Penanganan kesalahan di Azure Databricks

Berlaku untuk: centang ditandai ya Databricks SQL Databricks Runtime 12.2 ke atas

Komponen kesalahan

Saat Azure Databricks menimbulkan kesalahan, azure Databricks menyertakan komponen berikut:

Kondisi Kesalahan

String deskriptif yang dapat dibaca manusia dan unik untuk kondisi kesalahan.

Beberapa kondisi kesalahan mengandung subkondisi.

Misalnya: TABLE_OR_VIEW_NOT_FOUND, dan INCOMPLETE_TYPE_DEFINITION.ARRAY.

Untuk daftar semua kondisi kesalahan, lihat Kondisi Kesalahan.
SQLSTATE

String panjang lima karakter, mengelompokkan kondisi kesalahan ke dalam format standar yang didukung oleh banyak produk dan API.

Misalnya: '42P01'

Untuk daftar lengkap semua SQLSTATEs yang digunakan oleh Azure Databricks lihat SQLSTATEs.
Pesan Berparameter

Pesan galat dengan placeholder untuk parameter.

Misalnya : TABLE_OR_VIEW_NOT_FOUND menyertakan pesan berikut:
```
The table or view <relationName> cannot be found.
```
Anda dapat menggunakan pesan yang memiliki parameter untuk menampilkan pesan kesalahan dengan memetakan nilai parameter pesan ke tag parameter <parameter>.
Parameter Pesan

Peta parameter dan nilai yang memberikan informasi tambahan tentang kesalahan. Misalnya: 'relationName' -> 'main.default.tab1'.

Pesan

Pesan kesalahan yang dirender sepenuhnya, termasuk kondisi kesalahan dan SQLSTATE, dengan parameter yang diisi. Contohnya:

[TABLE_OR_VIEW_NOT_FOUND] The table or view `does_not_exist` cannot be found. Verify the spelling and correctness of the schema and catalog.
If you did not qualify the name with a schema, verify the current_schema() output, or qualify the name with the correct schema and catalog.
To tolerate the error on drop use DROP VIEW IF EXISTS or DROP TABLE IF EXISTS. SQLSTATE: 42P01; line 1 pos 14;
'Project [*]
+- 'UnresolvedRelation [does_not_exist], [], false

Peringatan

Pesan dan Pesan Berparameter tidak stabil di seluruh rilis. Teks pesan dapat diubah atau dilokalkan tanpa pemberitahuan. Untuk menangani kondisi kesalahan secara terprogram, gunakan Parameter Kondisi Kesalahan, SQLSTATE, dan Pesan sebagai gantinya.

Menangani kondisi kesalahan

Berlaku untuk: centang ditandai ya Databricks SQL Databricks Runtime 14.2 ke atas

Penting

Fitur ini ada di Pratinjau Publik.

Azure Databricks menyediakan API khusus bahasa untuk menangani kondisi kesalahan.

SQL

Berlaku untuk: dengan tanda centang ya Databricks SQL Databricks Runtime 16.3 atau lebih

Untuk SQL, gunakan sintaks pernyataan majemuk untuk menentukan penangan kondisi.

DECLARE EXIT HANDLER: Mendefinisikan handler untuk serangkaian kondisi kesalahan tertentu, SQLSTATEs, atau apa pun SQLEXCEPTION.
GET DIAGNOSTIK: Mengambil kondisi kesalahan, SQLSTATE, dan parameter pesan dari kondisi kesalahan yang disadap oleh handler.

Phyton

Untuk Python gunakan pySparkException

PySparkException.getErrorClass(): Mengembalikan kondisi kesalahan pengecualian sebagai string.
PySparkException.getMessageParameters(): Mengembalikan parameter pesan pengecualian sebagai kamus.
PySparkException.getSqlState(): Mengembalikan SQLSTATE ekspresi sebagai string.

Scala

Untuk Scala, gunakan SparkThrowable

getErrorClass(): Mengembalikan kondisi kesalahan sebagai string.
getMessageParameters(): Mengembalikan parameter pesan sebagai peta.
getSqlState(): Mengembalikan SQLSTATE sebagai string.

Contoh

Tangkap pengecualian dan tampilkan kondisi kesalahan, parameter pesan, dan SQLSTATE. Tampilkan juga pesan kesalahan default

SQL

BEGIN
  DECLARE EXIT HANDLER FOR SQLEXCEPTION
    BEGIN
      DECLARE error_condition STRING;
      DECLARE sqlstate STRING;
      DECLARE msg_args MAP<STRING, STRING>;
      DECLARE msg STRING;

      GET DIAGNOSTICS CONDITION 1
        error_condition = CONDITION_IDENTIFIER,
        sqlstate        = RETURNED_SQLSTATE,
        msg_args        = MESSAGE_ARGUMENTS,
        msg             = MESSAGE_TEXT;

      VALUES('Error Condition   : ' || error_condition         ),
            ('Message arguments : ' || cast(msg_args AS STRING)),
            ('SQLSTATE          : ' || sqlstate                ),
            (msg                                               );
    END;
  SELECT * FROM does_not_exist;
END;

Scala

import org.apache.spark.SparkThrowable

try {
  spark.sql("SELECT * FROM does_not_exist").show()
}
catch {
  case ex: SparkThrowable =>
    println("Error Condition   : " + ex.getErrorClass)
    println("Message arguments : " + ex.getMessageParameters())
    println("SQLSTATE          : " + ex.getSqlState)
    println(ex)
}

Phyton

from pyspark.errors import PySparkException

try:
  spark.sql("SELECT * FROM does_not_exist").show()
except PySparkException as ex:
  print("Error Condition   : " + ex.getErrorClass())
  print("Message arguments : " + str(ex.getMessageParameters()))
  print("SQLSTATE          : " + ex.getSqlState())
  print(ex)

Hasil

  Error Condition   : TABLE_OR_VIEW_NOT_FOUND
  Message arguments : {'relationName': '`does_not_exist`'}
  SQLSTATE          : 42P01
  [TABLE_OR_VIEW_NOT_FOUND] The table or view `does_not_exist` cannot be found. Verify the spelling and correctness of the schema and catalog.
  If you did not qualify the name with a schema, verify the current_schema() output, or qualify the name with the correct schema and catalog.
  To tolerate the error on drop use DROP VIEW IF EXISTS or DROP TABLE IF EXISTS. SQLSTATE: 42P01; line 1 pos 14;
  'Project [*]
  +- 'UnresolvedRelation [does_not_exist], [], false

Tangkap SQLSTATE 42P01 saja dan tampilkan pesan kustom:

SQL

BEGIN
  DECLARE EXIT HANDLER FOR SQLSTATE '42P01'
    BEGIN
      DECLARE msg_args MAP<STRING, STRING>;
      GET DIAGNOSTICS CONDITION 1 msg_args = MESSAGE_ARGUMENTS;
      VALUES('I\'m so sorry, but I cannot find: ' || msg_args['relationName']);
    END;
  SELECT * FROM does_not_exist;
END;

Scala

import org.apache.spark.SparkThrowable

try {
  spark.sql("SELECT * FROM does_not_exist").show()
}
catch {
  case ex: SparkThrowable if (ex.getSqlState == "42P01") =>
    println("I'm so sorry, but I cannot find: " + ex.getMessageParameters().get("relationName"))
}

Phyton

from pyspark.errors import PySparkException

try:
  spark.sql("SELECT * FROM does_not_exist").show()
except PySparkException as ex:
  if (ex.getSqlState() == "42P01"):
    print("I'm so sorry, but I cannot find: " + ex.getMessageParameters()['relationName'])
  else:
    raise

Hasil

I'm so sorry, but I cannot find: `does_not_exist`

Tangkap kondisi error TABLE_OR_VIEW_NOT_FOUND saja dan tampilkan pesan khusus.

SQL

BEGIN
  DECLARE EXIT HANDLER FOR TABLE_OR_VIEW_NOT_FOUND
    BEGIN
      DECLARE msg_args MAP<STRING, STRING>;
      GET DIAGNOSTICS CONDITION 1 msg_args = MESSAGE_ARGUMENTS;
      VALUES('I\'m so sorry, but I cannot find: ' || msg_args['relationName']);
    END;
  SELECT * FROM does_not_exist;
END;

Scala

import org.apache.spark.SparkThrowable

try {
  spark.sql("SELECT * FROM does_not_exist").show()
}
catch {
  case ex: SparkThrowable if (ex.getErrorClass == "TABLE_OR_VIEW_NOT_FOUND") =>
    println("I'm so sorry, but I cannot find: " + ex.getMessageParameters().get("relationName"))
}

Phyton

from pyspark.errors import PySparkException

try:
  spark.sql("SELECT * FROM does_not_exist").show()
except PySparkException as ex:
  if (ex.getErrorClass() == "TABLE_OR_VIEW_NOT_FOUND"):
    print("I'm so sorry, but I cannot find: " + ex.getMessageParameters()['relationName'])
  else:
    raise

Hasil

I'm so sorry, but I cannot find: `does_not_exist`

Pengecualian yang dilaporkan pengguna

Azure Databricks menyediakan fungsi berikut untuk meningkatkan kesalahan yang ditentukan pengguna:

raise_error

Memunculkan pengecualian dengan pesan kesalahan kustom.
assert_true

Menimbulkan kesalahan dengan pesan kesalahan opsional, jika kondisi tidak terpenuhi.

Kedua fungsi mengembalikan kondisi kesalahan 'USER_RAISED_EXCEPTION' dan SQLSTATE'P0001' bersama dengan pesan yang ditentukan pengguna.

Contoh

> SELECT raise_error('This is a custom error message');
 [USER_RAISED_EXCEPTION] This is a custom error message. SQLSTATE: P0001

> SELECT assert_true(1 = 2, 'One is not two!');
 [USER_RAISED_EXCEPTION] One is not two! SQLSTATE: P0001

> SELECT assert_true(1 = 2);
 [USER_RAISED_EXCEPTION] '(1 = 2)' is not true! SQLSTATE: P0001

Saran dan Komentar

Apakah halaman ini membantu?

Last updated on 2025-05-01

Bagikan melalui

Penanganan kesalahan di Azure Databricks

Komponen kesalahan

Menangani kondisi kesalahan

SQL

Phyton

Scala

Contoh

SQL

Scala

Phyton

SQL

Scala

Phyton

SQL

Scala

Phyton

Pengecualian yang dilaporkan pengguna

Contoh

Terkait

Saran dan Komentar

Sumber Daya Tambahan: