Databricks Delta 创建此表，请先删除此表。

DELTA_NOT_A_DELTA_TABLE

<tableName> 不是 Delta 表。如果要使用 Delta Lake 重新创建此表，请先删除此表。

DELTA_NOT_NULL_COLUMN_NOT_FOUND_IN_STRUCT

在结构体中找不到不可为空的列：<struct>。

DELTA_NOT_NULL_CONSTRAINT_VIOLATED

SQLSTATE：23502

列 NOT NULL 违反了 <columnName> 约束。

DELTA_NOT_NULL_NESTED_FIELD

不能将不可为 null 的嵌套字段添加到可为 null 的父级。请相应地设置父列的可为 Null 性。

DELTA_NO_COMMITS_FOUND

在 <logPath> 处未找到提交。

DELTA_NO_RECREATABLE_HISTORY_FOUND

在 <logPath> 处未找到可重建的提交。

DELTA_NO_REDIRECT_RULES_VIOLATED

DELTA_PROTOCOL_CHANGED

ProtocolChangedException：Delta表的协议版本已被并发更新更改。 <additionalInfo> <conflictingCommit>

有关更多详细信息，请参阅 <docLink>。

DELTA_PROTOCOL_PROPERTY_NOT_INT

协议属性 <key> 必须是整数。已找到 <value>。

DELTA_READ_FEATURE_PROTOCOL_REQUIRES_WRITE

无法仅升级读取器协议版本以使用表功能。写入器协议版本必须至少为 <writerVersion> 才能继续。有关表协议版本的详细信息，请参阅 <docLink>。

DELTA_READ_TABLE_WITHOUT_COLUMNS

SQLSTATE：428GU

尝试读取不包含任何列的 Delta 表 <tableName>。

使用选项 mergeSchema = true 写入一些新数据，以便能够读取表。

DELTA_REGEX_OPT_SYNTAX_ERROR

SQLSTATE：2201B

请重新检查“”<regExpOption>的语法。

DELTA_RELATION_PATH_MISMATCH

SQLSTATE：2201B

关系路径“<relation>”与 <targetType>“路径”<targetPath>不匹配。

DELTA_REPLACE_WHERE_IN_OVERWRITE

不能将 replaceWhere 与按筛选器覆盖结合使用。

DELTA_REPLACE_WHERE_MISMATCH

SQLSTATE：44000

写入的数据不符合部分表覆盖条件或约束“<replaceWhere>”。

<message>

DELTA_REPLACE_WHERE_WITH_DYNAMIC_PARTITION_OVERWRITE

“replaceWhere”表达式和“partitionOverwriteMode”=“dynamic”不能在 DataFrameWriter 选项中设置。

DELTA_REPLACE_WHERE_WITH_FILTER_DATA_CHANGE_UNSET

当“dataChange”设置为 false 时，“replaceWhere”不能与数据筛选器结合使用。筛选器： <dataFilters>.

DELTA_ROW_ID_ASSIGNMENT_WITHOUT_STATS

如果没有行计数统计信息，则无法分配行 ID。

通过运行以下命令 ANALYZE TABLE 收集表的统计信息：

ANALYZE TABLE 表名 COMPUTE DELTA STATISTICS

增量行跟踪的回填操作与未回填的操作同时运行

检测到行跟踪启用操作与行跟踪禁用操作同时正在进行。正在中止禁用操作。请在启用操作完成后，根据需要重试禁用操作。

DELTA 行跟踪非法属性组合

检测到非法表状态。表属性 <property1> 和 <property2> 都设置为 true。可以通过禁用这两个表属性中的任何一个来解决该问题。

请联系 Databricks 支持部门获取进一步帮助。

DELTA_SCHEMA_CHANGED

检测到的架构更改：

流式处理源架构：<readSchema>

数据文件架构：<dataSchema>

请尝试重启查询。如果每次重启查询后此问题重复出现，并且没有

进展，则原因是你做出了不兼容的架构更改，需要

使用新的检查点目录从头开始启动查询。

DELTA_SCHEMA_CHANGED_WITH_STARTING_OPTIONS

版本 <version>中检测到的架构更改：

流式处理源架构：<readSchema>

数据文件架构：<dataSchema>

请尝试重启查询。如果每次重启查询后此问题重复出现，并且没有

进展，则原因是你做出了不兼容的架构更改，需要

使用新的检查点目录从头开始启动查询。如果问题在之后仍然存在

更换到新的检查点目录时，您可能需要更改现有设置。

“startingVersion”或“startingTimestamp”选项，以使用新的检查点目录

从高于 <version> 的版本重新开始。

DELTA_SCHEMA_CHANGED_WITH_VERSION

版本 <version>中检测到的架构更改：

流式处理源架构：<readSchema>

数据文件架构：<dataSchema>

请尝试重启查询。如果每次重启查询后此问题重复出现，并且没有

进展，则原因是你做出了不兼容的架构更改，需要

使用新的检查点目录从头开始启动查询。

DELTA_SCHEMA_CHANGE_SINCE_ANALYSIS

因为你的 DataFrame，Delta 表的架构已以不兼容的方式更改

或者 DeltaTable 对象已被创建。请重新定义 DataFrame 或 DeltaTable 对象。

Changes:

<schemaDiff> <legacyFlagMessage>

DELTA_SCHEMA_NOT_PROVIDED

未提供表架构。在使用 REPLACE 表时，请提供表的架构（列定义），但未提供 AS SELECT 查询。

DELTA_SCHEMA_NOT_SET

SQLSTATE：KD008

未设置表架构。将数据写入其中或使用 CREATE TABLE 来设置架构。

DELTA_SET_LOCATION_SCHEMA_MISMATCH

新的 Delta 位置的架构与当前表架构不同。

为 <badCols> 指定了非分区列 SHOW PARTITIONS。

DELTA_SHOW_PARTITION_IN_NON_PARTITIONED_TABLE

SHOW PARTITIONS 不允许在未分区的表上执行：<tableName>。

DELTA_SOURCE_IGNORE_DELETE

在版本 <removedFile> 的流源中检测到已删除的数据（例如 <version>）。目前不支持。如果要忽略删除，请将选项“ignoreDeletes”设置为“true”。可以在路径 <dataPath>找到源表。

DELTA_SOURCE_TABLE_IGNORE_CHANGES

在版本 <file>的源表中检测到数据更新（例如 <version>）。目前不支持。如果这种情况经常发生，并且可以跳过更改，请将选项“skipChangeCommits”设置为“true”。如果您希望数据更新能够得到反映，请使用新的检查点目录重启此查询；如果您正在使用 Lakeflow Declarative Pipelines，则可以执行完全刷新。如果需要处理这些更改，请切换到 MV 模式。可以在路径 <dataPath>找到源表。

DELTA_STARTING_VERSION_AND_TIMESTAMP_BOTH_SET

请提供<version>或<timestamp>。

DELTA_STATS_COLLECTION_COLUMN_NOT_FOUND

在 Parquet 元数据中找不到列的 <statsType> 统计信息：<columnPath>。

DELTA_STREAMING_CANNOT_CONTINUE_PROCESSING_POST_SCHEMA_EVOLUTION

我们检测到 Delta 流式处理源中 Delta 版本 <opType> 与 <previousSchemaChangeVersion> 之间的一个或多个非累加架构更改 (<currentSchemaChangeVersion>)。

Changes:

<columnChangeDetails>

在我们使用版本 <currentSchemaChangeVersion> 的最终架构继续流处理之前，请检查你是否想手动将架构更改传播到接收器表。

一旦修复了接收器表的架构或决定无需修复，就可以设置以下配置来解除非累加架构更改的阻止并继续流处理。

使用数据帧读取器选项：

仅针对此系列架构更改解除此特定流的阻止：

<unblockChangeOptions>

若要解除屏蔽此特定流：

<unblockStreamOptions>

使用 SQL 配置：

仅针对此系列架构更改解除此特定流的阻止：

<unblockChangeConfs>

若要解除屏蔽此特定流：

<unblockStreamConfs>

解除所有流的阻止：

<unblockAllConfs>

DELTA_STREAMING_CHECK_COLUMN_MAPPING_NO_SNAPSHOT

在检查列映射架构更改时，未能获取起始版本的 Delta 日志快照。请选择其他起始版本，或通过将“<config>”设置为“true”来强制启用流式读取，但需自负风险。

DELTA_STREAMING_INCOMPATIBLE_SCHEMA_CHANGE

对于具有读取不兼容架构更改的表（例如重命名或删除或数据类型更改），不支持流式读取。

有关解决此问题的详细信息和可能的后续步骤，请查看 <docLink> 的文档

读取的架构：<readSchema>。不兼容的数据架构：<incompatibleSchema>。

DELTA_STREAMING_INCOMPATIBLE_SCHEMA_CHANGE_USE_SCHEMA_LOG

对于具有读取不兼容架构更改的表（例如重命名或删除或数据类型更改），不支持流式读取。

请提供“schemaTrackingLocation”，以便为 Delta 流处理启用非累加架构演变。

有关详细信息，请参阅 <docLink>。

读取的架构：<readSchema>。不兼容的数据架构：<incompatibleSchema>。

DELTA_STREAMING_METADATA_EVOLUTION

Delta 表的架构、表配置或协议在流式处理期间已更改。

架构或元数据跟踪日志已更新。

请重启流以继续使用更新的元数据进行处理。

更新的架构：<schema>。

更新的表配置：<config>。

更新的表协议：<protocol>

DELTA_STREAMING_SCHEMA_EVOLUTION_UNSUPPORTED_ROW_FILTER_COLUMN_MASKS

使用架构跟踪从源表 <tableId> 进行流式传输时不支持行筛选器或列掩码。

请删除行筛选器或列掩码，或者禁用架构跟踪。

DELTA_STREAMING_SCHEMA_LOCATION_CONFLICT

从位于“<loc>”的表流式传输时检测到有冲突的架构位置“<table>”。

另一个流可能重用相同的架构位置，这是不允许的。

请提供一个新的唯一 schemaTrackingLocation 路径或 streamingSourceTrackingId，作为此表中某个数据流的读取选项。

DELTA_STREAMING_SCHEMA_LOCATION_NOT_UNDER_CHECKPOINT

架构位置“<schemaTrackingLocation>”必须放在检查点位置“<checkpointLocation>”下。

无法初始化 Delta 流式处理源架构日志，因为

我们在从表版本 <a> 向 <b>提供流式处理批处理时检测到不兼容的架构或协议更改。

DELTA_STREAMING_SCHEMA_LOG_PARSE_SCHEMA_FAILED

无法从 Delta 流式处理源架构日志文件中解析架构。

架构日志可能已损坏。请选择新的架构位置。

DELTA_TABLE_ALREADY_CONTAINS_CDC_COLUMNS

SQLSTATE：42711

无法对表启用变更数据捕获。表已包含

保留的列 <columnList>，

这些列将在内部用作表的更改数据馈送的元数据。若要为

表上的更改数据馈送将重命名/删除这些列。

DELTA_TABLE_ALREADY_EXISTS

表 <tableName> 已存在。

DELTA_TABLE_FOR_PATH_UNSUPPORTED_HADOOP_CONF

当前 DeltaTable.forPath 仅支持以 <allowedPrefixes> 开头的 Hadoop 配置键，但得到的是 <unsupportedOptions>。

DELTA_TABLE_ID_MISMATCH

<tableLocation> 处的 Delta 表已替换，但此命令使用的是该表。

表的 ID 从 <oldId> 变为 <newId>。

请重试当前命令，以确保读取表的视图一致性。

DELTA_TABLE_INVALID_REDIRECT_STATE_TRANSITION

无法更新表重定向状态：尝试状态转换无效。

Delta 表<table>无法从<oldState>更改为<newState>。

DELTA_TABLE_INVALID_SET_UNSET_REDIRECT

无法对SET上的属性 UNSET 或 <table> 重定向：当前属性 '<currentProperty>' 与新属性 '<newProperty>' 不匹配。

DELTA_TABLE_LOCATION_MISMATCH

现有的表 <tableName> 位于 <existingTableLocation>。它与指定的位置 <tableLocation> 不匹配。

DELTA_TABLE_NOT_FOUND

Delta 表 <tableName> 不存在。

DELTA_TABLE_NOT_SUPPORTED_IN_OP

表在 <operation> 中不受支持。请改用路径。

DELTA_TABLE_ONLY_OPERATION

<tableName> 不是 Delta 表。 <operation> 仅支持用于 Delta 表。

DELTA_TABLE_UNRECOGNIZED_REDIRECT_SPEC

Delta 日志包含无法识别的表重定向规范“<spec>”。

DELTA_TARGET_TABLE_FINAL_SCHEMA_EMPTY

SQLSTATE：428GU

目标表最终架构为空。

DELTA_TIMESTAMP_GREATER_THAN_COMMIT

目录分区架构：

<catalogPartitionSchema>

提供的分区架构：

<userPartitionSchema>

DELTA_UNIFORM_COMPATIBILITY_LOCATION_CANNOT_BE_CHANGED

无法更改 delta.universalFormat.compatibility.location。

DELTA_UNIFORM_COMPATIBILITY_LOCATION_NOT_REGISTERED

SQLSTATE：42K0I

delta.universalFormat.compatibility.location 未在目录中注册。

DELTA_UNIFORM_COMPATIBILITY_MISSING_OR_INVALID_LOCATION

统一兼容性格式的位置缺失或无效。请为 delta.universalFormat.compatibility.location 设置空目录。

失败的原因：

有关更多详细信息，请参阅 DELTA_UNIFORM_COMPATIBILITY_MISSING_OR_INVALID_LOCATION

DELTA_UNIFORM_ICEBERG_INGRESS_VIOLATION

读取具有 Delta Uniform 的 Apache Iceberg 失败。

有关更多详细信息，请参阅 DELTA_UNIFORM_ICEBERG_INGRESS_VIOLATION

DELTA_UNIFORM_INGRESS_AMBIGUOUS_FORMAT

发现多个 Delta Uniform 入口格式（<formats>），最多只能设置一个。

DELTA_UNIFORM_INGRESS_NOT_SUPPORTED

不支持创建或刷新统一入口表。

DELTA_UNIFORM_INGRESS_NOT_SUPPORTED_FORMAT

不支持格式 <fileFormat>。仅支持原始文件格式为 iceberg 和 hudi。

DELTA_UNIFORM_INGRESS_VIOLATION

通用格式（<format>）的验证失败： <violation>。

DELTA_UNKNOWN_CONFIGURATION

无法对列 <opName> 执行列映射操作 <quotedColumnNames>

因为这些列包含布隆筛选索引。

如果你要对包含布隆筛选索引的列执行

列映射操作，

请先删除布隆筛选器索引：

DROP BLOOMFILTER INDEX ON TABLE 表名 FOR COLUMNS(<columnNames>）

如果要删除表上的所有 Bloom 筛选器索引，请使用：

DROP BLOOMFILTER INDEX ON TABLE 表名

DELTA_UNSUPPORTED_COLUMN_MAPPING_PROTOCOL

当前表协议版本不支持更改列映射模式

使用 <config>。

列映射所需的 Delta 协议版本：

<requiredVersion>

表的当前 Delta 协议版本：currentVersion

<currentVersion>

<advice>

DELTA_UNSUPPORTED_COLUMN_MAPPING_SCHEMA_CHANGE

检测到架构更改：

预期表功能 <feature> 的状态是“supported”，但却是“<status>”。

DELTA_UNSUPPORTED_FIELD_UPDATE_NON_STRUCT

仅 StructType 支持更新嵌套字段，但你在尝试更新类型为 <columnName> 的 <dataType> 的字段。

DELTA_UNSUPPORTED_FSCK_WITH_DELETION_VECTORS

不支持对缺少删除矢量文件的表版本执行“FSCK REPAIR TABLE”命令。

请联系支持人员。

DELTA_UNSUPPORTED_GENERATE_WITH_DELETION_VECTORS

不支持对带有删除矢量的表版本执行“GENERATE symlink_format_manifest”命令。

为了生成没有删除矢量的表版本，请运行“REORG TABLE table APPLY (PURGE”）。然后重新运行“GENERATE”命令。

因为这些列包含布隆筛选索引。

如果要使用 Bloom Filter Index（es）更改列的数据类型，

请先删除布隆筛选器索引：

DROP BLOOMFILTER INDEX ON TABLE 表名 FOR COLUMNS(<columnNames>）

如果要删除表上的所有 Bloom 筛选器索引，请使用：

DROP BLOOMFILTER INDEX ON TABLE 表名

DELTA_UNSUPPORTED_VACUUM_SPECIFIC_PARTITION

清空 Delta 表时，请提供基本路径（<baseDeltaPath>）。目前不支持清空特定分区。

DELTA_UNSUPPORTED_WRITES_STAGED_TABLE

SQLSTATE：42807

表实现不支持写入：<tableName>。

DELTA_UNSUPPORTED_WRITES_WITHOUT_COORDINATOR

你正在尝试对已在提交协调器 <coordinatorName> 中注册的表执行写入。但是，当前环境中不提供此协调器实现，不允许在没有协调器的情况下进行写入。

DELTA_UNSUPPORTED_WRITE_SAMPLE_TABLES

不支持写入示例表。

DELTA_UPDATE_SCHEMA_MISMATCH_EXPRESSION

无法将 <fromCatalog> 强制转换为 <toCatalog>。所有嵌套列必须匹配。

DELTA_V2_CHECKPOINTS_REQUIRED_FOR_OPERATION

CHECKPOINT 操作要求表上启用 V2 检查点。

DELTA_VACUUM_COPY_INTO_STATE_FAILED

数据文件上的 VACUUM 操作已成功，但 COPY INTO 状态的垃圾回收操作失败。

DELTA_VERSIONS_NOT_CONTIGUOUS

SQLSTATE：KD00C

版本（<versionList>）不是连续的。

在尝试加载版本<startVersion>时检测到版本<endVersion><versionToLoad>之间的增量日志中的差距。

有关更多详细信息，请参阅 DELTA_VERSIONS_NOT_CONTIGUOUS

DELTA_VERSION_INVALID

SQLSTATE：42815

提供的版本（<version>）不是有效的版本。

DELTA_VIOLATE_CONSTRAINT_WITH_VALUES

SQLSTATE：23001

具有值的行违反了 CHECK 约束 <constraintName> <expression>：

<values>。

DELTA_VIOLATE_TABLE_PROPERTY_VALIDATION_FAILED

表 <table> 的属性验证已被违反。

有关更多详细信息，请参阅 DELTA_VIOLATE_TABLE_PROPERTY_VALIDATION_FAILED

DELTA_WRITE_INTO_VIEW_NOT_SUPPORTED

<viewIdentifier> 是视图。不能将数据写入视图。

DELTA_ZORDERING_COLUMN_DOES_NOT_EXIST

数据架构中不存在 Z 排序列 <columnName>。

DELTA_ZORDERING_ON_COLUMN_WITHOUT_STATS

Autoloader

CF_ADD_NEW_NOT_SUPPORTED

指定架构时不支持架构演变模式 <addNewColumnsMode>。若要使用此模式，可以改为通过 cloudFiles.schemaHints 提供架构。

CF_AMBIGUOUS_AUTH_OPTIONS_ERROR

找到了（默认）目录列表模式的通知设置

身份验证选项：

<options>

如果要使用文件通知模式，请显式设置：

.option（“cloudFiles.<useNotificationsKey>”， “true”）

如果要跳过选项验证步骤并忽略这些

自动加载程序无法存档已处理的文件，因为它对源目录或移动目标没有写入权限。

<reason>

若要修复，可以：

向源目录授予写入权限并移动目标，或
将 cleanSource 设置为“OFF”

还可以通过将 SQLConf spark.databricks.cloudFiles.cleanSource.disabledDueToAuthorizationErrors 设置为“true”来解除阻止流。

CF_DUPLICATE_COLUMN_IN_DATA

尝试推断表的分区架构时出错。在数据和分区路径中复制了相同的列。若要忽略分区值，请使用以下命令显式提供分区列： .option("cloudFiles.<partitionColumnsKey>", "{comma-separated-list}")

CF_EMPTY_DIR_FOR_SCHEMA_INFERENCE

当输入路径 <path> 为空时，无法推断架构。请在输入路径中存在文件或指定架构时尝试启动流。

CF_EVENT_GRID_AUTH_ERROR

无法创建事件网格订阅。请确保服务

主体具有 <permissionType> 事件网格订阅。请参阅以下位置的更多详细信息：

<docLink>

CF_EVENT_GRID_CREATION_FAILED

无法创建事件网格订阅。请确保 Microsoft.EventGrid

在订阅中注册为资源提供程序。请参阅以下位置的更多详细信息：

<docLink>

CF_EVENT_GRID_NOT_FOUND_ERROR

无法创建事件网格订阅。请确保存储

帐户 (<storageAccount>) 位于资源组 (<resourceGroup>) 的下面，并且

CF_FAILED_TO_WRITE_TO_SCHEMA_LOG

无法在位置 <path>写入架构日志。

CF_FILE_FORMAT_REQUIRED

找不到所需的选项：cloudFiles.format。

CF_FOUND_MULTIPLE_AUTOLOADER_PUBSUB_SUBSCRIPTIONS

发现主题 <num> 有多个（<topicName> 个）订阅使用自动加载程序前缀：

<subscriptionList>

每个主题只能有一个订阅。请手动确保主题没有多个订阅。

CF_GCP_AUTHENTICATION

请提供以下所有凭据：<clientEmail>、<client>、

与托管文件事件一起使用时，自动加载程序不支持以下选项：

<optionList>

建议删除这些选项，然后重启流。

CF_INVALID_MANAGED_FILE_EVENTS_RESPONSE

来自托管文件事件服务的响应无效。请联系 Databricks 支持部门获取帮助。

有关更多详情，请参阅 CF_INVALID_MANAGED_FILE_EVENTS_RESPONSE

CF_INVALID_SCHEMA_EVOLUTION_MODE

cloudFiles. <schemaEvolutionModeKey> 必须是以下之一

“<addNewColumns>”
“<failOnNewColumns>”
“<rescue>”
“<noEvolution>”

CF_INVALID_SCHEMA_HINTS_OPTION

模式提示不能多次指定某个特定的列。

在这种情况下，请重新定义列：<columnName>

在 schemaHints 中多次：

<schemaHints>

CF_INVALID_SCHEMA_HINT_COLUMN

重启。请联系 Databricks 支持部门获取帮助。

CF_MISSING_PARTITION_COLUMN_ERROR

配置：“<sourceProtocolVersionKey> = <value>”

以恢复流。请参阅：

必须为 SFTP 指定密码或密钥文件。

请在源 URI 中或通过 <passwordOption>指定密码，或通过 <keyFileOption>指定密钥文件内容。

CF_SFTP_NOT_ENABLED

未启用访问 SFTP 文件。请联系 Databricks 支持部门获取帮助。

CF_SFTP_REQUIRE_FULL_PATH

以 sftp：//$user@$host：$port/$path 的形式指定 SFTP 源的完整路径组件，以确保准确查找 UC 连接。

CF_SFTP_REQUIRE_UC_CLUSTER

访问 SFTP 文件需要启用 UC 的群集。请联系 Databricks 支持部门获取帮助。

CF_SFTP_USERNAME_NOT_FOUND

找到未知选项键：

<optionList>

架构演变模式 <mode> 不支持用于格式：<format>。请将架构演变模式设置为“none”。

CF_USE_DELTA_FORMAT

此语法不支持从 Delta 表读取。如果要使用 Delta 中的数据，请参阅文档：读取 Delta 表（<deltaDocLink>），或读取 Delta 表作为流源（<streamDeltaDocLink>）。来自 Delta 的流式处理源已针对数据的增量使用进行了优化。

Geospatial

EWKB_PARSE_ERROR

分析 EWKB 时出错：<parseError> 位置处的 <pos>

有关详细信息，请参阅EWKB_PARSE_ERROR

GEOJSON_PARSE_ERROR

在位置 <parseError> 解析 GeoJSON 时出错：<pos>

有关详细信息，请参阅 GEOJSON_PARSE_ERROR

GEO_ENCODER_SRID_MISMATCH_ERROR

无法对值进行编码 <type> ，因为提供要编码的值的 SRID <valueSrid> 与 SRID 类型不匹配： <typeSrid>。

H3_INVALID_CELL_ID

<h3Cell> 不是有效的 H3 单元格 ID

有关更多详细信息，请参阅 H3_INVALID_CELL_ID

H3_INVALID_GRID_DISTANCE_VALUE

H3 网格距离 <k> 必须为非负

有关更多详细信息，请参阅 H3_INVALID_GRID_DISTANCE_VALUE

H3_INVALID_RESOLUTION_VALUE

H3 分辨率 <r> 必须介于 <minR> 和 <maxR>之间（含两端）

有关更多详细信息，请参阅 H3_INVALID_RESOLUTION_VALUE

H3_NOT_ENABLED

禁用或不支持 <h3Expression>。请考虑切换到支持 H3 表达式的层

有关更多详细信息，请参阅 H3_NOT_ENABLED

H3_PENTAGON_ENCOUNTERED_ERROR

计算网格距离为 <h3Cell> 的 <k> 的六边形环时出现五边形

H3_UNDEFINED_GRID_DISTANCE

未定义 <h3Cell1> 和 <h3Cell2> 之间的 H3 网格距离

ST_DIFFERENT_SRID_VALUES

“<sqlFunction>”的参数必须具有相同的 SRID 值。找到的 SRID 值：<srid1>、<srid2>

ST_INVALID_ARGUMENT

分析 WKB 时出错：<parseError> 位置处的 <pos>

有关更多详细信息，请参阅 WKB_PARSE_ERROR

WKT_PARSE_ERROR

分析 WKT 时出错：<parseError> 位置处的 <pos>

有关更多详细信息，请参阅 WKT_PARSE_ERROR

统一目录

无法删除标记列

无法删除列，因为它分配了一个或多个已管理标签。在继续作之前，请查看文档 <docLink> ，获取有关如何安全地删除标记并删除列的说明。

CHILD_CREATION_FORBIDDEN_FOR_FOREIGN_SECURABLE (禁止为外部可安全对象创建子对象)

类型为<childSecurableName>的安全对象<childSecurableType>不能在种类为<parentSecurableName>的父级<parentSecurableKind>中创建。

列格式与列类型不兼容_COLUMN_FORMAT_INCOMPATIBLE_WITH_COLUMN_TYPE

列 <columnName> 的格式 <formatType> 与列类型 <columnType>不兼容。

CONFLICTING_COLUMN_NAMES_ERROR

SQLSTATE：42711

列 <columnName> 与同名的另一列冲突，该列仅因尾随空格而不同（例如，名为 <columnName>现有列）。请使用其他名称重命名列。

CONNECTION_CREDENTIALS_NOT_SUPPORTED_FOR_ONLINE_TABLE_CONNECTION

为 <connectionType>类型的连接获取连接级别凭据的请求无效。此类凭据仅适用于托管 PostgreSQL 连接。

CONNECTION_TYPE_NOT_ENABLED

连接类型“<connectionType>”未启用。请启用连接以使用它。

DELTA_SHARING_PROVISIONING_STATE_NOT_ACTIVE（增量共享配置状态未激活）

共享实体“”<securableFullName>当前不可用，因为它尚未与相应的源实体完全同步。由 <reason> 引起：

DELTA_SHARING_READ_ONLY_RECIPIENT_EXISTS

已经存在一个具有相同共享标识符“<existingRecipientName>”的 Recipient 对象“<existingMetastoreId>”。

DELTA_SHARING_READ_ONLY_SECURABLE_KIND

Delta Sharing 安全对象类型 <securableKindName> 的数据是只读的，不能创建、修改或删除。

EXTERNAL_ACCESS_DISABLED_ON_METASTORE

由于已禁用元存储 <metastoreName> 的外部数据访问，非 Databricks 计算环境会拒绝凭据贩卖。请联系你的元存储管理员，在元存储上启用“外部数据访问”配置。

EXTERNAL_ACCESS_NOT_ALLOWED_FOR_TABLE

由于表的类型是 <tableId>，ID 为 <securableKind> 的表无法从 Databricks 计算环境外部访问。仅可以外部访问“TABLE_EXTERNAL”、“TABLE_DELTA_EXTERNAL”和“TABLE_DELTA”表类型。

EXTERNAL_USE_SCHEMA_ASSIGNED_TO_INCORRECT_SECURABLE_TYPE

特权 EXTERNAL USE SCHEMA 不适用于该实体 <assignedSecurableType>，只能用于架构或目录。请从 <assignedSecurableType> 对象中删除该权限，并将其分配给架构或目录。

EXTERNAL_WRITE_NOT_ALLOWED_FOR_TABLE

id 为 <tableId> 的表无法从 Databricks 计算环境外部写入，因为它的类型 <securableKind>。仅可以外部写入“TABLE_EXTERNAL”和“TABLE_DELTA_EXTERNAL”表类型。

FOREIGN_CATALOG_STORAGE_ROOT_MUST_SUPPORT_WRITES

<catalogType> 类型的外部目录的存储位置将用于卸载数据，因此不能设置为只读。

HMS_SECURABLE_OVERLAP_LIMIT_EXCEEDED

输入路径 <resourceType> 的 <url> 数量超过了重叠 HMS <overlapLimit> 允许的限制 (<resourceType>)。

INVALID_DATASOURCE_FORMAT

不支持<datasourceFormat>数据源格式“<tableTypeSuffix> <catalogKindSuffix>”。

INVALID_RESOURCE_NAME_DELTA_SHARING

使用资源名称不支持 Delta Sharing 请求

INVALID_RESOURCE_NAME_ENTITY_TYPE

提供的资源名称引用实体类型 <provided>，但应该引用 <expected>

INVALID_RESOURCE_NAME_METASTORE_ID

提供的资源名称引用不在当前请求范围内的元存储

LOCATION_OVERLAP

输入路径 URL“<path>”与“<overlappingLocation>”调用中的 <caller> 重叠。 <conflictingSummary>。 <permissionErrorSuggestion>

MANAGED_TABLE_FORMAT

托管表仅支持 Delta。提供的数据源格式为 <datasourceFormat>.

MONGO_DB_SRV_CONNECTION_STRING_DOES_NOT_ALLOW_PORT

不允许创建或更新 MongoDB 连接，因为 MongoDB SRV 连接字符串不需要端口。

请删除端口，因为 SRV 连接字符串不需要端口。

PRINCIPAL_DOES_NOT_EXIST（主体不存在）

找不到名称为<principalName>的主体。

权限支持未启用

未为类型 [<typeString>] 启用特权支持

只读目录

增量共享目录中的数据是只读的，不能创建、修改或删除。目录“<catalogName>”是一个Delta Sharing目录。

REDSHIFT_FOREIGN_CATALOG_STORAGE_ROOT_MUST_BE_S3

Redshift 外部目录的存储根必须是 AWS S3。

SCHEMA_NOT_EMPTY

架构“<fullName>”不为空。 <extraInfo>

SECURABLE_KIND_DOES_NOT_SUPPORT_LAKEHOUSE_FEDERATION

类型为 <securableKind> 的安全对象不支持 Lakehouse Federation。

SECURABLE_KIND_NOT_ENABLED

安全类型“<securableKind>”未启用。如果这是与预览功能关联的安全对象类型，请在工作区设置中启用它。

SECURABLE_TYPE_DOES_NOT_SUPPORT_LAKEHOUSE_FEDERATION

类型为 <securableType> 的安全对象不支持 Lakehouse Federation。

SOURCE_TABLE_COLUMN_COUNT_EXCEEDS_LIMIT

源表包含的列数超过 <columnCount>。请将列数减少到 <columnLimitation> 或更少。

SYSTEM_SERVICE_PRINCIPAL_IS_NOT_REGISTERED

找不到具有资源名称 <servicePrincipalResource>的已注册系统服务主体。

表类型不支持列元数据

表类型 <tableType> 不支持列元数据。

UC_AAD_TOKEN_LIFETIME_TOO_SHORT

交换的 AAD 令牌生存期 <lifetime> 配置得太短。请检查 Azure AD 设置，确保临时访问令牌至少具有一小时生存期。 https://free.blessedness.top/azure/active-directory/develop/active-directory-configurable-token-lifetimes

UC_ABAC_模糊列匹配

评估“<resource>”上的 ABAC 策略时出错。策略“<policyName>”失败并显示消息：使用别名“<alias>”具有 <size> 匹配项，只允许 1 个匹配项。

UC_ABAC_DEPENDENCY_DIFFERING_RF_CM

依赖项“<dependency>”被多次引用，导致 ABAC 行筛选器或列掩码不同。

UC_ABAC_EVALUATION_USER_ERROR

评估“<resource>”上的 ABAC 策略时出错。策略“<policyName>”失败并显示消息： <message>。

UC_ABAC_INVALID_TAG_POLICY_VALUE

评估“<resource>”上的 ABAC 策略时出错。失败并显示消息：键<tagValue>的标签策略值<tagKey>无效。

UC_ABAC_MULTIPLE_ROW_FILTERS

对<resource>的 ABAC 策略的评估导致了多个行筛选器。最多只能有一个行筛选器。

UC_ABAC_UNKNOWN_TAG_POLICY (ABAC未知标签策略)

评估“<resource>”上的 ABAC 策略时出错。消息发送失败：未知标记策略：<tagKey>。

UC_ABAC_在使用列中无法匹配的别名

评估“<resource>”上的 ABAC 策略时出错。失败并显示消息：在<alias>中使用的别名USING COLUMNS与任何列不匹配。

UC_ABAC_UNMATCHED_ON_COLUMN_ALIAS (列别名上未匹配的UC_ABAC)

评估“<resource>”上的 ABAC 策略时出错。策略“<policyName>”失败并显示消息：在<alias>中使用的别名“ON COLUMN”与任何列不匹配。

UC_ABAC_UNMATCHED_USING_ALIAS

评估“<resource>”上的 ABAC 策略时出错。策略“<policyName>”失败，显示消息：使用别名“<alias>”时，没有匹配的列。

访问需要工作区

无法访问工作区绑定的安全对象，因为用户未分配给关联的工作区。

UC_ALTER_DLT_VIEW_OUTSIDE_DEFINING_PIPELINE

不允许在定义视图的管道外部更改视图“<viewFullName>”。相反，请从定义它的管道更新视图定义（管道 ID：<owningPipelineId>）。

UC_ATLAS_NOT_ENABLED_FOR_CALLING_SERVICE（未启用用于呼叫服务的UC_ATLAS）

未为调用服务 <serviceName>启用 Atlas。

UC_AUTHZ_ACTION_NOT_SUPPORTED

不支持授权 <actionName>；请检查是否已为此资源类型实现 RPC

UC_BUILTIN_HMS_CONNECTION_CREATION_PERMISSION_DENIED

无法为内置 hive 元存储创建连接，因为用户：<userId> 不是工作区的管理员：<workspaceId>

UC_BUILTIN_HMS_CONNECTION_MODIFY_RESTRICTED_FIELD

尝试修改内置 HMS 连接“<connectionName>”中的受限字段。仅可以更新“warehouse_directory”。

UC_CANNOT_RENAME_PARTITION_FILTERING_COLUMN

SQLSTATE：428FR

无法重命名表列 <originalLogicalColumn>，因为它在 <sharedTableName> 中用于分区筛选。若要继续操作，可以从共享中删除表，重命名列，然后再次与所需的分区筛选列共享。不过，这可能会中断收件人的流式处理查询。

UC_CHILD_CREATION_FORBIDDEN_FOR_NON_UC_CLUSTER

无法在 <securableType> '<securable>' 下创建 <parentSecurableType> '<parentSecurable>'，因为请求不是来自 UC 群集。

UC_CONFLICTING_CONNECTION_OPTIONS

无法使用用户名/密码和 oauth 身份验证选项创建连接。请选择一个。

UC_CONNECTION_CREDENTIALS_MAXIMUM_REACHED

连接名称“<connectionName>”的凭据已达到最大数量。请在创建新凭据之前删除现有凭据。

UC_CONNECTION_CREDENTIALS_NOT_EXIST_FOR_USER_WITH_LOGIN

SQLSTATE：42517

用户身份 ('<userIdentity>') 的凭据未在连接“<connectionName>”中找到。请先通过访问 <connectionPage> 登录到连接。

UC_CONNECTION_CREDENTIALS_TYPE_NOT_SUPPORTED

不支持为安全对象类型“”<securableType>创建凭据。支持的安全对象类型： <allowedSecurableType>。

UC_CONNECTION_EXISTS_FOR_CREDENTIAL

凭据“<credentialName>”有一个或多个依赖连接。可以使用强制选项继续更新或删除凭据，但使用此凭据的连接可能不再有效。

UC_CONNECTION_EXPIRED_ACCESS_TOKEN

与连接关联的访问令牌已过期。请更新连接以重启 OAuth 流以检索令牌。

UC_CONNECTION_EXPIRED_REFRESH_TOKEN

与连接关联的刷新令牌已过期。请更新连接以重启 OAuth 流以检索新的令牌。

UC_CONNECTION_IN_FAILED_STATE

连接处于 FAILED 状态。请使用有效的凭据更新连接以重新激活连接。

UC_CONNECTION_MISSING_OPTION

安全类型“<securableType>”的连接必须包括以下选项：<requiredOptions>。

UC_CONNECTION_MISSING_REFRESH_TOKEN

没有与连接关联的刷新令牌。请更新标识提供者中的 OAuth 客户端集成以返回刷新令牌，并更新或重新创建连接以重启 OAuth 流并检索所需的令牌。

UC_CONNECTION_OAUTH_EXCHANGE_FAILED

OAuth 令牌交换失败，HTTP 状态代码 <httpStatus>。返回的服务器响应或异常消息为：<response>

UC_CONNECTION_OPTION_NOT_SUPPORTED

安全对象类型<securableType>的连接不支持以下选项：<optionsNotSupported>. 支持的选项：<allowedOptions>。

UC_COORDINATED_COMMITS_NOT_ENABLED

未启用对协调提交的支持。请联系 Databricks 支持部门。

UC_CREATE_FORBIDDEN_UNDER_INACTIVE_SECURABLE

无法创建 <securableType> '<securableName>'，因为它位于非活动的 <parentSecurableType> '<parentSecurableName>' 下。请删除父级安全对象并重新创建父级。

UC_CREDENTIAL_ACCESS_CONNECTOR_PARSING_FAILED

未能解析给定的访问连接器 ID：<accessConnectorId>。请验证其格式并重试。

UC_CREDENTIAL_FAILED_TO_OBTAIN_VALIDATION_TOKEN

未能获取 AAD 令牌以对访问连接器执行云权限验证。请重试该操作。

UC_CREDENTIAL_INVALID_CLOUD_PERMISSIONS

SQLSTATE：未分配

注册凭据需要通过 ID 为 <accessConnectorId> 的相应访问连接器提供参与者角色。请联系你的帐户管理员。

UC_CREDENTIAL_INVALID_CREDENTIAL_TYPE_FOR_PURPOSE

凭据类型“<credentialType>”不支持用途“<credentialPurpose>”。

UC_CREDENTIAL_PERMISSION_DENIED

SQLSTATE：未分配

只有帐户管理员可以创建或更新类型为 <storageCredentialType>的凭据。

UC_CREDENTIAL_TRUST_POLICY_IS_OPEN

IAM 角色的信任策略，以允许 Databricks 帐户承担该角色应需要外部 ID。请联系帐户管理员以添加外部 ID 条件。此行为是为了防范困惑代理问题 (https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/confused-deputy.html)。

UC_CREDENTIAL_WORKSPACE_API_PROHIBITED

帐户级 API 不支持以非帐户管理员身份创建或更新凭据。请改用工作区级 API。

UC_DBR_TRUST_VERSION_TOO_OLD

正在使用的 Databricks Runtime 不再支持此操作。请使用最新版本（可能需要重启群集）。

UC_DELTA_UNIVERSAL_FORMAT_CANNOT_PARSE_ICEBERG_VERSION

SQLSTATE：22P02

无法从元数据位置 <metadataLocation> 解析 Apache Iceberg 表版本。

UC_DELTA_UNIVERSAL_FORMAT_CONCURRENT_WRITE

SQLSTATE：40001

检测到对同一冰山元数据版本的并发更新。

UC_DELTA_UNIVERSAL_FORMAT_INVALID_METADATA_LOCATION

提交的元数据位置 <metadataLocation> 无效。它不是表的根目录 <tableRoot> 的子目录。

UC_DELTA_UNIVERSAL_FORMAT_MISSING_FIELD_CONSTRAINT

提供的 delta iceberg 格式转换信息缺少必填字段。

UC_DELTA_UNIVERSAL_FORMAT_NON_CREATE_CONSTRAINT

不支持设置有关创建 delta iceberg 格式的信息。

UC_DELTA_UNIVERSAL_FORMAT_TOO_LARGE_CONSTRAINT

提供的 delta iceberg 格式转换信息太大。

UC_DELTA_UNIVERSAL_FORMAT_UPDATE_INVALID

只能在启用了统一的 Delta 表上更新统一元数据。

UC_DEPENDENCY_DEPTH_LIMIT_EXCEEDED

<resourceType> '<ref>' 深度超过限制（或存在循环引用）。

UC_DEPENDENCY_DOES_NOT_EXIST

<resourceType> '<ref>' 无效，因为基础资源之一不存在。 <cause>

UC_DEPENDENCY_PERMISSION_DENIED

<resourceType> '<ref>' 没有足够的权限执行，因为基础资源之一的所有者授权检查失败。 <cause>

UC_DUPLICATE_CONNECTION

已存在具有相同 URL 的名为“'”<connectionName>的连接。请要求所有者使用该连接的权限，而不是创建重复连接。

UC_DUPLICATE_FABRIC_CATALOG_CREATION

尝试创建 URL 为“<storageLocation>”的 Fabric 目录，该目录与现有目录匹配，这是不允许的。

UC_DUPLICATE_TAG_ASSIGNMENT_CREATION

具有标记键的标记分配 <tagKey> 已存在

UC_ENTITY_DOES_NOT_HAVE_CORRESPONDING_ONLINE_CLUSTER

实体 <securableType> <entityId> 没有相应的联机群集。

UC_EXCEEDS_MAX_FILE_LIMIT

文件数超过 <maxFileResults>。请指定 [max_results] 以限制返回的文件数。

UC_EXTERNAL_LOCATION_OP_NOT_ALLOWED

无法 <opName> <extLoc> <reason>。 <suggestion>。

UC_FEATURE_DISABLED

<featureName> 当前已在 UC 中禁用。

UC_FOREIGN_CATALOG_FOR_CONNECTION_TYPE_NOT_SUPPORTED

不支持为连接类型“<connectionType>”创建外部目录。此连接类型只能用于创建托管引入管道。有关详细信息，请参阅 Databricks 文档。

UC_FOREIGN_CREDENTIAL_CHECK_ONLY_FOR_READ_OPERATIONS

只能检索外表的 READ 凭据。

UC_FOREIGN_HMS_SHALLOW_CLONE_MISMATCH

对于在外部 Hive 元存储目录中创建的浅克隆，基表和克隆表必须位于同一目录中。基表“”位于目录“<baseTableName><baseCatalogName>中，克隆表”<cloneTableName>“位于目录”“<cloneCatalogName>中。

UC_FOREIGN_KEY_CHILD_COLUMN_LENGTH_MISMATCH

外键 <constraintName> 子列和父列的大小不同。

UC_FOREIGN_KEY_COLUMN_MISMATCH

外键父列与引用的主键子列不匹配。外键父列是（<parentColumns>），主键子列是（<primaryKeyChildColumns>）。

UC_FOREIGN_KEY_COLUMN_TYPE_MISMATCH

外键子列类型与父列类型不匹配。外键子列 <childColumnName> 具有类型 <childColumnType>，父列 <parentColumnName> 具有类型 <parentColumnType>。

UC_GCP_INVALID_PRIVATE_KEY

访问被拒绝。原因：服务帐户私钥无效。

UC_GCP_INVALID_PRIVATE_KEY_JSON_FORMAT

Google 服务帐户 OAuth 私钥必须是包含必填字段的有效 JSON 对象，请确保提供从服务帐户详细信息页面的“KEYS”部分生成的完整 JSON 文件。

UC_GCP_INVALID_PRIVATE_KEY_JSON_FORMAT_MISSING_FIELDS

Google 服务帐户 OAuth 私钥必须是包含必填字段的有效 JSON 对象，请确保提供从服务帐户详细信息页面的“KEYS”部分生成的完整 JSON 文件。缺少的字段为 <missingFields>

UC_IAM_ROLE_NON_SELF_ASSUMING

发现此存储凭据的 IAM 角色不是自假设的。请检查角色的信任和 IAM 策略，以确保根据 Unity 目录存储凭据文档，你的 IAM 角色可以自担。

UC_ICEBERG_COMMIT_CONFLICT

SQLSTATE：40001

无法提交 <tableName>：元数据位置 <baseMetadataLocation> 已从 <catalogMetadataLocation>更改。

UC_ICEBERG_COMMIT_INVALID_TABLE

无法对非托管 Apache Iceberg 表执行托管 Apache Iceberg 提交： <tableName>

UC_ICEBERG_COMMIT_MISSING_FIELD_CONSTRAINT

提供的 Apache Iceberg 托管提交信息缺少必要字段。

UC_ID_MISMATCH

SQLSTATE：40001

<type> <name> 没有 ID <wrongId>。请重试该操作。

UC_INFORMATION_SCHEMA_PER_METASTORE_DB_RATE_LIMIT_EXCEEDED

SQLSTATE：53300

元存储的信息架构请求过多。请稍候片刻，然后重试。如果问题仍然存在，请考虑调整查询的选择性，或联系以获取帮助。

UC_INVALID_ACCESS_BRICKSTORE_ONLINE_TABLE_DEPRECATION

在线表已弃用。不再支持获取对联机表 <securableName> 的访问权限。

UC_INVALID_ACCESS_BRICKSTORE_PG_CONNECTION

对数据库实例的访问无效。 <reason>

UC_INVALID_ACCESS_DBFS_ENTITY

在联合目录 <securableType> <securableName>中，访问 <catalogName> 是无效的。 <reason>

UC_INVALID_CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID

Cloudflare 帐户 ID 无效。

UC_INVALID_CREDENTIAL_CLOUD

凭据云提供商“<cloud>”无效。允许的云提供商“<allowedCloud>”。

UC_INVALID_CREDENTIAL_PURPOSE_VALUE

凭据的“purpose”值“<value>”无效。允许的值“<allowedValues>”。

UC_INVALID_CREDENTIAL_TRANSITION

无法将连接从 <startingCredentialType> 更新为 <endingCredentialType>。唯一有效的转换是从基于用户名/密码的连接到基于 OAuth 令牌的连接。

UC_INVALID_CRON_STRING_FABRIC

SQLSTATE：22P02

cron 字符串无效。发现：“<cronString>”解析异常：“<message>”

UC_INVALID_DIRECT_ACCESS_MANAGED_TABLE

直接访问托管表 <tableName> 无效。确保未定义源表和管道定义。

UC_INVALID_EMPTY_STORAGE_LOCATION

目录“<securableType>”中 <securableName> '<catalogName>' 的存储位置意外为空。若要修复此错误，请运行 DESCRIBE SCHEMA <catalogName>。 <securableName> 并刷新此页面。

UC_INVALID_OPTIONS_UPDATE

提供的更新选项无效。无效选项：<invalidOptions>。允许的选项：<allowedOptions>。

UC_INVALID_OPTION_VALUE

“<value>”的值“<option>”无效。允许的值“<allowedValues>”。

UC_INVALID_OPTION_VALUE_EMPTY

“<option>”不能为空。请输入非空值。

UC_INVALID_POLICY_CONDITION

SQLSTATE：42611

策略“”<policyName>中的条件无效。编译错误，消息为“<message>”。

UC_INVALID_R2_ACCESS_KEY_ID

R2 访问密钥 ID 无效。

UC_INVALID_R2_SECRET_ACCESS_KEY

R2 机密访问密钥无效。

UC_INVALID_UPDATE_ON_SYSTEM_WORKSPACE_ADMIN_GROUP_OWNED_SECURABLE

无法更新 <securableType> '<securableName>'，因为它归内部组所有。请联系 Databricks 支持部门了解更多详细信息。

UC_INVALID_WASBS_EXTERNAL_LOCATION_STORAGE_CREDENTIAL

如果存储凭据 <storageCredentialName> 未与 DBFS 根关联，则禁止创建 wasbs 外部位置。

UC_LOCATION_INVALID_SCHEME

存储位置的 URI 方案无效：<scheme>。

UC_MALFORMED_OAUTH_SERVER_RESPONSE

令牌服务器的响应缺少字段 <missingField>。返回的服务器响应为：<response>

UC_MANAGED_ICEBERG_UNSUPPORTED (管理的 Iceberg 不受支持)

不支持当前终结点上的托管冰山表。

UC_METASTORE_ASSIGNMENT_STATUS_INVALID

“<metastoreAssignmentStatus>”无法分配。仅支持 MANUALLY_ASSIGNABLE 和 AUTO_ASSIGNMENT_ENABLED。

UC_METASTORE_CERTIFICATION_NOT_ENABLED

未启用Metastore认证。

UC_METASTORE_HAS_ACTIVE_MANAGED_ONLINE_CATALOGS

SQLSTATE：未分配

元存储 <metastoreId> 具有 <numberManagedOnlineCatalogs> 托管联机目录。请显式删除它们，然后重试元存储删除。

UC_METASTORE_STORAGE_ROOT_CREDENTIAL_UPDATE_INVALID

更新元存储根位置时，无法定义元存储根凭据。将从元存储父外部位置提取凭据。

UC_METASTORE_STORAGE_ROOT_DELETION_INVALID

删除元存储根位置失败。 <reason>

UC_METASTORE_STORAGE_ROOT_READ_ONLY_INVALID

元存储的根 <securableType> 不能为只读。

UC_METASTORE_STORAGE_ROOT_UPDATE_INVALID

设置元存储根目录后，无法更新元存储根。

UC_MODEL_INVALID_STATE

无法为状态为 <opName> 的模型版本 <modelVersion> 生成临时“<modelVersionStatus>”凭据。 “<opName>”凭据只能为状态为 <validStatus> 的模型版本生成。

UC_NO_ORG_ID_IN_CONTEXT

尝试访问组织 ID（或工作区 ID），但上下文没有。

UC_ONLINE_CATALOG_NOT_MUTABLE

SQLSTATE：未分配

<rpcName> 请求更新 <fieldName>。使用联机存储计算选项卡修改联机目录的注释、所有者和 isolationMode 以外的任何内容。

UC_ONLINE_CATALOG_QUOTA_EXCEEDED

无法在元存储中创建超过 <quota> 个联机存储，并且已存在 <currentCount>。您可能无法访问任何现有的在线商店。请联系数据存储管理员，获取访问权限或进一步说明。

UC_ONLINE_INDEX_CATALOG_INVALID_CRUD

SQLSTATE：未分配

联机索引目录必须通过 /vector-search API 进行 <action>。

UC_ONLINE_INDEX_CATALOG_NOT_MUTABLE

SQLSTATE：未分配

<rpcName> 请求更新 <fieldName>。使用 /vector-search API 修改联机索引目录的注释、所有者和 isolationMode 以外的任何内容。

UC_ONLINE_INDEX_CATALOG_QUOTA_EXCEEDED

无法在元存储中创建超过 <quota> 个联机索引目录，并且已存在 <currentCount>。你可能无权访问任何现有的联机索引目录。请联系数据存储管理员，获取访问权限或进一步说明。

UC_ONLINE_INDEX_INVALID_CRUD

联机索引必须通过 /vector-search API 进行 <action>。

UC_ONLINE_STORE_INVALID_CRUD

SQLSTATE：未分配

必须通过联机存储计算选项卡 <action> 联机存储。

UC_ONLINE_TABLE_COLUMN_NAME_TOO_LONG

源表列名 <columnName> 太长。最大长度为 <maxLength> 个字符。

UC_ONLINE_TABLE_PRIMARY_KEY_COLUMN_NOT_IN_SOURCE_TABLE_PRIMARY_KEY_CONSTRAINT

SQLSTATE：42P16

列 <columnName> 不能用作联机表的主键列，因为它不属于源表的现有 PRIMARY KEY 约束的一部分。有关详细信息，请参阅 <docLink>

UC_ONLINE_TABLE_TIMESERIES_KEY_NOT_IN_SOURCE_TABLE_PRIMARY_KEY_CONSTRAINT

SQLSTATE：42P16

列 <columnName> 不能用作联机表的超时键，因为它不是源表现有 PRIMARY KEY 约束的超时列。有关详细信息，请参阅 <docLink>

UC_ONLINE_VIEWS_PER_SOURCE_TABLE_QUOTA_EXCEEDED

无法为每个源表创建 <quota> 个以上的联机表。

UC_ONLINE_VIEW_ACCESS_DENIED

访问资源 <resourceName> 需要使用无服务器 SQL 仓库。请确保用于在 UI 中执行查询或查看数据库目录的仓库是无服务器的。有关详细信息，请参阅 <docLink>

UC_ONLINE_VIEW_CONTINUOUS_QUOTA_EXCEEDED

无法在联机存储中创建超过 <quota> 连续联机视图，并且已存在 <currentCount>。您可能无法访问任何现有的在线视图。请联系您的在线商店管理员，以授予访问权限或进一步说明。

UC_ONLINE_VIEW_DOES_NOT_SUPPORT_DMK

SQLSTATE：未分配

不能使用 Databricks 托管密钥在存储位置下创建 <tableKind>。请在存储位置中选择一个不同的架构/目录，而不使用 Databricks 托管密钥加密。

UC_ONLINE_VIEW_INVALID_CATALOG

具有创建 <catalogName> 的种类 <catalogKind> 的目录 <tableKind> 无效。 <tableKind> 只能在 <validCatalogKinds> 类型的目录下创建。

UC_ONLINE_VIEW_INVALID_SCHEMA

要在其中创建 <schemaName> 的类型 <schemaKind> 的架构 <tableKind> 无效。 <tableKind> 只能在特定类型的架构下创建：<validSchemaKinds>。

UC_ONLINE_VIEW_INVALID_TTL_TIME_COLUMN_TYPE

<columnName> 类型的列 <columnType> 不能用作 TTL 时间列。允许的类型是 <supportedTypes>。

UC_OPERATION_NOT_SUPPORTED

Unity Catalog 不支持该操作。 <detailedMessage>

UC_OUT_OF_AUTHORIZED_PATHS_SCOPE

授权路径错误。目录的授权路径中未定义 <securableType> 位置 <location>：<catalogName>。请要求目录所有者将路径添加到目录上定义的授权路径列表中。

UC_OVERLAPPED_AUTHORIZED_PATHS

“authorized_paths”选项包含重叠路径：<overlappingPaths>。确保每个路径都是唯一的，并且不会与列表中的其他人相交。

UC_PAGINATION_AND_QUERY_ARGS_MISMATCH

查询参数“<arg>”设置为“<received>”，这与第一次分页调用中使用的值 ('<expected>') 不同。

UC_PATH_FILTER_ALLOWLIST_VIOLATION

凭据“<credentialName>”是工作区默认凭据，仅允许访问以下路径中的数据：“”。<allowlist> 请确保使用此凭据访问的任何路径都位于其中一个路径下。

UC_PATH_FILTER_DENYLIST_VIOLATION

凭据“<credentialName>”是工作区默认凭据，无法访问以下受限路径中的数据：“”。<targetPath>

UC_PATH_TOO_LONG

输入路径太长。允许的长度：<maxLength>。输入长度：<inputLength>。输入：<path>...

UC_PER_METASTORE_DATABASE_CONCURRENCY_LIMIT_EXCEEDED

元存储 <metastoreId> 的并发限制已超出。请稍后重试。如果问题仍然存在，请联系支持人员。错误代码 #UC-<errorCodeArbitraryFiveLettersUpperCase>

UC_POSTGRESQL_ONLINE_VIEWS_PER_SOURCE_TABLE_QUOTA_EXCEEDED

无法为每个源表创建多个 <quota> 同步的数据库表。

UC_PRIMARY_KEY_ON_NULLABLE_COLUMN

SQLSTATE：42831

无法创建主键 <constraintName>，因为其子列 <childColumnNames> 可为 null。请更改列的可为 null 性，然后重试。

UC_REQUEST_TIMEOUT

SQLSTATE：57KD0

此操作花费的时间过长。

UC_ROOT_STORAGE_S3_BUCKET_NAME_CONTAINS_DOT

Unity Catalog 不支持包含点的根存储 S3 存储桶名称：<uri>

UC_SCHEMA_EMPTY_STORAGE_LOCATION

目录“<schemaName>”中架构“<catalogName>”的存储位置意外为空。请确保架构使用 <validPathSchemesListStr> 的路径方案。

UC_SERVERLESS_UNTRUSTED_DOMAIN_STORAGE_TOKEN_MINTING

禁止无服务器 Python 和 Scala 笔记本从网络受限工作区中的 Unity Catalog 检索临时存储凭据。

UC_浅克隆_基础表_已删除

SQLSTATE：42S02

无法访问浅表克隆“”<tableFullName>，因为其基表“<baseTableName>”已被删除。

STORAGE_CREDENTIALSUC__WITH_EXTERNAL_LOCATION_DELETION_DENIED

存储凭据“<credentialName>”具有 <extTablesCount> 个直接依赖的外部表和 <extLocationsCount> 个依赖的存储位置。可以使用强制选项将其删除，但 Unity 目录无法再清除使用此存储凭据的托管存储数据。

STORAGE_CREDENTIALSUC__WITH_EXTERNAL_LOCATION_UPDATE_DENIED

存储凭据“<credentialName>”具有 <extTablesCount> 个直接依赖的外部表和 <extLocationsCount> 个依赖的存储位置；无论如何，请使用强制选项以更新。

UC_STORAGE_CREDENTIAL_ACCESS_CONNECTOR_PARSING_FAILED

未能解析给定的访问连接器 ID：<accessConnectorId>。请验证其格式并重试。

UC_STORAGE_CREDENTIAL_DBFS_ROOT_CREATION_PERMISSION_DENIED

无法为 DBFS 根目录创建存储凭据，因为用户：<userId> 不是工作区的管理员：<workspaceId>

UC_STORAGE_CREDENTIAL_DBFS_ROOT_PRIVATE_DBFS_ENABLED

启用了防火墙的 DBFS 的工作区尚不支持 DBFS 根存储凭据

UC_STORAGE_CREDENTIAL_DBFS_ROOT_PRIVATE_NOT_SUPPORTED

尚不支持当前工作区的 DBFS 根存储凭据

UC_STORAGE_CREDENTIAL_DBFS_ROOT_WORKSPACE_DISABLED

未为工作区 <workspaceId> 启用 DBFS 根

UC_STORAGE_CREDENTIAL_FAILED_TO_OBTAIN_VALIDATION_TOKEN

未能获取 AAD 令牌以对访问连接器执行云权限验证。请重试该操作。

UC_STORAGE_CREDENTIAL_INVALID_CLOUD_PERMISSIONS

注册存储凭据需要通过 ID 为 <accessConnectorId> 的相应访问连接器提供参与者角色。请联系你的帐户管理员。

UC存储凭证元存储根删除被拒绝

无法删除存储凭据“”<credentialName>，因为它被配置为此元存储的根凭据。在尝试删除之前，请更新 Metastore 的根凭证。

UC_STORAGE_CREDENTIAL_PERMISSION_DENIED

只有帐户管理员可以创建或更新类型为 <storageCredentialType>的存储凭据。

UC_STORAGE_CREDENTIAL_SERVICE_PRINCIPAL_MISSING_VALIDATION_TOKEN

缺少服务主体的验证令牌。请在“X-Databricks-Azure-SP-Management-Token”请求标头中提供有效的 ARM 范围的 Entra ID 令牌，然后重试。有关详细信息，请查看 https://docs.databricks.com/api/workspace/storagecredentials

获取联机目录中托管联机表的写入凭据的请求无效。

文件 API

FILES_API_API_IS_NOT_ENABLED

在管道中定义的表格不支持 ABAC 策略。

删除策略或联系 Databricks 支持人员。

异常驱动程序终止

SQLSTATE：57P02

群集 <clusterId> 上的驱动程序因 <terminationCause> 异常终止。有关更多详细信息，请查看驱动程序日志。

ACTIVE_UPDATE_EXISTS_FOR_LINKED_PIPELINE

链接管道“<updateId>”已存在活动更新“<linkedPipelineId>”。

ACTIVE_UPDATE_EXISTS_FOR_PIPELINE

管道“<updateId>”已存在活动更新“<pipelineId>”。

ALTER_NOT_ALLOWED_FOR_PIPELINE_TABLE

不允许对表执行 ALTER，而管理该表的是

有关更多详细信息，请参阅 ALTER_NOT_ALLOWED_FOR_PIPELINE_TABLE

ALTER_SCHEDULE_SCHEDULE_DOES_NOT_EXIST

在没有现有计划或触发器的情况下，无法更改表上的 <type>。在尝试更改表格之前，请先向其添加日程或触发器。

API_QUOTA_EXCEEDED

已超出数据源 <sourceName>的 API 配额。

有关更多详细信息，请参阅 API_QUOTA_EXCEEDED

APPLY_CHANGES_ERROR

在AUTO CDC操作期间发生错误。

有关更多详细信息，请参阅 APPLY_CHANGES_ERROR

APPLY_CHANGES_FROM_SNAPSHOT_ERROR

在AUTO CDC FROM SNAPSHOT操作期间发生错误。

有关更多详细信息，请参阅 APPLY_CHANGES_FROM_SNAPSHOT_ERROR

APPLY_CHANGES_FROM_SNAPSHOT_EXPECTATIONS_NOT_SUPPORTED

数据集 <datasetName> 定义了期望，但当前不支持对使用 AUTO CDC FROM SNAPSHOT 的数据集设置期望。

消除对解决此错误的期望。作为替代方案，考虑使用以下结构，通过组合 AUTO CDC 和 AUTO CDC FROM SNAPSHOT 来应用期望：

使用 SCD 类型 1 将快照中的更改应用到没有期望的中间表。
使用spark.readStream.option("readChangeFeed", "true").table从中间表中读取更改。
除了当前与 dlt.create_auto_cdc_flow 一起使用的参数外，还将 dlt.acreate_auto_cdc_flow_from_snapshot 与以下参数配合使用，将更改从中间表应用到最终目标表：

处理更改：apply_as_deletes = "_change_type == 'delete'"
删除 CDF 添加的列：except_column_list = ["_change_type", "_commit_version", "_commit_timestamp"]

在用于 dlt.create_auto_cdc_flow 的最终目标表上包含当前的期望集。

APPLY_CHANGES_PARTIAL_UPDATES_NOT_ENABLED

功能 COLUMNS 到 UPDATE 处于预览状态，并未在您的工作区中启用。请联系 Databricks 代表，详细了解此功能并访问个人预览版。

APPLY_ENVIRONMENT_CLUSTER_NOT_AVAILABLE

流水线计算 <pipelineId> 不可用。管道计算可能已停止，或者可能仍在启动。

请稍后在计算完全可用时重试。如果问题仍然存在，请联系 Databricks 支持部门。

APPLY_ENVIRONMENT_CLUSTER_NOT_FOUND

未找到<pipelineId>的管道计算资源。此管道计算可能从未启动或已停止。请启动管道

在应用环境之前。

不支持应用环境

管道定义排除源 <columnNames>表 <qualifiedTableName> 中不存在的列（<sourceType>）。请从exclude_columns字段中删除这些列。

CANNOT_FILTER_OUT_REQUIRED_COLUMN

管道定义不包括源 <columnNames> 的引入表 <qualifiedTableName> 所需的列 (<sourceType>)。请将其添加到include_columns，或将其从exclude_columns中删除。

CANNOT_INCLUDE_NON_EXISTENT_COLUMN

管道定义包括源 <columnNames>表 <qualifiedTableName> 中不存在的列（<sourceType>）。请从include_columns字段中删除这些列。

CANNOT_INGEST_TABLE_WITHOUT_PRIMARY_KEY

<qualifiedTableName> 源中的表 <sourceType> 没有主键。

请在连接器配置中指定主键以引入表（如果存在）。

CANNOT_MODIFY_PIPELINE_OWNER_FOR_UC_PIPELINES

尚不支持更改非 UC 管道的所有者。

CANNOT_MODIFY_PIPELINE_OWNER_PERMISSION_DENIED

在表 <columnNames>的管道定义中，列（<qualifiedTableName>）被从 exclude_columns 字段中删除。请对表格进行完全刷新以避免潜在的数据丢失，或者将这些列重新添加到 exclude_columns 中。

CANNOT_SET_CATALOG_FOR_HMS_PIPELINE

如果要使用 UC 创建新管道并设置目录，则无法将目录添加到具有已定义存储位置的现有管道。

现有存储位置：“<storageLocation>”

请求的目录：“<catalog>”

根据用例和架构更改，你也许能够删除架构更改 -- 可以更新查询，以便输出架构与现有架构兼容（例如，通过显式将列强制转换为正确的数据类型）。

CANNOT_WRITE_TO_INACTIVE_COLUMNS

<details>

但是，目标表已具有具有此名称的非活动列;这些列处于非活动状态，因为它们以前是从源表中删除的。

若要继续更新，请对表使用 FULL REFRESH 命令或使用 ALTER TABLE DROP COLUMN 命令删除这些非活动列。

CANNOT_WRITE_TO_INACTIVE_TABLES

目标中的下表处于非活动状态，并且与当前源表冲突：<tables>。

这些表保持非活动状态，因为它们以前已从源中删除或未从连接器中选择。

若要继续更新，请对表执行 FULL REFRESH，或者从目录资源管理器中的目标中删除这些非活动表，或通过 DROP TABLE 命令删除这些非活动表，然后重试更新。

CANNOT_WRITE_TO_TABLES_PENDING_RESET

在上一次完整刷新中，目标中的下列表格未正确重置：<tables>。

请对其触发完全刷新以恢复。

CATALOG_MAPPING_NOT_AVAILABLE_IN_UC

SQLSTATE：3D000

UC 目录没有目录“<sourceCatalog>”的映射。

CATALOG_SCHEMA_MISMATCH_WITH_DESTINATION_PIPELINE

ID 为 <destPipelineCatalog> 的目标管道的目录 <destPipelineSchema> 和架构 <destPipelineId> 与表 <tableName> 的目录和架构不匹配。目标管道应具有与表相同的目录和架构，或者目标管道必须使用直接发布模式。

CATALOG_SPEC_UNSUPPORTED

数据库连接器当前不支持 CatalogSpecs。请删除目录规范。

CDC_APPLIER_COLUMN_UOID_NOT_SUPPORTED

CDC 管理的引入管道中不支持表 <columnNames> 中 UOID 为 <tableName> 的列。

请检查引入管道是否支持列 UOID，或请求完全刷新。

CDC_APPLIER_FATAL_FAILURE_FROM_GATEWAY

网关管道遇到严重错误：

<errorMessage>

在此处查看管道更新失败：<link>。

CDC_APPLIER_REPLICATED_TABLE_METADATA_NOT_READY

表<tableName>的复制表元数据尚未准备就绪。

现有的作业请求时间戳是 <existingRequestTs>，但我们需要 <expectedRequestTs> 或更高版本。

CDC_APPLIER_REQUIRES_ALL_DESTINATION_TABLES_FULL_REFRESH

不支持完全刷新一个目标表，不支持从同一源对另一个目标表进行正常更新。

请完全刷新这两个表，以便尽可能继续。

完全刷新表：<fullRefreshTables>

源 <sourceTable> 的目标表：<destinationTables>

CDC_APPLIER_SCHEMA_CHANGED_DURING_STREAMING

架构版本 <dataSchemaVersion> 与读取的架构版本 <readSchemaVersion>不同。

DLT 将重试更新。

CDC_APPLIER_SEQUENCE_BY_COLUMN_NOT_FOUND

在 sequenceBy 中指定的表 <columnName> 的列 <tableName> 在 <columns> 中不存在。

CDC_APPLIER_SEQUENCE_BY_INVALID_TYPE

sequenceBy 中指定的表 <columnName> 的列 <tableName> 为不支持的类型 <typeName>。

sequenceBy 列支持的类型为 <allowedTypes>。

CDC_APPLIER_SEQUENCE_BY_MULTIPLE_COLUMNS_NOT_SUPPORTED

CDC 管理的引入管道的 sequenceBy 中最多可指定一列。

制定列：表 <columns> 的 <tableName>。

CDC_INCOMPATIBLE_SCHEMA_CHANGES

我们从架构版本 <cause> 到 <previousSchemaVersion>遇到不兼容的架构更改（<currentSchemaVersion>）。

因此，我们不能继续对 <tableName>应用更改。请请求完全刷新表。

以前的架构：<previousSchema>

当前架构：<currentSchema>

CDC_MULTIPLE_SOURCE_TABLES_MAPPED_TO_SAME_DESTINATION_TABLE

找到多个源表： <source_tables> 映射到同一目标表 <destination_table>。

请将它们映射到不同的目标表名称或不同的目标架构。

CDC_POTENTIAL_DATA_GAPS

下表 [<needFullRefreshTableList>] 在 <retention> 天内没有成功的更新。

请对这些表或整个数据管道进行全面刷新。

CDC_SAME_TABLE_FROM_MULTIPLE_SOURCES

从多个源找到同一个表名 <table>：<sources>。

请将它们拆分为不同的管道，以避免冲突。

CDC_TABLE_NOT_FOUND_IN_ALL_TABLES

在源数据库的所有表快照中找不到表 <table>。

未能创建管道群集： <errorMessage>

此错误可能是由于管道中的配置错误。

检查管道群集配置和关联的群集策略。

CLUSTER_CREATION_CLUSTER_POLICY_LIMIT_EXCEEDED（集群创建时超过集群策略限制）

无法创建群集，因为策略“<clusterPolicy>”每个用户运行的群集数已超过限制 <clusterLimit>。请使用其他策略或联系管理员。

CLUSTER_CREATION_CREDITS_EXHAUSTED

无法创建群集，因为已耗尽可用额度。请添加付款方式以升级帐户。

CLUSTER_CREATION_RESOURCE_EXHAUSTED

无法创建群集，因为已超出资源限制： <errorMessage>

CLUSTER_LAUNCH_CLIENT_ERROR

未能启动管道群集 <clusterId>：<clusterStateMessage>

此错误可能是由于管道中的配置错误。

检查管道群集配置和关联的群集策略。

CLUSTER_LAUNCH_CLOUD_FAILURE

未能启动管道群集 <clusterId>：<clusterStateMessage>

此错误可能是暂时性的 - 重启管道，如果仍然看到相同的问题，请报告。

群集启动资源短缺

未能启动管道群集 <clusterId>：<clusterStateMessage>

云提供商无法提供请求的实例类型。

请检查云提供商订阅，或使用其他实例类型重试。

CLUSTER_SETUP_CLIENT_ERROR

无法成功设置群集 <clusterId> 以执行管道更新。 Reason:

有关更多详细信息，请参阅 CLUSTER_SETUP_CLIENT_ERROR

CLUSTER_UNREACHABLE

与驱动程序通信丢失。群集 <clusterId> 有 <timeoutSeconds> 秒无法访问。

COLUMN_MASK_WITH_NO_COLUMN

在具体化视图/流式表架构中发现列“<columnName>”的列掩码，但该列不存在。如果这是因为对基表的架构进行更改，

请使用 ALTER TABLE [table_name] ALTER COLUMN [应用掩码的列] DROP MASK 删除旧掩码；或恢复该列。

COLUMN_TO_UPDATE_NOT_FOUND

在源数据帧中找不到 <column> TO COLUMNS 中指定的列 UPDATE。

CONCURRENT_UPGRADE_FAILED_TO_STOP_PREVIOUS_UPDATE

开始升级更新“<upgradedUpdateId>”，但未能停止先前的更新“<oldUpdateId>”。

FAILED_TO_PUBLISH_VIEW_TO_METASTORE

无法将视图 <viewName> 发布到元存储，因为 <reason>。

FAILED_TO_UPDATE_EVENT_LOG

未能将管道（id=<pipelineId>）事件日志标识符更新为 <newEventLogIdentifier>。有关更多详细信息，请参阅下面的异常。

FLOW_SCHEMA_CHANGED

流 <flowName> 已终止，因为它在执行期间遇到架构更改。

架构更改与现有目标架构兼容，下一次流程运行可以使用新架构恢复。

FOREACH_BATCH_SINK_ONLY_SUPPORTED_IN_PREVIEW_CHANNEL

目前不支持 DLT ForeachBatch 接收器。

DLT ForeachBatch 接收器的专用预览版需要 PREVIEW 通道。

DLT 接收器：<sinkNames>

GATEWAY_PIPELINE_INIT_SCRIPTS_NOT_ALLOWED

网关管道不允许群集初始化脚本。请将其从 <from>中删除。

GATEWAY_PIPELINE_SPARK_CONF_NOT_ALLOWED

网关管道不允许 spark 配置 [<configs>]。请将其从 <from>中删除。

GET_ORG_UPDATE_CAPACITY_LIMIT_EXCEEDED

请求的组织 ID 数超过允许的最大限制 <limit>

GOOGLE_ANALYTICS_RAW_DATA_CONNECTOR_SOURCE_CATALOG_MISSING

Google Analytics 原始数据连接器中发生错误。

身份验证失败

有关更多详细信息，请参阅 INGESTION_GATEWAY_AUTHENTICATION_FAILURE

INGESTION_GATEWAY_BREAKING_SCHEMA_CHANGE_FAILURE

源表和目标表之间检测到架构不匹配。要解决此问题，需要在引入管道上对表“<entityName>”执行完全刷新。

INGESTION_GATEWAY_CDC_NOT_ENABLED

<entityType> '<entityName>' 上未启用 CDC。在引入管道上启用 CDC 并执行全表刷新。错误消息：“<errorMessage>”。

INGESTION_GATEWAY_DB_版本不支持

有关更多详细信息，请参阅 INGESTION_GATEWAY_PG_PUBLICATION_ALTER_FAILED

INGESTION_GATEWAY_PG_PUBLICATION_CREATION_FAILED

未能为 <entityType> '<entityName>' 创建复制发布

错误消息：<errorMessage>

有关更多详细信息，请参阅 INGESTION_GATEWAY_PG_PUBLICATION_CREATION_FAILED

INGESTION_GATEWAY_PG_PUBLICATION_DROP_FAILED

未能为 <entityType> '<entityName>' 删除复制发布

错误消息：<errorMessage>

有关更多详细信息，请参阅 INGESTION_GATEWAY_PG_PUBLICATION_DROP_FAILED

INGESTION_GATEWAY_PG_SLOT_CONSUMED_BY_OTHER_PROCESS

由于复制槽被另一个 PID 使用，无法为 <entityType> “”<entityName>创建复制槽。

错误消息：<errorMessage>

INGESTION_GATEWAY_PG_SLOT_CREATION_FAILED

无法为 <entityType> “”<entityName>创建复制槽

错误消息：<errorMessage>

有关更多详细信息，请参阅 INGESTION_GATEWAY_PG_SLOT_CREATION_FAILED

INGESTION_GATEWAY_SOURCE_INSUFFICIENT_PERMISSION_FAILURE

用户没有访问此对象或执行存储过程所需的权限。请确保授予所有必要的特权。请参阅以下文档： https://docs.databricks.com/aws/en/ingestion/lakeflow-connect/sql-server/database-user-requirements

INGESTION_GATEWAY_SOURCE_SCHEMA_MISSING_ENTITY

没有表可用于从源复制。

验证在数据引入管道中是否已正确选择和定义表格

用户具有必要的目录和架构访问权限。

Ingestition_Gateway_Table_已删除

源表“<entityName>”已在源上删除。错误消息：<errorMessage>

数据摄取网关表已重命名

源表“<entityName>”已在源上重命名。错误消息：<errorMessage>

由于不支持的列数据类型，跳过了 INGESTION_GATEWAY_TABLE

由于数据类型列不受支持，表“<entityName>”已被跳过。解决此问题并在托管引入管道上完全刷新表。错误消息：“<errorMessage>”。

INGESTION_GATEWAY_UNEXPECTED_COLUMN_UOID

SQLSTATE：0AXX1

由于为列分配了意外的 UOID，表“<entityName>”已被跳过。请执行完全刷新以解决该问题。错误： <errorMessage>.

INGESTION_GATEWAY_UNEXPECTED_TABLE_UOID（数据摄取网关意外表UOID）

SQLSTATE：0AXX2

由于为表分配了意外的 UOID，表“<entityName>”已被跳过。请执行完全刷新以解决该问题。错误： <errorMessage>.

INGESTION_GATEWAY_UNREACHABLE_HOST_OR_PORT_FAILURE

由于源数据库的主机名 <host> 和/或端口 <port> 不正确，连接失败。

有关更多详细信息，请参阅 INGESTION_GATEWAY_UNREACHABLE_HOST_OR_PORT_FAILURE

INGESTION_GATEWAY_UNTRACEABLE_TABLE_MODIFICATION

检测到对表<entityName>进行了无法跟踪的修改，原因：<errorMessage>。

这可能是由表截断、cdc 日志滚动或其他不可跟踪的操作引起的。

将在处理中跳过该表。若要重新启用处理，请完全刷新表。

INGESTION_GATEWAY_XA_TRANSACTION_NOT_SUPPORTED

无法复制 <entityType> “”<entityName>，因为它是 XA 事务的一部分。

错误消息：<errorMessage>

INVALID_APPLY_CHANGES_COMMAND

AUTO CDC 命令无效。 <reason>。

INVALID_ARGUMENT_TYPE

SQLSTATE：未分配

传递给参数<paramName> 的值类型无效。应为 <expectedType>。 <additionalMsg>。

INVALID_COMPATIBILITY_OPTIONS

为表 <table> 指定的表选项无效，因为

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_COMPATIBILITY_OPTIONS

INVALID_DECORATOR_USAGE

SQLSTATE：未分配

传递给 @<decoratorName> 的第一个位置参数必须可调用。向函数添加不带参数的 @<decoratorName> 或使用关键字参数将选项传递给 @<decoratorName> （例如， <exampleUsage>）。

无效的目标管道识别码

尝试分析实体类型的实体映射时出现问题： <entityType> 检查实体是否属于受支持的类型。

如果错误仍然存在，请提交票证。

JIRA_SITE_MISSING

此问题可能是暂时性的，也可能指示配置的元存储客户端中的 bug。如果问题仍然存在，请尝试重启管道并报告此问题。

缺少目录或架构权限

用户“<userName>”对“<schemaName>”没有权限。详细信息：<reason>

MISSING_CREATE_SCHEMA_PRIVILEGE

用户“<userName>”无权在目录中创建架构 <catalogName>

MISSING_CREATE_TABLE_PRIVILEGE

用户“<userName>”无权在架构中创建表 <schemaName>

MISSING_RUN_AS_USER

SQLSTATE：28000

未为更新指定运行方式用户。

MULTI_QUERY_SNAPSHOT_TARGET_NOT_SUPPORTED（不支持多查询快照目标）

“<tableName>” 已包含 AUTO CDC FROM SNAPSHOT 查询 “<flowName>”。目前，此 API 仅支持每个目标一个流。

MUTUALLY_EXCLUSIVE_OPTIONS

互斥选项 <options>。请删除其中一个选项。

NEGATIVE_VALUE

SQLSTATE：未分配

值 <arg_name> 必须大于或等于 0，得到“<arg_value>”。

NON_UC_TABLE_ALREADY_MANAGED_BY_OTHER_PIPELINE

表 '<tableName>' 已由管道 <otherPipelineId>管理。

如果希望表“<tableName>”由此管道管理 -

从管道“<otherPipelineId>”中删除该表。
启动此管道的完整刷新更新。

SQLSTATE：42617

管道预计应至少定义一个表，但在您的管道中未找到任何表。

ID 为“”<pipelineId>的管道不存在。

有关详细信息，请参阅PIPELINE_DOES_NOT_EXIST

PIPELINE_ENVIRONMENT_NOT_ENABLED

DLT 中不支持使用环境。

PIPELINE_ENVIRONMENT_VERSION_NOT_ALLOWED

管道的环境当前不支持环境版本。

PIPELINE_FAILED_TO_UPDATE_UC_TABLE_DUE_TO_CONCURRENT_UPDATE

管道在 <tableName> 次尝试后，由于并发更改，未能更新 UC 表 (<attempts>)。

请验证是否有外部进程修改表，请重试更新，如果此问题仍然存在，请联系 Databricks 支持部门。

PIPELINE_FOR_TABLE_NEEDS_REFRESH

该表 <tableName> 未处于所需状态，该表最近尚未更新。必须再次运行 ID 为“”<pipelineId>的管道，然后重试该作。

PIPELINE_FOR_TABLE_NOT_FOUND

找不到 ID 为“<pipelineId>”、管理表 <tableName> 的管道。请确保您所在的工作区与管道所在的工作区一致，您是该管道的所有者，并且该管道至少运行过一次。

PIPELINE_GLOB_INCLUDES_CONFLICTS

管道设置中 libraries 下的 glob 或 notebook/file 字段应设置其一。请更改管道设置。

PIPELINE_GLOB_INCLUDES_NOT_SUPPORTED

使用 glob 字段包含源文件是预览功能，已禁用。

PIPELINE_PERMISSION_DENIED_NOT_OWNER

您不允许执行此操作。你不是 ID 为“<pipelineId>”、管理表 <tableName> 的管道的所有者。

可重复的管道分析 (PIPELINE_RETRYABLE_ANALYSIS)

找到包含 %pip install 且不在笔记本顶部的单元格用于“<notebookPath>”

将所有 %pip install 单元格移动到该笔记本的开头。

PY4J_BLOCKED_API

SQLSTATE：未分配

你使用的是当前环境中不支持的 Python API。

请查看 Databricks 文档了解替代项。

<additionalInfo>

QUERY_BASED_INGESTION_CONNECTOR_ERROR

在 <sourceName> 的查询型数据接入连接器中发生了错误。

有关详细信息，请参阅QUERY_BASED_INGESTION_CONNECTOR_ERROR

REFERENCE_DLT_DATASET_OUTSIDE_QUERY_DEFINITION

不支持引用数据集查询定义外部的 DLT 数据集 <identifier>（即 @dlt.table 批注）。请改为在数据集查询定义中读取它。

REFRESH_INITIATED_FROM_INVALID_WORKSPACE

ROOT_PATH_NOT_FOUND

无法访问根路径“”。<rootPath> 请确保拥有所需的访问权限。

RUN_AS_USER_NOT_FOUND

SQLSTATE：28000

更新指定的运行身份用户“<runAsUserId>”在工作区中不存在。

SAAS_CONNECTION_ERROR

无法连接到 <sourceName> 源。错误代码：<saasConnectionErrorCode>。

有关详细信息，请参阅 SAAS_CONNECTION_ERROR

SAAS_CONNECTOR_REFRESH_TOKEN_EXPIRED

连接的 <connectionName> 刷新令牌已过期。编辑连接、重新进行身份验证并重新运行管道。

SAAS_CONNECTOR_SCHEMA_CHANGE_ERROR

架构更改发生在 <tableName> 源的表 <sourceName> 中。

有关更多详细信息，请参阅 SAAS_CONNECTOR_SCHEMA_CHANGE_ERROR

SAAS_CONNECTOR_SOURCE_API_ERROR

提供的连接 <connectionName> 不可访问。请检查连接，然后重试。

有关更多详细信息，请参阅 SAAS_UC_CONNECTION_INACCESSIBLE

SCHEMA_SPEC_EMPTY_CATALOG

SQLSTATE：3D000

SchemaSpec 在目录字段中有一个空字符串。

请删除空字符串或添加目录名称。（如果此架构不属于源中的目录，请不要设置字段。

架构规格详细信息：

<schemaSpec>

SCHEMA_SPEC_EMPTY_SCHEMA

SQLSTATE：3F000

SchemaSpec 在架构字段中有一个空字符串。

请删除空字符串或添加架构名称。（如果此表不属于源中的架构，请不要设置字段。

架构规格详细信息：

<schemaSpec>

SCHEMA_SPEC_REQUIRE_ONE_OF_CATALOG_SCHEMA

无服务器计算不适用于此工作区和/或区域。有关详细信息，请联系 Databricks。

SERVERLESS_REQUIRED

必须在此工作区中使用无服务器计算。

SERVICENOW_CONNECTION_ERROR

ServiceNow 中发生错误。源 API 类型：<saasSourceApiType>。

有关详细信息，请参阅SERVICENOW_CONNECTION_ERROR

ServiceNow 中发生错误。源 API 类型：<saasSourceApiType>。

当表的数据提取时间过长时，通常会发生这种情况。作为第一步，请与 ServiceNow 管理员协作，在游标列上启用索引。

游标列按以下顺序从列表中选择，按可用性和偏好排序：sys_updated_on（首选）、sys_CREATED_on（次选）、sys_archived（第三选）

有关在 ServiceNow 中启用索引的说明，请参阅： https://docs.databricks.com/ingestion/lakeflow-connect/servicenow-overview#why-is-my-servicenow-ingestion-performance-slow.

我们还建议将 REST API 查询超时增加到 60 秒以上，以允许更多时间提取记录。

然后，重试引入管道。如果问题仍然存在，请提交工单。

SERVICENOW_CONNECTOR_SCHEMA_FIELD_TYPE_INACCESSIBLE

ServiceNow 中发生错误。源 API 类型：<saasSourceApiType>。

使用非管理员权限提取表架构时，无法访问架构列的internal_type。

若要解决此问题，请向当前用户授予对表“sys_glide_object”的读取权限。

如果错误仍然存在，请提交票证。

SERVICENOW_CONNECTOR_SCHEMA_FIELD_TYPE_MISMATCH

提取表架构时，ServiceNow 中发生错误。

为字段“”<fieldName>“”<firstDataType>和“”<secondDataType>找到了两种冲突的数据类型。

要继续运行管道，请删除此表。如果错误仍然存在，请提交票证。

SERVICENOW_CONNECTOR_UNAUTHORIZED_ACCESS_ERROR

ServiceNow 中发生错误。源 API 类型：<saasSourceApiType>。

有关更多详细信息，请参阅 SERVICENOW_CONNECTOR_UNAUTHORIZED_ACCESS_ERROR

SET_TBLPROPERTIES_NOT_ALLOWED_FOR_PIPELINE_TABLE

SQLSTATE：0AKLT

ALTER <commandTableType> ... SET TBLPROPERTIES 不支持。若要修改表属性，请更改原始定义并运行更新。

由于创建 Salesforce 批量 API 查询作业失败，对象 <objName> 引入不完整。错误代码：<saasSourceApiErrorCode>。

<actionText>。

SFDC_CONNECTOR_格式错误记录

由于 <objName> Salesforce 返回的记录格式不正确，<saasSourceApiType> Salesforce 对象导入失败。

有关更多详细信息，请查看堆栈跟踪。

验证 Salesforce 中的数据并重新运行管道。

SINKS_NOT_SUPPORTED_IN_SEG

在启用无服务器出口控制的工作区中不支持管道中的 DLT 接收器。支持的 DLT 接收器是 Kafka 和 Delta。

找到以下不支持的接收器：<sinkNames>，其对应格式为：<sinkFormats>。

SOURCE_TABLE_NOT_MATERIALIZED

无法读取依赖数据集“”<sourceTableName>，因为它未具体化。运行整个工作流以生成所有依赖的数据集。

STANDALONE_PRIVATE_MVST_NOT_SUPPORTED

不支持创建独立的 PRIVATE MV/ST。请删除 PRIVATE 修饰符

启动Python REPL超时

SQLSTATE：53000

等待 Python REPL 启动时发生超时错误。花费的时间超过 <timeoutSeconds> 秒。

STREAMING_TARGET_NOT_DEFINED

找不到<target>对应的<command>命令的目标表。管道中未定义目标表 <target>。

SYNCED_TABLE_USER_ERROR

同步表管道用户错误。

有关详细信息，请参阅SYNCED_TABLE_USER_ERROR

TABLE_CHANGED_DURING_OPERATION

表 <tableName> 在事务外被修改，此事务已回滚。重试操作。

TABLE_MATERIALIZATION_CYCLIC_FOREIGN_KEY_DEPENDENCY

管道更新为管道：<pipelineId> 检测到外键约束的循环链：<tables>。

表名为空。请提供表名。

表规范详细信息：

<tableSpec>

TABLE_TOKEN_NOT_EXIST_FOR_SCHEMA_EVOLUTION_LEGACY_TABLE

UNABLE_TO_INFER_TABLE_SCHEMA

无法从其上游流推断表 <tableName> 的架构。

请修改写入此表的流，使其架构兼容。

到目前为止推断的架构：

<inferredDataSchema>

不兼容的架构：

<incompatibleDataSchema>

UNEXPECTED_PIPELINE_SCHEMA_PERMISSION_ERROR

检查管道 <pipelineId>的架构权限时出现意外错误。请联系 Databricks 支持部门。

ROW_FILTERSUNIFORM_COMPATIBILITY_CANNOT_SET_WITH__OR_COLUMN_MASKS

不能对应用行筛选器或列掩码的物化视图或流式表设置统一的兼容性。

UNITY_CATALOG_INITIALIZATION_FAILED

SQLSTATE：56000

在群集 <clusterId>上设置管道时遇到 Unity 目录错误。

确保 Unity 目录配置正确，并且所需的资源（例如，目录、架构）存在且可访问。

此外，请验证群集是否具有访问 Unity 目录的适当权限。

详细信息：<ucErrorMessage>

UNRESOLVED_SINK_PATH

无法解析接收器 <identifier> 的存储路径。请联系 Databricks 支持部门。

UNRESOLVED_TABLES_FOR_MAINTENANCE

不支持的自定义架构预览启用

不支持提供的引入类型 <ingestionType>。

如果此问题仍然存在，请联系 Databricks 支持部门。

UNSUPPORTED_SPARK_SQL_COMMAND

DLT Python 中的 spark.sql（“...”） API 不支持'<command>' 。支持的命令：<supportedCommands>。

UNSUPPORTED_SQL_STATEMENT

不支持“<datasetType>”<datasetName><operation>的 SQL 语句。

UPDATED_DEFINITION_SET_FOR_NON_DBSQL_PIPELINE

只有 DBSQL 管道可以有 updated_definition。

USE_CATALOG_IN_HMS

USE CATALOG 仅在启用 UC 的 Lakeflow 声明式管道中受支持。

VIEW_TEXT_NOT_SAVED_IN_UC

无法刷新表 <tableName>，因为它没有保存在 Unity 目录中的查询。请联系 Databricks 支持部门。

WORKDAY_REPORTS_CONNECTOR_INSUFFICIENT_OAUTH_SCOPE_ERROR

Workday 报表中发生错误。源 API 类型：<saasSourceApiType>。

无法提取报表“”<reportUrl>的数据。 OAuth 客户端没有足够的范围访问权限来检索报表。

若要解决此问题，请确保 OAuth 客户端在 Workday 中配置了必要的范围。

如果错误仍然存在，请提交票证。

工作日报告连接器缺少必要的参数错误

Workday 报表中发生错误。源 API 类型：<saasSourceApiType>。

报表 URL “<reportUrl>” 缺少必需的参数：“”。<missingParam>

请确保 URL 中包含所有必需的报表参数。

检查 Workday 报表配置，以确定哪些参数是必需的。

如果问题仍然存在，请提交工单。

WORKDAY_REPORTS_CONNECTOR_REPORT_NOT_FOUND_ERROR

Workday 报表中发生错误。源 API 类型：<saasSourceApiType>。

报表 URL“”<reportUrl>不正确。请检查基 URL 或报表名称中的任何拼写错误以解决此问题。

如果问题仍然存在，请提交工单。

工作日报告连接器报告大小超出错误

Workday 报表中发生错误。源 API 类型：<saasSourceApiType>。

URL 为“<reportUrl>”的报表的大小大于 2GB。请确保报表大小不超过此限制。

如果问题仍然存在，请提交工单。

WORKDAY_REPORTS_CONNECTOR_UNAUTHORIZED_ACCESS_ERROR

Workday 报表中发生错误。源 API 类型：<saasSourceApiType>。

有关更多详细信息，请参阅 WORKDAY_REPORTS_CONNECTOR_UNAUTHORIZED_ACCESS_ERROR

WORKDAY_REPORT_URL_EMPTY