Azure Databricks 中的错误类

未能创建数据源表 <tableName>：

有关详细信息，请参阅 CANNOT_CREATE_DATA_SOURCE_TABLE

CANNOT_DECODE_URL

无法解码提供的 URL：<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

按查询划分的 FOREIGN KEY 约束：

ALTER TABLE .. DROP PRIMARY KEY 或

ALTER TABLE .. DROP FOREIGN KEY ..

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。 ** 如果你认为信息正确，请允许从 Internet 到主机的入站流量，因为你使用的是无服务器计算。如果你的网络策略不允许入站 Internet 流量，请使用非无服务器计算，或者可以联系 Databricks 代表了解无服务器专用网络。 ** 详细错误消息：<causeErrorMessage>。

CANNOT_INVOKE_IN_TRANSFORMATIONS

数据集转换和操作只能由驱动程序调用，而不能在其他数据集转换内部调用；例如，dataset1.map(x => dataset2.values.count() * x) 无效，因为无法在 dataset1.map 转换内部执行值转换和计数操作。有关详细信息，请参阅 SPARK-28702。

CANNOT_LOAD_FUNCTION_CLASS

SQLSTATE：46103

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

CANNOT_LOAD_PROTOBUF_CLASS

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

CANNOT_LOAD_STATE_STORE

SQLSTATE: 58030

加载状态期间出错。

有关详细信息，请参阅 CANNOT_LOAD_STATE_STORE

CANNOT_MERGE_INCOMPATIBLE_DATA_TYPE

SQLSTATE：42825

无法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，请考虑在尝试合并之前将列强制转换为兼容的数据类型。

CANNOT_MERGE_SCHEMAS

架构合并失败：

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用于定义间隔的有效格式。可以参考文档获取正确的格式。如果问题仍然存在，请仔细检查输入值不为 null 或为空，然后重试。

CANNOT_PARSE_JSON_FIELD

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

CANNOT_PARSE_PROTOBUF_DESCRIPTOR

将描述符字节解析为 Protobuf FileDescriptorSet 时出错。

CANNOT_PARSE_TIMESTAMP

SQLSTATE：22007

<message>。如有必要，请将 <ansiConfig> 设置为“false”以绕过此错误。

CANNOT_QUERY_TABLE_DURING_INITIALIZATION

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> 处的文件，因为该文件已存档。请调整查询筛选器以排除已存档的文件。

CANNOT_READ_FILE

CANNOT_SHALLOW_CLONE_NON_UC_MANAGED_TABLE_AS_SOURCE_OR_TARGET

只有 MANAGED 表类型支持浅度克隆。表 <table> 不是 MANAGED 表。

CANNOT_UPDATE_FIELD

无法更新 <table> 字段 <fieldName> 类型：

有关详细信息，请参阅 CANNOT_UPDATE_FIELD

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。

CANNOT_VALIDATE_CONNECTION

SQLSTATE：08000

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。

有关详细信息，请参阅 CANNOT_WRITE_STATE_STORE

CAST_INVALID_INPUT

类型 <sourceType> 的值 <expression> 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。使用 try_cast 来容许格式错误的输入并改为返回 NULL。

有关更多详细信息，请参阅 CAST_INVALID_INPUT

CAST_OVERFLOW

由于溢出，类型 <sourceType> 的值 <value> 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> 类型分配到 <targetType> 类型列或变量 <columnName>。对输入值使用 try_cast 以容许溢出并改为返回 NULL。

CATALOG_NOT_FOUND

SQLSTATE: 42P08

找不到目录 <catalogName>。请考虑将 SQL 配置 <config> 设置为目录插件。

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，可以考虑改用 rdd.checkpoint()，这个检查点比本地检查点慢，但容错能力更高。

CIRCULAR_CLASS_REFERENCE

类中不能有循环引用，但获得了类 <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 不支持将类 <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。

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

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该文件未被删除。若要继续处理流，可以将 Spark SQL 配置 <config> 设置为 true。

CLOUD_PROVIDER_ERROR

SQLSTATE: 58000

云提供商错误：<message>

CLUSTERING_COLUMNS_MISMATCH

指定的聚类分析与现有表 <tableName> 的聚类分析不匹配。

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

SQLSTATE：54000

无法使用超过数组大小限制 <maxRoundedArrayLength> 的 <numberOfElements> 元素创建数组，

有关详细信息，请参阅 COLLECTION_SIZE_LIMIT_EXCEEDED

COLUMN_ALIASES_NOT_ALLOWED

<op> 中不允许使用列别名。

COLUMN_ALREADY_EXISTS

列 <columnName> 已存在。选择其他名称或重命名现有列。

COLUMN_ARRAY_ELEMENT_TYPE_MISMATCH

字段 <pos> 中的某些值与列数组类型不兼容。预期的类型 <type>。

COLUMN_MASKS_CHECK_CONSTRAINT_UNSUPPORTED

不支持使用列掩码策略对表 CHECK 创建 <tableName> 约束。

COLUMN_MASKS_DUPLICATE_USING_COLUMN_NAME

SQLSTATE：42734

<statementType> 语句尝试将列掩码策略分配到某个列，而该列包含 USING COLUMNS 列表中的其他两个或更多个具有名称 <columnName> 的被引用列，这是无效操作。

COLUMN_MASKS_FEATURE_NOT_SUPPORTED

COMMA_PRECEDING_CONSTRAINT_ERROR

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

COMMENT_ON_CONNECTION_NOT_IMPLEMENTED_YET

命令 COMMENT ON CONNECTION 尚未实现

COMPARATOR_RETURNS_NULL

SQLSTATE：22004

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

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。

若要恢复已弃用的行为，即，将 NULL 视为 0（使用“等于”运算符），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_STREAM_LOG_UPDATE

SQLSTATE：40000

并发更新日志。检测到多个流式处理作业的 <batchId>。

请确保一次只有一个流式处理作业在特定检查点位置运行。

CONFIG_NOT_AVAILABLE

SQLSTATE：42K0I

配置 <config> 不可用。

CONFLICTING_DIRECTORY_STRUCTURES

检测到冲突的目录结构。

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

检测到的分区列名称冲突：

<distinctPartColLists>

对于已分区表目录，数据文件应仅位于叶目录中。

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不一致的分区列名称：

<suspiciousPaths>

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>”，然后重试该命令。

CONNECT

SQLSTATE：56K00

泛型 Spark 连接错误。

有关详细信息，请参阅 CONNECT

CONNECTION_ALREADY_EXISTS

<schemaDiff>

COPY_INTO_SOURCE_FILE_FORMAT_NOT_SUPPORTED

源文件的格式必须为 CSV、JSON、AVRO、ORC、PARQUET、TEXT 或 BINARYFILE 中的一种。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 来关闭此检查。

COPY_INTO_SOURCE_SCHEMA_INFERENCE_FAILED

源目录不包含 <format> 类型的任何可分析文件。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 状态时出现内部错误。

有关详细信息，请参阅 COPY_INTO_STATE_INTERNAL_ERROR

COPY_INTO_SYNTAX_ERROR

有关更多详细信息，请参阅 CREATE_VIEW_COLUMN_ARITY_MISMATCH

CREDENTIAL_MISSING

创建或更新外部位置时请提供凭据。

CSV_ENFORCE_SCHEMA_NOT_SUPPORTED

使用 rescuedDataColumn 或 failOnUnknownFields 时，无法设置 CSV 选项 enforceSchema，因为列是按名称读取的，而不是序号。

CYCLIC_FUNCTION_REFERENCE

检测到循环函数引用：<path>。

DATABRICKS_DELTA_NOT_ENABLED

未在帐户中启用 Databricks Delta。<hints>

DATATYPE_MISMATCH

由于数据类型不匹配，无法进行解析 <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

SQLSTATE：25000

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>”。请确保已注册该数据源。

DATA_SOURCE_NOT_FOUND

SQLSTATE：42K02

未能找到数据源：<provider>。请确保提供程序名称正确，并且包已正确注册且与 Spark 版本兼容。

DATA_SOURCE_OPTION_CONTAINS_INVALID_CHARACTERS

选项 <option> 不能为空，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。

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 或要创建表，请避免指定该架构。

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>。如有必要，请将 <ansiConfig> 设置为“false”以绕过此错误。

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，请先创建该数据库，或将默认数据库更改为 <defaultDatabase>。

DEFAULT_FILE_NOT_FOUND

可能已更新基础文件。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，或者基础文件已删除，可以通过重启群集手动使磁盘缓存失效。

DEFAULT_PLACEMENT_INVALID

SQLSTATE：42608

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

例如，允许 UPDATE SET c1 = DEFAULT，但不允许 UPDATE T SET c1 = ``DEFAULT`` + 1。

DEFAULT_UNSUPPORTED

SQLSTATE：42623

无法执行 <statementType> 命令，因为不支持使用表提供程序“DEFAULT”为目标数据源分配 <dataSource> 值。

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。

当更改代码以从新表读取，或删除并重新创建表时，

可能会发生此错误。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，允许具有相同结果和名称的多个指标实例（例如自联接）。

DUPLICATE_ASSIGNMENTS

列或变量 <nameList> 作为赋值目标出现多次。

DUPLICATE_CLAUSES

SQLSTATE：42614

发现重复子句：<clauseName>。请删除其中的一个。

DUPLICATE_KEY

SQLSTATE：23505

发现重复键 <keyColumn>。

DUPLICATE_ROUTINE_PARAMETER_ASSIGNMENT

对例程 <routineName> 的调用无效，因为它包含对同一参数名称 <parameterName> 的多个参数赋值。

有关更多详细信息，请参阅 DUPLICATE_ROUTINE_PARAMETER_ASSIGNMENT

DUPLICATE_ROUTINE_PARAMETER_NAMES

SQLSTATE：42734

在用户定义的例程 <routineName> 的参数列表中发现重复的名称：<names>。

DUPLICATE_ROUTINE_RETURNS_COLUMNS

在用户定义的例程 RETURNS 的 <routineName> 子句列列表中发现重复的列：<columns>。

EMITTING_ROWS_OLDER_THAN_WATERMARK_NOT_ALLOWED

SQLSTATE: 42815

上一个节点发出了 eventTime=<emittedRowEventTime> 早于 current_watermark_value=<currentWatermark> 的行

这可能会导致执行管道下游有状态运算符出现正确性问题。

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

无法分析数据类型 <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 内部表示形式的 <typeName> 类型编码器。

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

没有开始标签情况下结束标签 <endLabel> 无法存在。

END_OFFSET_HAS_GREATER_OFFSET_FOR_TOPIC_PARTITION_THAN_LATEST_WITH_TRIGGER_AVAILABLENOW

在使用 Trigger.AvailableNow 运行查询期间，Kafka 主题中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 - 请重启查询，如果仍然看到相同问题，请予以报告。

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 - 请重启查询，如果仍然看到相同问题，请予以报告。

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，则可能会发生这种情况。

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_UNAVAILABLE

没有任何适用于 <tableOrPipeline> 的事件日志。请稍后在生成事件后重试

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、流式处理表或增量实时表管道

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>。

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。你是否指的是下列其中一项：[<objectList>]？

注意：在结构扩展期间，EXCEPT 子句中的嵌套列可能不包含限定符（表名、父结构列名等）；如果将限定符用于嵌套列，请尝试删除限定符。

EXECUTOR_BROADCAST_JOIN_OOM

SQLSTATE：53200

内存不足，无法生成广播关系 <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”或联接提示强制随机联接来禁用此查询的广播。

EXECUTOR_BROADCAST_JOIN_STORE_OOM

SQLSTATE：53200

内存不足，无法存储广播关系 <relationClassName>。关系大小 = <relationSize>. StorageLevel = <storageLevel>。 [sparkPlanId: <sparkPlanId>] 使用“set spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=-1”或联接提示强制随机联接来禁用此查询的广播。

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，这是无效的；请更新命令以指定唯一的别名，然后重试。

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

列表达式 <expr> 无法排序，因为其类型 <exprType> 不可排序。

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>，请改用“REFRESH FOREIGN CATALOG <catalogName>”刷新 Fabric Catalog。

FAILED_EXECUTE_UDF

由于 <reason>，用户定义函数 (<functionName>: (<signature>) =><result>) 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

操作上的 JDBC <url> 失败：

有关详细信息，请参阅 FAILED_JDBC

FAILED_PARSE_STRUCT_TYPE

解析结构 <raw> 失败。

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

无法向 Kryo 注册课程。

FAILED_RENAME_PATH

无法将 <sourcePath> 重命名为 <targetPath>，因为目标已存在。

FAILED_RENAME_TEMP_FILE

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

FAILED_ROW_TO_JSON

未能将类 <class> 的行值 <value> 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

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

FEATURE_NOT_ON_CLASSIC_WAREHOUSE

<feature> 在经典 SQL 仓库上不受支持。若要使用此功能，请使用专业或无服务器 SQL 仓库。

FEATURE_REQUIRES_UC

SQLSTATE：0AKUD

<feature> 在没有 Unity Catalog 的情况下不受支持。若要使用此功能，请启用 Unity Catalog。

FEATURE_UNAVAILABLE

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

FIELD_ALREADY_EXISTS

无法 <op> 列，因为 <fieldNames> 已在 <struct> 中存在。

FIELD_NOT_FOUND

<fields> 中没有此类结构字段 <fieldName>。

FILE_IN_STAGING_PATH_ALREADY_EXISTS

暂存路径 <path> 中的文件已存在，但未设置 OVERWRITE

FLATMAPGROUPSWITHSTATE_USER_FUNCTION_ERROR

用户在 flatMapGroupsWithState 中提供的函数出错。原因：<reason>

FORBIDDEN_OPERATION

不允许对 <objectType> 执行 <statement> 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

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

FOREIGN_KEY_MISMATCH

SQLSTATE：42830

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，因为外部 <objectType> 名称必须非空。

FOUND_MULTIPLE_DATA_SOURCES

检测到名称为“<provider>”的多个数据源。请检查数据源未同时注册并位于 classpath 中。

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

仅当定义流式处理表时，才支持 from_json 推理

FROM_JSON_INVALID_CONFIGURATION

GROUP_BY_AGGREGATE

GROUP BY 中不允许使用聚合函数，但找到了 <sqlExpr>。

有关更多详细信息，请参阅 GROUP_BY_AGGREGATE

GROUP_BY_POS_AGGREGATE

GROUP BY <index> 引用了包含聚合函数的表达式 <aggExpr>。 GROUP BY 中不允许使用聚合函数。

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> 无法用作分组表达式，因为其数据类型 <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。

有关更多详细信息，请参阅 HDFS_HTTP_ERROR

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 hll_sketch_agg 函数生成的缓冲区）。

HLL_INVALID_LG_K

对 <function> 的调用无效；lgConfigK 值必须介于 <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 lgConfigK 值调用 <function>。

HYBRID_ANALYZER_EXCEPTION

尝试使用旧的固定点分析器和单传递解析程序解析查询或命令时出现失败。

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，因为它的名称部分超过 2 个。

IDENTITY_COLUMNS_DUPLICATED_SEQUENCE_GENERATOR_OPTION

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

IDENTITY_COLUMNS_ILLEGAL_STEP

SQLSTATE: 42611

IDENTITY 列步长不能为 0。

IDENTITY_COLUMNS_UNSUPPORTED_DATA_TYPE

SQLSTATE：428H2

<dataType> 列不支持 DataType IDENTITY。

ILLEGAL_DAY_OF_WEEK

SQLSTATE：22009

非法输入一周中的某天：<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“<option>”提供的 URI <uri> 架构不当，无法创建连接。

允许的架构：<allowedSchemes>。

如果架构不存在于 URI 中，请添加架构，或从允许的值指定架构。

INCOMPARABLE_PIVOT_COLUMN

SQLSTATE：42818

无效透视列 <columnName>。透视列必须可比较。

INCOMPATIBLE_COLUMN_TYPE

SQLSTATE：42825

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

INCOMPATIBLE_DATASOURCE_REGISTER

检测到不兼容的 DataSourceRegister。请从类路径中删除不兼容的库或升级它。错误：<message>

INCOMPATIBLE_DATA_FOR_TABLE

无法为表 <tableName> 写入不兼容的数据：

有关更多详细信息，请参阅 INCOMPATIBLE_DATA_FOR_TABLE

INCOMPATIBLE_JOIN_TYPES

联接类型 <joinType1> 和 <joinType2> 不兼容。

INCOMPATIBLE_VIEW_SCHEMA_CHANGE

SQLSTATE：51024

视图 <viewName> 的 SQL 查询包含不兼容的架构更改，无法解析列 <colName>。需要名为 <colName> 的 <expectedNum> 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

SQLSTATE：42K0B

由于升级到，可能会得到其他结果

有关详细信息，请参阅 INCONSISTENT_BEHAVIOR_CROSS_VERSION

INCORRECT_NUMBER_OF_ARGUMENTS

SQLSTATE：42605

<failure>，<functionName> 至少需要 <minArgs> 个参数，最多需要 <maxArgs> 个参数。

INCORRECT_RAMP_UP_RATE

<rowsPerSecond> rowsPerSecond 的最大偏移量为 <maxSeconds>，但“rampUpTimeSeconds”为 <rampUpTimeSeconds>。

INDETERMINATE_COLLATION

SQLSTATE: 42P22

调用的函数需要知道它应该应用的排序规则，但找到了不确定的排序规则。使用 COLLATE 函数显式设置排序规则。

INDEX_ALREADY_EXISTS

无法在表 <tableName> 上创建索引 <indexName>，因为它已存在。

INDEX_NOT_FOUND

在表 <tableName> 上找不到索引 <indexName>。

INFINITE_STREAMING_TRIGGER_NOT_SUPPORTED

此群集类型不支持触发器类型 <trigger>。

使用不同的触发器类型，例如 AvailableNow、Once。

INSERT_COLUMN_ARITY_MISMATCH

SQLSTATE：21S01

无法写入 <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>。

使用静态值对列进行分区：<staticPartCols>。

数据列：<dataColumns>。

INSUFFICIENT_PERMISSIONS

由于对基础安全对象的权限，用户无法对 <securableName> 执行 <action>：

<underlyingReport>

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_ARRAY_INDEX

索引 <indexValue> 超出界限。数组具有 <arraySize> 个元素。使用 SQL 函数 get() 容许访问无效索引上的元素，并改为返回 NULL。如有必要，请将 <ansiConfig> 设置为“false”以绕过此错误。

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> 个元素。使用 try_element_at 容许访问无效索引上的元素，并返回 NULL。如有必要，请将 <ansiConfig> 设置为“false”以绕过此错误。

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_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

期望条件中有布尔语句，但 <invalidStatement> 已找到。

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。

INVALID_BUCKET_FILE

无效的桶文件：<path>。

INVALID_BYTE_STRING

SQLSTATE：22P03

预期的格式为 ByteString，但实际为 <unsupported> (<class>)。

INVALID_COLUMN_NAME_AS_PATH

SQLSTATE：46121

数据源 <datasource> 无法保存列 <columnName>，因为它的名称包含文件路径中不允许的某些字符。请使用别名将其重命名。

INVALID_COLUMN_OR_FIELD_DATA_TYPE

列或字段 <name> 的类型是 <type>，但必须是 <expectedType>。

INVALID_CONF_VALUE

SQLSTATE: 22022

配置“<confName>”中的值“<confValue>”无效。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_CONF_VALUE

INVALID_CORRUPT_RECORD_TYPE

SQLSTATE：42804

损坏记录的列 <columnName> 必须具有可为 STRING null 的类型，但获得了 <actualType>。

INVALID_CURRENT_RECIPIENT_USAGE

要在 Unity Catalog 中定义仅共享视图，current_recipient 函数只能在 CREATE VIEW 语句或 ALTER VIEW 语句中使用。

INVALID_CURSOR

SQLSTATE: HY109

游标无效。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_CURSOR

INVALID_DATETIME_PATTERN

SQLSTATE：22007

无法识别的日期/时间模式：<pattern>。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_DATETIME_PATTERN

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 Catalog 中。已找到 <catalog>。

INVALID_DRIVER_MEMORY

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

请在 Spark 配置中使用 -driver-memory 选项或“<config>”增加堆大小。

INVALID_DYNAMIC_OPTIONS

SQLSTATE: 42K10

对于外表 <table_name>，禁止传递 <option_list> 的选项。

INVALID_EMPTY_LOCATION

位置名称不能为空字符串，但已给出 <location>。

INVALID_ESC

发现无效的转义字符串：<invalidEscape>。转义字符串只能包含一个字符。

INVALID_ESCAPE_CHAR

EscapeChar 应该是长度为 1 的字符串字面量，但收到了 <sqlExpr>。

INVALID_EXECUTOR_MEMORY

执行程序内存 <executorMemory> 必须至少为 <minSystemMemory>。

请在 Spark 配置中使用 -executor-memory 选项或“<config>”增加执行程序内存。

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]（含首尾），但提供的值为 <secAndMicros>。若要避免此错误，请使用 try_make_timestamp，将在发生错误时返回 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_HANDLE

SQLSTATE：HY000

句柄 <handle> 无效。

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_HANDLE

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> 无效，必须反引号为：<ident>。

不带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（“_”）。

未加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 < 0 或 > 0（第一个元素的索引为 1）。

INVALID_INLINE_TABLE

无效的内联表。

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用于定义间隔的有效格式。可以参考文档获取正确的格式。

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。如有必要，请将 <ansiConfig> 设置为“false”以绕过此错误。

INVALID_INVERSE_DISTRIBUTION_FUNCTION

SQLSTATE: 42K0K

反向分布函数 <funcName> 无效。

有关详细信息，请参阅 INVALID_INVERSE_DISTRIBUTION_FUNCTION

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_JOIN_TYPE_FOR_JOINWITH

joinWith 中的加入类型无效：<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，但 JSON 数据类型为 <jsonType>。

INVALID_JSON_RECORD_TYPE

在推断模式 <failFastMode> 中的通用架构时检测到 JSON 记录的类型无效。期望 STRUCT 类型，但找到 <invalidType>。

INVALID_JSON_ROOT_FIELD

SQLSTATE：22032

无法将 JSON 根字段转换为目标 Spark 类型。

INVALID_JSON_SCHEMA_MAP_TYPE

SQLSTATE：22032

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_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

无效的 lambda 函数调用。

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 LATERAL JOIN，因为 OUTER 子查询无法与其连接伙伴相关联。删除 LATERAL 关联，或者改用 INNER JOIN 或 LEFT OUTER JOIN。

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_NON_ABSOLUTE_PATH

SQLSTATE：22KD1

提供的非绝对路径 <path> 不符合资格。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，但实际表达式为 <sqlExprs>。

INVALID_NUMERIC_LITERAL_RANGE

数值 <rawStrippedQualifier> 超出了 <typeName> 的有效范围，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

SQLSTATE：42K06

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

提供的参数映射无效：

有关更多详细信息，请参阅 INVALID_PARAMETER_MARKER_VALUE

INVALID_PARAMETER_VALUE

<functionName> 中参数 <parameter> 的值无效：

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

未能将分区列 <columnName> 的值 <value> 强制转换为数据类型 <dataType>。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

特权 <privilege> 对于 <securable> 无效。

INVALID_PROPERTY_KEY

<key> 是一个无效的属性键，请使用引号，例如 SET <key>=<value>。

INVALID_PROPERTY_VALUE

<value> 是一个无效的属性值，请使用引号，例如 SET <key>=<value>

INVALID_QUALIFIED_COLUMN_NAME

列名 <columnName> 无效，因为它没有限定表名，或者由超过 4 个名称部分组成。

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种参数。

INVALID_REGEXP_REPLACE

无法对源 =“<source>”、模式 =“<pattern>”、更换 =“<replacement>”和位置 = <position> 执行 regexp_replace。

如果还有用户指定的架构，则无法使用 singleVariantColumn 选项。

INVALID_SOURCE_CATALOG

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

INVALID_SQL_ARG

SQLSTATE：42K08

sql() 的参数 <name> 无效。请考虑将其替换为 SQL 文本或集合构造函数 (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，但给定语句不是查询：<sqlString>。

INVALID_STATEMENT_OR_CLAUSE

语句或子句：<operation> 无效。

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_TEMP_OBJ_REFERENCE

SQLSTATE：42K0F

无法创建类型为 <obj> 的持久对象 <objName>，因为该对象引用了类型为 <tempObj> 的临时对象 <tempObjName>。请将临时对象 <tempObjName> 设为持久对象，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。时区必须是基于地区的区域 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”。区域偏移量必须采用“(+|-)HH”、“(+|-)HH:mm”或“(+|-)HH:mm:ss”格式，例如“-08”、“+01:00”或“-13:33:33”，并且必须位于 -18:00 到 +18:00 的范围内。 “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

时间回溯时间戳表达式 <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> 未实现 ScalarFunction 和 AggregateFunction。

INVALID_UPGRADE_SYNTAX

<command> <supportedOrNot> 源表在 Hive 元存储中，而目标表在 Unity Catalog 中。

INVALID_URL

SQLSTATE：22P02

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

INVALID_USAGE_OF_STAR_OR_REGEX

在 <prettyName> 中使用的 <elem> 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，但实际类型是 <varType>。

架构 <schema> 不是有效的变体分片架构。

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_WRITER_COMMIT_MESSAGE

数据源写入器生成了无效数量的提交消息。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

请求的写入分发无效。

有关详细信息，请参阅 INVALID_WRITE_DISTRIBUTION

ISOLATED_COMMAND_FAILURE

未能执行 <command>。

JOIN_CONDITION_IS_NOT_BOOLEAN_TYPE

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

KAFKA_DATA_LOSS

有些数据可能已经丢失，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。

原因：

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 <shardId> 达到所需的序列号 <endSeqNum> 之前无法读取：

使用使用者模式 <consumerMode> 的 kinesis 流 <stream>。由于潜在的数据丢失，此

查询将失败。最后读取记录的序列号为 <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

在 spark 配置中将 spark.databricks.kinesis.failOnDataLoss 设置为 false 替代此失败行为。

KINESIS_EFO_CONSUMER_NOT_FOUND

SQLSTATE：51000

对于 kinesis 流 <streamId>，已删除以前注册的流 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 调用在下一次调用的 5 秒内。

在 5 秒或更长时间后重启查询。

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>)。

此为意外错误，当删除 Kinesis 流并使用相同的名称重新创建，

并使用现有检查点位置重启使用此 Kinesis 流的流式处理查询时，会发生这种情况。

使用新的检查点位置重启流式处理查询，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

LOAD DATA 输入路径不存在：<path>。

LOCAL_MUST_WITH_SCHEMA_FILE

LOCAL 必须与 file 的架构配合使用，但收到了：<actualSchema>。

LOCATION_ALREADY_EXISTS

无法将托管表命名为 <identifier>，因为它的关联位置 <location> 已存在。请选择其他表名，或者先删除现有位置。

LOST_TOPIC_PARTITIONS_IN_END_OFFSET_WITH_TRIGGER_AVAILABLENOW

在使用 Trigger.AvailableNow 运行查询期间，Kafka 主题中某些分区丢失。此错误可能是暂时性的 - 请重启查询，如果仍然看到相同问题，请予以报告。

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错误的 Avro 消息。分析模式：<mode>。若要将格式错误的 Avro 消息作为 null 结果进行处理，请尝试将选项“mode”设置为“PERMISSIVE”。

MALFORMED_CHARACTER_CODING

使用 <charset> 执行 <function> 时找到的值无效

MALFORMED_CSV_RECORD

CSV 记录的格式错误：<badRecord>

MALFORMED_RECORD_IN_PARSING

在记录分析中检测到格式错误的记录：<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_VARIANT

变体二进制格式不正确。请检查数据源是否有效。

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

无法对具体化视图运行 <refreshType>，因为它之前包含 pipelineId。若要启用 <refreshType>，请删除再重新创建具体化视图。

MATERIALIZED_VIEW_OPERATION_NOT_ALLOWED

不允许具体化视图操作 <operation>：

有关更多详细信息，请参阅 MATERIALIZED_VIEW_OPERATION_NOT_ALLOWED

MATERIALIZED_VIEW_OUTPUT_WITHOUT_EXPLICIT_ALIAS

必须显式为具体化视图中的输出表达式 <expression> 指定别名。

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>。请使用 CREATE [OR REFRESH] <st> 或删除 STREAM 子句中的 FROM 关键字，以将此关系转换为批处理查询。

MATERIALIZED_VIEW_UNSUPPORTED_OPERATION

不支持对此版本的具体化视图执行 <operation> 操作。

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行与源表的多行匹配。

这可能会导致对目标行执行多次更新或删除操作，这是不允许的。

MERGE_WITHOUT_WHEN

WHEN 语句中必须至少包含一个 MERGE 子句。

METRIC_CONSTRAINT_NOT_SUPPORTED

未启用 METRIC CONSTRAINT。

METRIC_STORE_INVALID_ARGUMENT_VALUE_ERROR

METRIC_STORE 表函数的参数“<argName>”不支持提供的值“<argValue>”。

有关更多详细信息，请参阅 METRIC_STORE_INVALID_ARGUMENT_VALUE_ERROR

METRIC_STORE_UNSUPPORTED_ERROR

Metric Store 例程 <routineName> 目前在此环境中已禁用。

MIGRATION_NOT_SUPPORTED

<table> 不支持迁移到托管表，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 - 请重启查询，如果仍然看到相同问题，请予以报告。

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

Databricks Delta 在 load() API 中不支持多个输入路径。

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

具有相应分区筛选器的 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

找到至少两个与给定条件匹配的约束。

MULTIPLE_QUERY_RESULT_CLAUSES_WITH_PIPE_OPERATORS

<clause1> 和 <clause2> 无法使用“|>”在同一 SQL 管道操作符中共存。请将多个结果子句分隔为单独的管道操作符，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

检测到名称为 <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_SOURCES_UNSUPPORTED_FOR_EXPRESSION

表达式 <expr> 不支持多个源。

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。请删除其中的一个子句。

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；请改为使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。在此情况下，命名参数引用为 <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。

在此情况下，命名参数引用为 <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 子句以容许现有的命名空间。

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>。请验证该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

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/数据集的 <windowFunc>（如列 <columnName>）不支持窗口函数。

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

NOT_ALLOWED_IN_FROM

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

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 <name> 子句的表达式 <expr> 必须是 NOT NULL 的常量 STRING。

有关更多详细信息，请参阅 NOT_A_CONSTANT_STRING

NOT_A_PARTITIONED_TABLE

不允许对 <tableIdentWithDB> 执行操作 <operation>，因为它不是已分区表。

NOT_A_SCALAR_FUNCTION

<functionName> 此处显示为标量表达式，但函数定义为表函数。请更新查询以将函数调用移动到 FROM 子句中，或者将 <functionName> 重新定义为标量函数。

NOT_A_TABLE_FUNCTION

<functionName> 此处显示为表函数，但函数定义为标量函数。请更新查询以将函数调用移动到 FROM 子句外部，或者将 <functionName> 重新定义为表函数。

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/大小写类或 Java bean 推断的，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> 的类型为 <originName> 的列 <originType> 更改为类型为 <newName> 的 <newType>。

NOT_SUPPORTED_COMMAND_FOR_V2_TABLE

v2 表不支持 <cmd>。

NOT_SUPPORTED_COMMAND_WITHOUT_HIVE_SUPPORT

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

NOT_SUPPORTED_IN_JDBC_CATALOG

NUM_COLUMNS_MISMATCH

SQLSTATE：42826

只能对列数相同的输入执行 <operator>，但第一个输入包含 <firstNumColumns> 列，而 <invalidOrdinalNum> 输入包含 <invalidNumColumns> 列。

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

ONLY_SUPPORTED_WITH_UC_SQL_CONNECTOR

只有支持 Unity Catalog 的 Databricks SQL 连接器才支持 SQL 操作 <operation>。

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

<plan> 在只读会话模式下不受支持。

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<parquetType>的数据类型 <dataType> 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 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 Parquet 类型：<parquetType>。

PARSE_EMPTY_STATEMENT

SQLSTATE：42617

语法错误，意外空语句。

PARSE_MODE_UNSUPPORTED

<funcName> 模式不支持函数 <mode>。可接受的模式为 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 子句以容许现有的分区。

PARTITIONS_NOT_FOUND

SQLSTATE：428FT

在表 <tableName> 中找不到分区 <partitionList>。

请验证分区规范和表名。

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

PARTITION_COLUMN_NOT_FOUND_IN_SCHEMA

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

PARTITION_LOCATION_ALREADY_EXISTS

表 <tableName> 中已存在分区位置 <locationPath>。

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

不允许对表 <tableName> 执行 <action>，因为 Unity Catalog 中不支持存储分区元数据。

PARTITION_NUMBER_MISMATCH

值 (<partitionNumber>) 的数量与架构大小 (<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> 必须位于“partitionedBy”内。

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

SQLSTATE：54000

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

QUERIED_TABLE_INCOMPATIBLE_WITH_COLUMN_MASK_POLICY

SQLSTATE: 428HD

无法访问被引用表，因为以前分配的列掩码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_COLUMN_MASK_POLICY

QUERIED_TABLE_INCOMPATIBLE_WITH_ROW_LEVEL_SECURITY_POLICY

SQLSTATE：428HD

无法访问被引用表，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

READ_CURRENT_FILE_NOT_FOUND

请更新函数调用以删除此参数带 <parameterName> 的命名参数，或删除

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>，因为需要名为 <parameterName> 的参数，但例程调用未提供值。请更新例程调用，以（在索引 <index> 按位置或按名称）提供参数值，然后重试查询。

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

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

请删除其中一项，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受限值。

有关详细信息，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>，或者添加 IF NOT EXISTS 子句以容许现有 <newRoutineType>。

ROUTINE_NOT_FOUND

找不到例程 <routineName>。请验证架构和目录的拼写和正确性。

如果未使用架构和目录限定名称，请验证 current_schema() 输出，或使用正确的架构和目录限定名称。

若要容许删除时出错，请使用 DROP … IF EXISTS。

ROUTINE_PARAMETER_NOT_FOUND

例程 <routineName> 不支持位置 <pos> 处指定的参数 <parameterName>。<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_CHECK_CONSTRAINT_UNSUPPORTED

不支持使用行级别安全策略对表 CHECK 创建 <tableName> 约束。

ROW_LEVEL_SECURITY_DUPLICATE_COLUMN_NAME

SQLSTATE：42734

<statementType> 语句尝试将行级别安全策略分配到某个表，但两个或更多个被引用列具有相同的名称 <columnName>，这是无效操作。

ROW_LEVEL_SECURITY_FEATURE_NOT_SUPPORTED

不支持 <tableName> 的行级别安全策略：

有关更多详细信息，请参阅 ROW_LEVEL_SECURITY_FEATURE_NOT_SUPPORTED

SCALAR_SUBQUERY_IS_IN_GROUP_BY_OR_AGGREGATE_FUNCTION

相关的标量查询“<sqlExpr>”既不存在于 GROUP BY 中，也不存在于聚合函数中。

使用序号位置将其添加到 GROUP BY，或者将其包装在 first()（或 first_value）中（如果你不在意收到的值）。

SCALAR_SUBQUERY_TOO_MANY_ROWS

SQLSTATE：21000

用作表达式的子查询返回了多个行。

SCHEDULE_ALREADY_EXISTS

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

SCHEDULE_PERIOD_INVALID

<timeUnit> 的计划期限必须是介于 1 和 <upperBound> （含）之间的整数值。已收到：<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 子句以容许现有的架构。

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>。请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

SQLSTATE：42K0G

无法初始化架构注册表中的架构。 <reason>。

SECOND_FUNCTION_ARGUMENT_NOT_INTEGER

<functionName> 函数的第二个参数需是整数。

SECRET_FUNCTION_INVALID_LOCATION

无法使用对 <commandType> 函数的一个或多个非加密引用执行 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

SEED_EXPRESSION_IS_UNFOLDABLE

SQLSTATE：42K08

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

SERVER_IS_BUSY

SQLSTATE：08KD1

STATE_STORE_PROVIDER_DOES_NOT_SUPPORT_FINE_GRAINED_STATE_REPLAY

SQLSTATE：42K06

给定的状态存储提供程序 <inputClass> 不会扩展 org.apache.spark.sql.execution.streaming.state.SupportsFineGrainedReplay。

因此，它不支持状态数据源中的 snapshotStartBatchId 或 readChangeFeed 选项。

STATE_STORE_UNSUPPORTED_OPERATION_ON_MISSING_COLUMN_FAMILY

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

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

SQLSTATE：KD006

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

这些选项 <options> 不能一起指定。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。

请重新运行流式处理查询以构造运算符元数据，如果错误仍然存在，则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>。

请重新运行流式处理查询以构造状态架构，如果错误仍然存在，则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_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_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_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>]；当前批次中的有状态运算符：[<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 中创建的，请运行 REFRESH <st>。

如果表是由增量实时表中的管道创建的，请运行管道更新。

STREAMING_TABLE_NOT_SUPPORTED

只能在增量实时表和 Databricks SQL 仓库中创建和刷新流式处理表。

STREAMING_TABLE_OPERATION_NOT_ALLOWED

不允许 <operation> 操作：

有关更多详细信息，请参阅 STREAMING_TABLE_OPERATION_NOT_ALLOWED

STREAMING_TABLE_QUERY_INVALID

只能从流式处理查询创建流式处理表 <tableName>。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 <region> 中找不到 Kinesis 流 <streamName>。

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。提供 <actual> 值时，<expected> 字段是必填字段。

SUM_OF_LIMIT_AND_OFFSET_EXCEEDS_MAX_INT

LIMIT 子句和 OFFSET 子句的总和不得大于最大 32 位整数值 (2,147,483,647)，但发现限值 = <limit>，偏移值 = <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 <srcTable> 必须与目标表名 <destTable> 相同。

SYNTAX_DISCONTINUED

在此上下文中，已停止支持子句或关键字：<clause>。

有关更多详细信息，请参阅 SYNTAX_DISCONTINUED

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 子句以容许预先存在的对象、添加 OR REPLACE 子句以替换现有的具体化视图，或添加 OR REFRESH 子句来刷新现有的流式处理表。

TABLE_OR_VIEW_NOT_FOUND

找不到表或视图 <relationName>。请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() 输出，或使用正确的架构和目录限定名称。

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

无法对带有 <functionName> 参数的 SQL 用户定义函数 TABLE 执行 <action>，因为此功能尚未实现。

TABLE_VALUED_FUNCTION_FAILED_TO_ANALYZE_IN_PYTHON

无法分析 Python 用户定义表函数：<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

无法评估表函数 <functionName>，因为其表元数据无效；<reason>。

TABLE_VALUED_FUNCTION_TOO_MANY_TABLE_ARGUMENTS

SQLSTATE：54023

表值函数的表参数太多。

允许一个表参数，但收到了：<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。请验证 UUID 是否正确。

TASK_WRITE_FAILED

将行写入 <path> 时任务失败。

TEMP_TABLE_OR_VIEW_ALREADY_EXISTS

无法创建临时视图 <relationName>，因为它已存在。

选择其他名称、删除或替换现有视图，或者添加 IF NOT EXISTS 子句以容许现有的视图。

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

在子句 SELECT 中检测到尾随逗号。删除 FROM 子句前的尾随逗号。

TRIGGER_INTERVAL_INVALID

触发器间隔必须是可以转换为整数秒的正持续时间。接收时间：<actual> 秒。

UC_BUCKETED_TABLES

Unity Catalog 中不支持存储桶表。

UC_CATALOG_NAME_NOT_PROVIDED

SQLSTATE：3D000

对于 Unity Catalog，请显式指定目录名称。例如 SHOW GRANT your.address@email.com ON CATALOG main。

UC_COMMAND_NOT_SUPPORTED

不支持在 Unity Catalog 中使用文件方案 <schemeName> 创建表。

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，然后使用 CREATE FOREIGN CATALOG 命令创建基于连接的目录以引用其中的表。

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。 Hive 元存储联合目录中的视图 <view> 必须使用 hive_metastore 或 spark_catalog 目录中的依赖项，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

SQLSTATE：未分配

函数 <fn> 执行失败

有关更多详细信息，请参阅 UDF_ERROR

UDF_LIMITS

SQLSTATE：54KD0

违反了一个或多个 UDF 限制。

有关更多详细信息，请参阅 UDF_LIMITS

UDF_MAX_COUNT_EXCEEDED

SQLSTATE：54KD0

超出了 <maxNumUdfs> 个 UDF 的查询范围 UDF 限制（公共预览期间受限制）。已找到 <numUdfs>。 UDF 为：<udfNames>。

UDF_PYSPARK_ERROR

Python 辅助角色意外退出

有关更多详细信息，请参阅 UDF_PYSPARK_ERROR

UDF_PYSPARK_UNSUPPORTED_TYPE

处于共享访问模式的群集不支持 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> 执行失败。

有关更多详细信息，请参阅 UDF_USER_CODE_ERROR

UDTF_ALIAS_NUMBER_MISMATCH

AS 子句中提供的别名数与 UDTF 输出的列数不一致。

需要 <aliasesNames> 别名，但收到了 <aliasesSize>。

请确保提供的别名数与 UDTF 输出的列数一致。

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

SQLSTATE：42K0G

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 <dbName> 的表。错误类名称：<className>.

UNABLE_TO_INFER_SCHEMA

无法推理 <format> 的架构。必须手动指定。

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 并提供对 SQL 文本或集合构造函数 (例如 map()、array()、struct()) 的映射参数。

UNCLOSED_BRACKETED_COMMENT

找到未闭合的方括号注释。请在注释的末尾追加 */。

UNEXPECTED_INPUT_TYPE

函数 <functionName> 的参数 <paramIndex> 需要 <requiredType> 类型，但 <inputSql> 的类型为 <inputType>。

UNEXPECTED_INPUT_TYPE_OF_NAMED_PARAMETER

函数 <functionName> 的参数 <namedParamKey> 需要 <requiredType> 类型，但 <inputSql> 的类型为 <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>，因为它在分配到 <parameterName> 的已命名参数之后包含位置参数；请重新排列它们，使位置参数排在前面，然后重试查询。

UNEXPECTED_SERIALIZER_FOR_CLASS

类 <className> 具有意外的表达式序列化程序。预期返回“STRUCT”的“IF”或“STRUCT”，但找到了 <expr>。

UNKNOWN_FIELD_EXCEPTION

分析期间遇到 <changeType>：<unknownFieldBlob>，可通过自动重试 <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 <pos> 处包含一个未知的位置自变量 <sqlExpr>。这是无效的。

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

SQLSTATE：42K0G

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

UNPIVOT_REQUIRES_ATTRIBUTES

SQLSTATE：42K0A

当未给定 UNPIVOT 表达式时，<given> 要求所有给定的 <empty> 表达式都是列。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，所有列均指定为 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>，因为例程调用包含名为 <argumentName> 的参数的命名参数引用，但此例程不包括任何包含具有此名称的参数的签名。你是否指以下其中一项？ [<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。百分位必须是数字值，后跟“%”，范围介于 0% 到 100%。

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，并且正确提供了所有必需的参数。

如果未定义 <name>，请在使用表值函数之前创建它。

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

无法解析名称为 <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

无法使用结构类型列 <columnPath> 解析具有名称 <fieldName> 的字段。

有关更多详细信息，请参阅 UNRESOLVED_FIELD

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 <searchPath> 上的例程 <routineName>。

有关更多详细信息，请参阅 UNRESOLVED_ROUTINE

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 <searchPath> 上的变量 <variableName>。

UNSTRUCTURED_DATA_PROCESSING_UNSUPPORTED_FILE_FORMAT

不支持非结构化文件格式 <format>。支持的文件格式为 <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

不支持非结构化模型 <model>。支持的模型为 <supportedModels>。

请切换到其中一个受支持的模型，然后再次重试查询。

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_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“<className>”类的“<methodName>”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”。

UNSUPPORTED_CLAUSE_FOR_OPERATION

<operation> 不支持 <clause>。

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。

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

考虑重写该查询，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

UNSUPPORTED_METRIC_VIEW_USAGE

当前指标视图使用情况不受支持。

有关详细信息，请参阅 UNSUPPORTED_METRIC_VIEW_USAGE

UNSUPPORTED_NESTED_ROW_OR_COLUMN_ACCESS_POLICY

表 <tableName> 包含的行级别安全策略或列掩码间接引用了另一个包含行级别安全策略或列掩码的表；这种情况不受支持。调用序列：<callSequence>

UNSUPPORTED_OVERWRITE

SQLSTATE：42902

无法覆盖正在读取的目标。

有关更多详细信息，请参阅 UNSUPPORTED_OVERWRITE

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_STREAMING_OPERATOR_WITHOUT_WATERMARK

<outputMode> 在没有水印的流式处理 DataFrame/数据集上不支持 <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 可能会盲目地向具有基元类型参数的 Scala 闭包传递 NULL，闭包将看到 NULL 参数的 Java 类型的默认值，例如 udf((x: Int) => x, IntegerType)，NULL 输入的结果为 0。若要消除此错误，可以：

使用类型化的 Scala UDF API（没有返回类型参数），例如 udf((x: Int) => x)。
如果输入类型都是非基元，则使用 Java UDF API，例如 udf(new UDF1[String, Integer] { override def call(s: String): Integer = s.length() }, IntegerType)。
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。原因：

有关更多详细信息，请参阅 UPGRADE_NOT_SUPPORTED

USER_DEFINED_FUNCTIONS

用户定义函数无效：

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>。

提供的参数 <providedParms> 与需要的参数不匹配。

请确保提供所有需要的参数。

USER_RAISED_EXCEPTION_UNKNOWN_ERROR_CLASS

SQLSTATE：P0001

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

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 <variableName> 变量。请验证架构和目录的拼写和正确性。

如果未使用架构和目录限定名称，请验证 current_schema() 输出，或使用正确的架构和目录限定名称。

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 的变体。变体值的最大允许大小为 16 MiB。

VARIANT_DUPLICATE_KEY

由于对象键 <key> 重复，无法构建变体。

VARIANT_SIZE_LIMIT

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

请避免在此表达式中输入较大的字符串（例如，添加函数调用来检查表达式大小，如果太大，则首先将其转换为 NULL）。

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，或者添加 IF NOT EXISTS 子句以容许现有的对象。

VIEW_EXCEED_MAX_NESTED_DEPTH

SQLSTATE：54K00

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

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

VIEW_NOT_FOUND

找不到视图 <relationName>。请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() 输出，或使用正确的架构和目录限定名称。

若要容许删除时出错，请使用 DROP VIEW IF EXISTS。

VOLUME_ALREADY_EXISTS

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

读取 XML 格式的文件需要 <rowTag> 选项。

XML_UNSUPPORTED_NESTED_TYPES

SQLSTATE：0N000

XML 不支持 <innerDataType> 作为内部类型 <dataType>。在 <dataType> 中使用时，请将 <innerDataType> 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

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 CREATE TABLE 语句中删除 LOCATION 子句，也可以设置

<config> 设置为 true 以跳过此检查。

DELTA_ARCHIVED_FILES_IN_LIMIT

SQLSTATE：42KDC

表 <table> 不包含非存档文件中的足够记录，无法满足指定的 LIMIT/<limit> 条记录）。

DELTA_ARCHIVED_FILES_IN_SCAN

SQLSTATE：42KDC

在表 <table> 中找到 <numArchivedFiles> 个需要作为此查询的一部分扫描的可能已存档文件。

无法访问已存档的文件。当前存档前时间配置为 <archivalTime>。

请调整查询筛选器以排除所有已存档的文件。

DELTA_BLOCK_COLUMN_MAPPING_AND_CDC_OPERATION

SQLSTATE：42KD4

当表启用了更改数据馈送 (CDF) 并使用 <opName> 或 DROP COLUMN 进行了架构更改后，不允许执行操作“RENAME COLUMN”。

DELTA_BLOOM_FILTER_DROP_ON_NON_EXISTING_COLUMNS

无法删除以下不存在的列的 Bloom 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 Bloom 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记录。

DELTA_CANNOT_DROP_BLOOM_FILTER_ON_NON_INDEXED_COLUMN

无法删除非索引列上的 bloom 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

无法删除排序规则表功能。

具有非默认排序规则的列必须更改为首先使用 UTF8_BINARY：<colNames>。

DELTA_CANNOT_EVALUATE_EXPRESSION

无法计算表达式：<expression>

DELTA_CANNOT_FIND_BUCKET_SPEC

需要 Bucket 存储 Delta 表，但在表中找不到 Bucket 规格

DELTA_CANNOT_GENERATE_CODE_FOR_EXPRESSION

无法生成表达式的代码：<expression>

DELTA_CANNOT_MODIFY_APPEND_ONLY

此表配置为仅允许追加。如果要允许更新或删除，请使用“ALTER TABLE<table_name>SET TBLPROPERTIES (<config>=false)”。

DELTA_CANNOT_MODIFY_COORDINATED_COMMITS_DEPENDENCIES

<Command> 无法替代或取消设置提交中的时间戳表属性，因为在此表中启用了协调提交，并依赖于这些提交。请从 TBLPROPERTIES 子句中删除它们（“delta.enableInCommitTimestamps”、“delta.inCommitTimestampEnablementVersion”、“delta.inCommitTimestampEnablementTimestamp”），然后再次重试该命令。

DELTA_CANNOT_MODIFY_TABLE_PROPERTY

用户无法指定 Delta 表配置 <prop>

DELTA_CANNOT_OVERRIDE_COORDINATED_COMMITS_CONFS

<Command> 无法替代现有目标表的协调提交配置。请从 TBLPROPERTIES 子句中删除它们（“delta.coordinatedCommits.commitCoordinator-preview”、“delta.coordinatedCommits.tableConf-preview”），然后再次重试该命令。

DELTA_CANNOT_RECONSTRUCT_PATH_FROM_URI

SQLSTATE：22KD1

在事务日志中找到无法转换为相对路径的 uri (<uri>)。

DELTA_CANNOT_RELATIVIZE_PATH

SQLSTATE：428FT

无法将所有列用于分区列

DELTA_CANNOT_VACUUM_LITE

SQLSTATE：55000

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> 类型值写入 <targetType> 类型列 <columnName>。

对输入值使用 try_cast 以容许溢出并改为返回 NULL。

找不到事务日志中引用的文件 <filePath>。如果已从文件系统中手动删除数据，而不是使用表 DELETE 语句进行删除，则可能会发生这种情况。此请求似乎针对更改数据馈送，如果是这样，当更改数据文件超出保留期并由 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

无法写入到设置了 delta.enableChangeDataFeed 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。是否手动删除了 _delta_log 目录中的文件？

DELTA_CLONE_AMBIGUOUS_TARGET

提供两条路径作为 CLONE 目标，因此使用哪条路径是不明确的。在提供

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

<targetIdentifier>。

DELTA_CLONE_INCOMPLETE_FILE_COPY

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

DELTA_CLONE_UNSUPPORTED_SOURCE

克隆源“<name>”不受支持 <mode>，其格式为 <format>。

支持的格式为“delta”、“iceberg”和“parquet”。

DELTA_CLUSTERING_CLONE_TABLE_NOT_SUPPORTED

使用适用于 DBR 版本 CLONE 14.0 的 Liquid 聚类分析的 Delta 表不支持 <。

DELTA_CLUSTERING_COLUMNS_DATATYPE_NOT_SUPPORTED

不支持 CLUSTER BY，因为以下列 <columnsWithDataTypes> 不支持跳过数据。

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

不允许从使用液体聚类分析的表目录创建不使用液体聚类分析的外部表；路径：<path>。

DELTA_CLUSTERING_NOT_SUPPORTED

“<operation>”不支持聚类分析。

DELTA_CLUSTERING_PHASE_OUT_FAILED

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

== 错误 ==

<error>

DELTA_CLUSTERING_REPLACE_TABLE_WITH_PARTITIONED_TABLE

不允许使用已分区表 REPLACE 使用 Liquid 聚类分析的 Delta 表。

DELTA_CLUSTERING_SHOW_CREATE_TABLE_WITHOUT_CLUSTERING_COLUMNS

无任何聚类分析列的 Liquid 聚类分析 Delta 表不支持 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 表转换为分区表来执行相关操作：<operation>。

请首先运行 ALTER TABLE CLUSTER BY NONE 以删除聚类分析列。

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

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

DELTA_CLUSTERING_WITH_ZORDER_BY

使用 Liquid 聚类分析的 Delta 表的 OPTIMIZE 命令无法指定 ZORDER BY。请删除 ZORDER BY (<zOrderBy>)。

DELTA_CLUSTER_BY_INVALID_NUM_COLUMNS

SQLSTATE：54000

Liquid 聚类分析的 CLUSTER BY 最多支持 <numColumnsLimit> 个聚类分析列，但表中有 <actualNumColumns> 个聚类分析列。请删除多余的聚类分析列。

DELTA_CLUSTER_BY_SCHEMA_NOT_PROVIDED

SQLSTATE：42908

未定义架构时，不允许指定 CLUSTER BY。请定义表 <tableName> 的架构。

DELTA_CLUSTER_BY_WITH_BUCKETING

无法同时指定聚类分析和分桶。如果要使用聚类分析创建 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。如果要使用聚类分析创建 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 <type> 的列“<column>”不支持跳过数据。

DELTA_COLUMN_MAPPING_MAX_COLUMN_ID_NOT_SET

未在启用列映射的表上设置最大列 ID 属性 (<prop>)。

DELTA_COLUMN_MAPPING_MAX_COLUMN_ID_NOT_SET_CORRECTLY

启用列映射的表上的最大列 ID 属性 (<prop>) 为 <tableMax>，它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

无法找到给定 [<columnList>] 的 <columnName> 列

DELTA_COLUMN_NOT_FOUND_IN_MERGE

SQLSTATE: 42703

无法从 <targetCol> 列找到目标表的列“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

<columnPath> 应为嵌套数据类型，但找到的类型为 <other>。正在查找

嵌套字段中 <column> 的索引。

架构：

<schema>

DELTA_COLUMN_STRUCT_TYPE_MISMATCH

SQLSTATE：2200G

结构列 <source> 无法插入到 <targetTable> 中的 <targetType> 字段 <targetField>。

DELTA_COMMIT_INTERMEDIATE_REDIRECT_STATE

无法处理重定向表状态“<state>”内表的提交。

DELTA_COMPACTION_VALIDATION_FAILED

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

这些 SET 列之间存在冲突：<columnList>。

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 子句中移除，然后再次重试该命令。

DELTA_CONF_OVERRIDE_NOT_SUPPORTED_IN_SESSION

在 <command> 期间，无法从 SparkSession 配置设置配置“<configuration>”。请通过运行 spark.conf.unset("<configuration>") 来取消设置它，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

无法在不收集统计信息的情况下启用行跟踪。

如果要启用行跟踪，请执行以下操作：

通过运行以下命令启用统计信息收集：

SET <statisticsCollectionPropertyKey> = true

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

如果不需要收集统计信息，请禁用行跟踪：

通过运行以下命令停用默认启用表功能：

RESET <rowTrackingTableFeatureDefaultKey>

通过运行以下命令停用默认表属性：

SET <rowTrackingDefaultPropertyKey> = false

DELTA_COPY_INTO_TARGET_FORMAT

COPY INTO 目标必须是 Delta 表。

DELTA_CREATE_EXTERNAL_TABLE_WITHOUT_SCHEMA

你正在尝试使用 Delta 从以下位置创建外部表 <tableName>：

<path> 创建外部表，但在输入路径为空时

未指定架构。

若要详细了解 Delta，请参阅 <docLink>

DELTA_CREATE_EXTERNAL_TABLE_WITHOUT_TXN_LOG

你正在尝试使用 Delta 从以下位置创建外部表 <tableName>：

%2$s 创建外部表，但 %2$s/_delta_log 中不存在事务日志。

%2$s/_delta_log。检查上游作业，确保它正在使用

格式（“delta”）写入，并且该路径是表的根。

若要详细了解 Delta，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

指定的架构与位于 <path> 的现有架构不匹配。

== Specified ==

<specifiedSchema>

== Existing ==

<existingSchema>

== Differences ==

<schemaDifferences>

如果打算保留现有架构，可以

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 或 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。

== Specified ==

<specifiedColumns>

== Existing ==

<existingColumns>

DELTA_CREATE_TABLE_WITH_DIFFERENT_PARTITIONING

指定的分区与 <path> 处的现有分区不匹配。

== Specified ==

<specifiedColumns>

== Existing ==

<existingColumns>

DELTA_CREATE_TABLE_WITH_DIFFERENT_PROPERTY

指定的属性与 <path> 处的现有属性不匹配。

== Specified ==

<specifiedProperties>

== Existing ==

<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

提交删除向量缺少 numRecords 统计信息的文件是无效操作。

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

删除列的索引 <columnIndex> 低于 0

DELTA_DROP_COLUMN_ON_SINGLE_FIELD_SCHEMA

无法从具有单个列的架构中删除列。架构：

<schema>

DELTA_DUPLICATE_ACTIONS_FOUND

针对路径 <path> 多次指定了文件操作“<actionType>”。

它与 <conflictingPath> 冲突。

单个提交中不能存在使用相同路径的多个文件操作。

DELTA_DUPLICATE_COLUMNS_FOUND

已找到重复列 <coltype>：<duplicateCols>

DELTA_DUPLICATE_COLUMNS_ON_INSERT

INSERT 子句中的重复列名

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

发现跳过列的重复数据：<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_DV_HISTOGRAM_DESERIALIZATON

在表完整性验证期间，无法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，但它已被 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

在以下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_FAILED_CAST_PARTITION_VALUE

无法将分区值 <value> 强制转换为 <dataType>

DELTA_FAILED_FIND_ATTRIBUTE_IN_OUTPUT_COLUMNS

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

DELTA_FAILED_INFER_SCHEMA

无法从给定的文件列表推断架构。

DELTA_FAILED_MERGE_SCHEMA_FILE

SQLSTATE：42KDA

无法合并文件 <file> 的架构：

<schema>

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

需要对最新版本的 Delta 源进行完全扫描，但找到了版本 <historicalVersion> 的历史扫描

DELTA_FAILED_TO_MERGE_FIELDS

DELTA_FEATURE_DROP_DEPENDENT_FEATURE

无法删除表特征 <feature>，因为此表中的一些其他特征 (<dependentFeatures>) 依赖于 <feature>。

在删除此特征之前，请考虑先删除它们。

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。

请等到历史记录保持期 (<logRetentionPeriodKey>=<logRetentionPeriod>)

是时间已经过去，自上次激活该功能以来。

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

然后运行：

ALTER TABLE table_name DROP FEATURE feature_name TRUNCATE HISTORY

删除 <feature> 部分成功。

当前版本的表中不再使用该功能。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

未在候选文件中找到要重写的文件 (<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

：

<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。

架构：

<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> 的表达式类型为 <expressionType>，但列类型为 <columnType>

DELTA_GENERATED_COLUMN_UPDATE_TYPE_MISMATCH

列 <currentName> 是生成的列或由生成的列使用的列。数据类型为 <currentDataType>，无法转换为数据类型 <updateDataType>

DELTA_ICEBERG_COMPAT_VIOLATION

SQLSTATE：KD00E

IcebergCompatV<version> 的验证失败。

有关更多详细信息，请参阅 DELTA_ICEBERG_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

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

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 列步长不能为 0。

DELTA_IDENTITY_COLUMNS_NON_DELTA_FORMAT

IDENTITY 列仅受 Delta 支持。

DELTA_IDENTITY_COLUMNS_PARTITION_NOT_SUPPORTED

不支持列 PARTITIONED BY IDENTITY 列 <colName>。

DELTA_IDENTITY_COLUMNS_REPLACE_COLUMN_NOT_SUPPORTED

具有 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 UPDATE 列 IDENTITY 上的 <colName>。

DELTA_IDENTITY_COLUMNS_WITH_GENERATED_EXPRESSION

不能使用生成的列表达式来指定 IDENTITY 列。

DELTA_ILLEGAL_OPTION

选项“<name>”的值“<input>”无效，<explain>

DELTA_ILLEGAL_USAGE

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

DELTA_INCONSISTENT_BUCKET_SPEC

Delta 存储表上的 BucketSpec 与元数据中的 BucketSpec 不匹配。应为：<expected>。实际为：<actual>。

DELTA_INCONSISTENT_LOGSTORE_CONFS

(<setKeys>) 不能设置为不同的值。请仅设置其中的一个，或将其设置为相同的值。

DELTA_INCORRECT_ARRAY_ACCESS

错误访问 ArrayType。使用 arrayname.element.elementname 位置

添加到数组。

DELTA_INCORRECT_ARRAY_ACCESS_BY_NAME

已找到 ArrayType。要访问 ArrayType 的元素，请指定

<rightName>，而不是 <wrongName>。

架构：

<schema>

DELTA_INCORRECT_GET_CONF

使用 getConf() 而不是 `conf.getConf()

DELTA_INCORRECT_LOG_STORE_IMPLEMENTATION

在架构列名的“,;{}()\n\t=”中发现无效字符。

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

SQLSTATE：22KD1

CLONE 的目标位置需要是绝对路径或表名。使用

绝对路径而不是 <path>。

DELTA_INVALID_COLUMN_NAMES_WHEN_REMOVING_COLUMN_MAPPING

在架构列名的“,;{}()\n\t=”中发现无效字符。

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。

请重命名列以删除该无效字符，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`` 处找到 Delta 的事务日志，

但你正在尝试使用 format("<format>") 执行 <operation> <path>。读取和写入 Delta 表时

必须使用“format("delta")”。

若要详细了解 Delta，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

指定的 INVENTORY 的架构未包含所有必填字段。必填字段为：<expectedSchema>

DELTA_INVALID_ISOLATION_LEVEL

SQLSTATE：25000

无效隔离级别“<isolationLevel>”

DELTA_INVALID_LOGSTORE_CONF

无法同时设置 <classConfig> 和 <schemeConfig>。请仅设置其中一组。

DELTA_INVALID_MANAGED_TABLE_SYNTAX_NO_SCHEMA

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

DELTA_MAX_ARRAY_SIZE_EXCEEDED

请使用小于 Int.MaxValue - 8 的限制。

DELTA_MAX_COMMIT_RETRIES_EXCEEDED

SQLSTATE：40000

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

造成的。

提交开始于版本：<startVersion>

提交失败的版本：<failVersion>

尝试提交的操作数：<numActions>

尝试此提交所花费的总时间：<timeSpent> ms

DELTA_MAX_LIST_FILE_EXCEEDED

文件列表必须最多有 <maxFileListSize> 个条目，实际有 <numFiles> 个。

DELTA_MERGE_ADD_VOID_COLUMN

无法添加类型为 VOID 的列 <newColumn>。请显式指定非 void 类型。

DELTA_MERGE_INCOMPATIBLE_DATATYPE

未能合并不兼容的数据类型 <currentDataType> 和 <updateDataType>

DELTA_MERGE_INCOMPATIBLE_DECIMAL_TYPE

SQLSTATE：42806

无法将十进制类型与不兼容的 <decimalRanges> 合并

DELTA_MERGE_MATERIALIZE_SOURCE_FAILED_REPEATEDLY

SQLSTATE：25000

使 MERGE 语句的源保持具体化状态反复失败。

DELTA_MERGE_MISSING_WHEN

WHEN 语句中必须至少包含一个 MERGE 子句。

DELTA_MERGE_RESOLVED_ATTRIBUTE_MISSING_FROM_INPUT

运算符 <merge> 中的 <input> 缺失已解析属性 <missingAttributes>

DELTA_MERGE_UNEXPECTED_ASSIGNMENT_KEY

SQLSTATE：22005

意外分配密钥：<unexpectedKeyClass> - <unexpectedKeyObject>

DELTA_MERGE_UNRESOLVED_EXPRESSION

无法解析给定 <cols> 中 <clause> 的 <sqlExpr>。

DELTA_METADATA_CHANGED

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，

请使用 DESCRIBE HISTORY 查看它首次启用的时间。

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

无法在表列中找到 <columnName>：<columnList>

DELTA_MISSING_COMMIT_INFO

SQLSTATE：KD004

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

SQLSTATE：KD004

此表启用了特征 <featureName>，这要求 CommitInfo 操作中存在 commitTimestamp。但是，提交版本 <version> 中尚未设置此字段。

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> 创建空的 Delta 表。

DELTA_MISSING_ICEBERG_CLASS

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

有关更多详细信息，请参阅 <docLink>。

DELTA_MISSING_NOT_NULL_COLUMN_VALUE

SQLSTATE：23502

写入表中的数据中缺失具有 <columnName> 约束的 NOT NULL 列。

DELTA_MISSING_PARTITION_COLUMN

SQLSTATE：42KD6

在架构 <columnList> 中找不到分区列 <columnName>

DELTA_MISSING_PART_FILES

SQLSTATE：42KD6

找不到检查点版本的所有组成部分文件：<version>

DELTA_MISSING_PROVIDER_FOR_CONVERT

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

DELTA_MISSING_SET_COLUMN

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

DELTA_MISSING_TRANSACTION_LOG

检测到不兼容的格式。

你正在尝试使用 Delta 执行 <operation> <path>，但没有

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。

若要详细了解 Delta，请参阅 <docLink>

DELTA_MODE_NOT_SUPPORTED

不支持指定模式“<mode>”。支持的模式包括：<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 bloom 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，结果可能是不明确的，

因为不清楚应该使用哪一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，两个协调提交配置（“delta.coordinatedCommits.commitCoordinator-preview”、“delta.coordinatedCommits.commitCoordinatorConf-preview”）均在命令中设置或两者均未设置。缺失值：“<configuration>”。请在 TBLPROPERTIES 子句中指定此配置或移除其他配置，然后再次重试该命令。

DELTA_MUST_SET_ALL_COORDINATED_COMMITS_CONFS_IN_SESSION

在 <command> 期间，两个协调提交配置（“coordinatedCommits.commitCoordinator-preview”、“coordinatedCommits.commitCoordinatorConf-preview”）均在命令中设置或两者均未设置。缺失值：“<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

以下列名仅限 Delta Bucket 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。

字段：

<fields>。

原始架构：

<schema>

DELTA_NESTED_NOT_NULL_CONSTRAINT

字段 <parent> 的 <nestType> 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。若要消除此错误并以静默方式忽略指定的约束，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

<tableName> 中有 <numRows> 行违反新的 CHECK 约束 (<checkConstraint>)

DELTA_NEW_NOT_NULL_VIOLATION

SQLSTATE：23512

<tableName> 中有 <numRows> 行违反 NOT NULL 上的新 <colName> 约束

DELTA_NON_BOOLEAN_CHECK_CONSTRAINT

CHECK 约束“<name>”(<expr>) 应是一个布尔表达式。

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

<operation> <expression> 中不支持非确定性函数

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 子句可以省略该条件。

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 子句可以省略该条件。

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 子句可以省略该条件

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 的数据需要包含至少一个非分区列。<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 目录需要一个单部分命名空间，但 <identifier> 是多部分命名空间。

DELTA_NOT_A_DATABRICKS_DELTA_TABLE

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

DELTA_NOT_A_DELTA_TABLE

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

DELTA_NOT_NULL_COLUMN_NOT_FOUND_IN_STRUCT

未在结构中找到不可为 null 的列：<struct>

DELTA_NOT_NULL_CONSTRAINT_VIOLATED

SQLSTATE：23502

列违反了 NOT NULL 约束：<columnName>。

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

SQLSTATE：KD006

未在 <logPath> 处找到提交

DELTA_NO_RECREATABLE_HISTORY_FOUND

SQLSTATE：KD006

在 <logPath> 处找不到可重新创建的提交

DELTA_NO_REDIRECT_RULES_VIOLATED

DELTA_PATH_EXISTS

如果不设置 <path> = 'true'，则无法写入已存在的路径 OVERWRITE。

DELTA_POST_COMMIT_HOOK_FAILED

SQLSTATE：2DKD0

可成功提交 Delta 表版本 <version>，但在执行提交后挂钩 <name> <message> 时出错

DELTA_PROTOCOL_CHANGED

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

有关更多详细信息，请参阅 <docLink>。

DELTA_PROTOCOL_PROPERTY_NOT_INT

SQLSTATE：42K06

协议属性 <key> 需是整数。已找到 <value>

DELTA_READ_FEATURE_PROTOCOL_REQUIRES_WRITE

SQLSTATE：KD004

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

尝试读取没有任何列的 Delta 表 <tableName>。

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

DELTA_REGEX_OPT_SYNTAX_ERROR

SQLSTATE：2201B

请重新检查“<regExpOption>”的语法

DELTA_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

无法分配缺少行计数统计信息的行 ID。

通过在 Scala 笔记本中运行以下代码来收集表的统计信息，然后重试：

import com.databricks.sql.transaction.tahoe.DeltaLog

import com.databricks.sql.transaction.tahoe.stats.StatisticsCollection

import org.apache.spark.sql.catalyst.TableIdentifier

val log = DeltaLog.forTable(spark, TableIdentifier(table_name))

StatisticsCollection.recompute(spark, log)

DELTA_SCHEMA_CHANGED

检测到架构更改：

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

在版本 <version> 中检测到架构更改：

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。如果该问题在更改为

新的检查点目录后仍然出现，你可能需要更改现有的

“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

在版本 <version> 中检测到架构更改：

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

自创建 DataFrame 或 DeltaTable 对象以来，

Delta 表的架构已经以不兼容的方式发生更改。请重新定义 DataFrame 或 DeltaTable 对象。

更改：

<schemaDiff> <legacyFlagMessage>

DELTA_SCHEMA_NOT_PROVIDED

SQLSTATE：42908

未提供表架构。使用 REPLACE 表且未提供 AS SELECT 查询时，请提供表的架构（列定义）。

DELTA_SCHEMA_NOT_SET

SQLSTATE：KD008

表架构未设置。将数据写入其中或使用 CREATE TABLE 设置架构。

DELTA_SET_LOCATION_SCHEMA_MISMATCH

新 Delta 位置的架构不同于当前表架构。

为 <badCols> 指定了非分区列 SHOW PARTITIONS

DELTA_SHOW_PARTITION_IN_NON_PARTITIONED_TABLE

在未分区的表上不允许 SHOW PARTITIONS：<tableName>

DELTA_SOURCE_IGNORE_DELETE

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

DELTA_SOURCE_TABLE_IGNORE_CHANGES

在版本 <version> 的源表中检测到数据更新（例如 <file>）。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”。如果你想要反映数据更新，请使用全新的检查点目录重启此查询，或者如果你使用的是 DLT，请进行完全刷新。如果需要处理这些更改，请切换到 MV。源表可以在路径 <dataPath> 中找到。

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 <previousSchemaChangeVersion> 与 <currentSchemaChangeVersion> 之间的一个或多个非累加架构更改 (<opType>)。

在我们使用 <currentSchemaChangeVersion> 处的最终架构继续进行流处理之前，请检查是否要手动将架构更改传播到接收器表。

修复接收器表的架构或确定无需修复后，可以设置以下 SQL 配置之一，以解除阻止非累加架构更改并继续进行流处理。

若要仅针对此系列架构更改解除阻止此特定流，请设置 <allowCkptVerKey> = <allowCkptVerValue>。

若要解除阻止此特定流，请设置 <allowCkptKey> = <allowCkptValue>

若要解除阻止所有流，请设置 <allowAllKey> = <allowAllValue>。

或者，在适用的情况下，可以在 SQL 配置中将 <allowAllMode> 替换为 <opSpecificMode>，以便仅解除阻止此架构更改类型的流。

DELTA_STREAMING_CHECK_COLUMN_MAPPING_NO_SNAPSHOT

检查列映射架构更改时无法获取起始版本的 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

SQLSTATE：42KD4

流式读取在具有读取不兼容的架构更改（例如重命名或删除或数据类型更改）的表上不受支持。

有关解决此问题的更多信息和可能的后续步骤，请查看 <docLink> 上的文档

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

DELTA_STREAMING_INCOMPATIBLE_SCHEMA_CHANGE_USE_SCHEMA_LOG

SQLSTATE：42KD4

流式读取在具有读取不兼容的架构更改（例如重命名或删除或数据类型更改）的表上不受支持。

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。

请重启流以使用更新的元数据继续处理。

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> 进行流式处理不支持行筛选器或列掩码。

请删除行筛选器或列掩码，或禁用架构跟踪。

DELTA_STREAMING_SCHEMA_LOCATION_CONFLICT

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

另一个流可能正在重用相同的架构位置，这是不允许的。

请为此表中的某个流提供新的唯一 schemaTrackingLocation 路径或 streamingSourceTrackingId 作为读取器选项。

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

在提供从表版本 <a> 到 <b> 的流式处理批时，我们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分析架构。

架构日志可能已损坏。请选择新的架构位置。

DELTA_TABLE_ALREADY_CONTAINS_CDC_COLUMNS

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

DeltaTable.forPath 目前仅支持以 <allowedPrefixes> 开头的 hadoop 配置键，但获取的键为 <unsupportedOptions>

DELTA_TABLE_ID_MISMATCH

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

表 ID 之前为 <oldId>，但现在为 <newId>。

请重试当前命令，确保它读取的是一致的表视图。

DELTA_TABLE_LOCATION_MISMATCH

现有表 <tableName> 的位置为 <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_TARGET_TABLE_FINAL_SCHEMA_EMPTY

SQLSTATE：428GU

目标表最终架构为空。

DELTA_TIMESTAMP_GREATER_THAN_COMMIT

SQLSTATE：42816

提供的时间戳 (<providedTimestamp>) 晚于此

表 (<tableName>) 可用的最新版本。请使用早于或等于 <maximumTimestamp> 的时间戳。

DELTA_TIMESTAMP_INVALID

SQLSTATE：42816

提供的时间戳 (<expr>) 无法转换为有效时间戳。

DELTA_TIME_TRAVEL_INVALID_BEGIN_VALUE

<timeTravelKey> 需是有效的开始值。

DELTA_TRUNCATED_TRANSACTION_LOG

<path>：由于手动删除或日志保留策略 (<logRetentionKey>=<logRetention>) 和检查点保留策略 (<checkpointRetentionKey>=<checkpointRetention>) 导致事务日志被截断，无法在版本 <version> 中重构状态

DELTA_TRUNCATE_TABLE_PARTITION_NOT_SUPPORTED

不允许操作：Delta 表上的 TRUNCATE TABLE 不支持分区谓词；使用 DELETE 删除特定的分区或行。

DELTA_UDF_IN_GENERATED_COLUMN

已找到 <udfExpr>。生成的列不能使用用户定义的函数

DELTA_UNEXPECTED_ACTION_EXPRESSION

意外的操作表达式 <expression>。

DELTA_UNEXPECTED_NUM_PARTITION_COLUMNS_FROM_FILE_NAME

需要 <expectedColsSize> 分区列 <parsedColsSize>，但通过分析文件名 <path> 找到了 <expectedCols> 分区列 <parsedCols>

DELTA_UNEXPECTED_PARTIAL_SCAN

SQLSTATE：KD00A

应对 Delta 源进行完整扫描，但发现只扫描了一部分。 path：<path>

DELTA_UNEXPECTED_PARTITION_COLUMN_FROM_FILE_NAME

需要分区列 <expectedCol>，但通过分析文件名 <path> 找到了分区列 <parsedCol>

DELTA_UNEXPECTED_PARTITION_SCHEMA_FROM_USER

用于调用CONVERT TO DELTA 的分区架构不同于从目录推理的分区架构，请避免提供架构，以便可以从目录中选择分区架构。

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

SQLSTATE：KD00E

具有 Delta Uniform 的 Read Iceberg 的失败。

有关更多详细信息，请参阅 DELTA_UNIFORM_ICEBERG_INGRESS_VIOLATION

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>。仅支持作为原始文件格式的 iceberg。

DELTA_UNIFORM_NOT_SUPPORTED

仅 Unity Catalog 表支持通用格式。

DELTA_UNIFORM_REFRESH_NOT_SUPPORTED

当前表协议版本不支持使用更改

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>

<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 <dataType> 的 <columnName> 的字段。

DELTA_UNSUPPORTED_FSCK_WITH_DELETION_VECTORS

SQLSTATE: 0A000

缺少删除向量文件的表版本不支持“FSCK REPAIR TABLE”命令。

请联系客户支持。

DELTA_UNSUPPORTED_GENERATE_WITH_DELETION_VECTORS

SQLSTATE: 0A000

包含删除向量的表版本不支持“GENERATE symlink_format_manifest”命令。

若要在不删除向量的情况下生成表的版本，请运行“REORG TABLE table APPLY (PURGE)”。然后，重新运行“GENERATE”命令。

有关更多详细信息，请参阅 DELTA_VERSIONS_NOT_CONTIGUOUS

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

违反了表 <table> 的属性验证：

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

SQLSTATE：KD00D

<cols> 上的 Z 排序将

CF_ADD_NEW_NOT_SUPPORTED

指定了架构时不支持架构演变模式 <addNewColumnsMode>。若要使用此模式，可以通过 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

身份验证选项，也可以设置：

.option("cloudFiles.ValidateOptionsKey>", "false")

CF_AMBIGUOUS_INCREMENTAL_LISTING_MODE_ERROR

增量列表模式 (cloudFiles.<useIncrementalListingKey>)

和文件通知 (cloudFiles.<useNotificationsKey>)

自动加载程序无法删除已处理的文件，因为它对源目录没有写入权限。

<reason>

若要修复，可以执行以下操作之一：

授予对源目录的写入权限，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 .option("cloudFiles.<partitionColumnsKey>", "{comma-separated-list}") 显式提供分区列

CF_EMPTY_DIR_FOR_SCHEMA_INFERENCE

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时尝试启动流，或指定架构。

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。有关详细信息，请参阅：

<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。有关详细信息，请参阅：

<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

无法写入位于 <path> 的架构日志。

CF_FILE_FORMAT_REQUIRED

无法找到所需选项：cloudFiles.format。

CF_FOUND_MULTIPLE_AUTOLOADER_PUBSUB_SUBSCRIPTIONS

发现主题 <topicName> 有多个（<num> 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>、

自动加载程序与托管文件事件一起使用时，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 支持人员获取帮助。

有关更多详情，请参阅 CF_INVALID_MANAGED_FILE_EVENTS_RESPONSE

CF_INVALID_SCHEMA_EVOLUTION_MODE

cloudFiles.<schemaEvolutionModeKey> 必须是下列其中一项：{

"<addNewColumns>"

"<failOnNewColumns>"

"<rescue>"

"<noEvolution>"}

CF_INVALID_SCHEMA_HINTS_OPTION

架构提示只能指定特定列一次。

在这种情况下，请在架构提示中多次重新定义列：<columnName>

多次重新定义列

<schemaHints>

CF_INVALID_SCHEMA_HINT_COLUMN

重启。请联系 Databricks 支持人员获取帮助。

CF_MISSING_PARTITION_COLUMN_ERROR

配置：“<sourceProtocolVersionKey> = <value>”

以恢复流。请参阅：

找到未知选项密钥：

<optionList>

请确保所有提供的选项密钥都正确。如果要跳过

选项验证步骤并忽略这些未知选项，你可以设置：

.option("cloudFiles.<validateOptions>", "false")

CF_UNKNOWN_READ_LIMIT

未知 ReadLimit：<readLimit>

CF_UNSUPPORTED_CLOUD_FILES_SQL_FUNCTION

仅在增量实时表管道中支持用于创建自动加载程序流式处理源的 SQL 函数“cloud_files”。有关详细信息，请参阅：

<docLink>

CF_UNSUPPORTED_FORMAT_FOR_SCHEMA_INFERENCE

格式 <format> 不支持架构推理。请指定架构。

CF_UNSUPPORTED_LOG_VERSION

UnsupportedLogVersion：支持的最大日志版本为 v<maxVersion>``, but encountered v``<version>。日志文件由较新的 DBR 版本生成，但无法由此版本读取。请升级。

CF_UNSUPPORTED_SCHEMA_EVOLUTION_MODE

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

CF_USE_DELTA_FORMAT

WKT_PARSE_ERROR