Azure Databricksのエラー状態

実際のモデル出力には、複数の列 "<responseString>" があります。ただし、指定された戻り値の型 ["<dataType>"] には 1 つの列しかありません。 returnType を更新して、モデルの出力と同じ数の列を含めてから、クエリをもう一度やり直してください。

AI_FUNCTION_HTTP_REQUEST_ERROR

関数 <funcName>の HTTP 要求の実行中にエラーが発生しました: <errorMessage>

AI_FUNCTION_INVALID_HTTP_RESPONSE

関数 <funcName>の HTTP 応答が無効です: <errorMessage>

AI_FUNCTION_INVALID_MAX_WORDS

単語の最大数は負以外の整数である必要がありますが、<maxWords>が入力されました。

AI_FUNCTION_INVALID_MODEL_PARAMETERS

指定されたモデルパラメーター (<modelParameters>) は、エンドポイント "AI_QUERY" を提供するための<endpointName>関数では無効です。

詳細については、AI_FUNCTION_INVALID_MODEL_PARAMETERS を参照してください

AI_FUNCTION_INVALID_RESPONSE_FORMAT_TYPE

AI 関数: "<functionName>" には、<format> パラメーターに有効なresponseFormat文字列が必要ですが、"<invalidResponseFormat>" という応答形式が見つかりました。例外: <errorMessage>

AI_FUNCTION_JSON_PARSE_ERROR

関数JSONの<funcName>応答の解析中にエラーが発生しました。<errorMessage>

AI_FUNCTION_MODEL_SCHEMA_PARSE_ERROR

サービスエンドポイント "<endpointName>" のスキーマを解析できませんでした: <errorMessage>、応答 JSON は "<responseJson>" でした。

スキーマ解決をオーバーライドするには、returnType 関数で AI_QUERY パラメーターを手動で設定します。

AI_FUNCTION_REGISTRY_LOOKUP_FAILURE

AI_FUNCTION_UNSUPPORTED_RETURN_TYPE

AI 関数: "<functionName>" は、戻り値の型として "<typeName>" をサポートしていません。戻り値の型は、Catalyst によって認識され、AI 関数によってサポートされる有効な SQL 型である必要があります。現在サポートされている型は次のとおりです:<supportedValues>

AI_GENERATE_DESC_FAILURE

テーブルの説明を生成できませんでした。 <errorMessage>

AI_INVALID_ARGUMENT_VALUE_ERROR

指定された値 "<argValue>" は、引数 "<argName>" ではサポートされていません。サポートされている値は次のとおりです:<supportedValues>

AI_PREDICT_INSUFFICIENT_TRAINING_DATA

関数 <funcName> モデルに適合する十分な訓練データを持っていません。

詳細についてはAI_PREDICT_INSUFFICIENT_TRAINING_DATAをご覧ください。

AI_PREDICT_INVALID_PARAMETER

「https://spark.apache.org/docs/latest/sql-migration-guide.html#query-engine」を参照してください。

AMBIGUOUS_COLUMN_OR_FIELD

列またはフィールド <name> があいまいで、<n> 件の一致があります。

AMBIGUOUS_COLUMN_REFERENCE

列 <name> があいまいです。これは、複数の DataFrame を結合し、これらの DataFrame の一部が同じであるためです。

この列はいずれかの DataFrame を指しますが、Spark はどれを見つけることができません。

参加する前に、DataFrame.alias を使用して異なる名前の DataFrame にエイリアスを付けてください。

修飾名を使用して列を指定します (例: df.alias("a").join(df.alias("b"), col("a.id") > col("b.id")))。

AMBIGUOUS_CONSTRAINT

SQLSTATE: 42K0C

制約 <constraint>へのあいまいな参照。

AMBIGUOUS_LATERAL_COLUMN_ALIAS

横列の別名 <name> があいまいで、<n> 件の一致があります。

AMBIGUOUS_REFERENCE

参照 <name> はあいまいで、<referenceNames>のことかもしれません。

AMBIGUOUS_REFERENCE_TO_FIELDS

ARGUMENT_NOT_CONSTANT

関数 <functionName> には、位置 <parameterName> に定数引数を必要とするパラメーター <pos> が含まれています。引数 <sqlExpr> を個別に計算し、結果を定数として渡してください。

ARITHMETIC_OVERFLOW

<message>。 <alternative> このエラーをバイパスするには、必要に応じて <config> を "false" に設定します。

詳細については、ARITHMETIC_OVERFLOW を参照してください。

ARRAY_AGG_WITH_LIMIT_NOT_SUPPORTED_OUTSIDE_ROLLING_WINDOW

詳細については、AS_OF_JOIN を参照してください

ATTEMPT_ANALYSIS_IN_PIPELINE_QUERY_FUNCTION

パイプラインクエリ関数では、DataFrame の分析または実行をトリガーする操作は許可されません。パイプラインクエリ関数の外部にコードを移動します。

AUTOCDC_BOTH_COLUMN_LIST_AND_EXCEPT_COLUMN_LIST

AutoCDCフローは column_list と except_column_listの両方を指定しており、最大でも1つしか提供できません。

AUTOCDC_BOTH_TRACK_HISTORY_COLUMN_LIST_AND_EXCEPT_COLUMN_LIST

AutoCDCフローは track_history_column_list と track_history_except_column_listの両方を指定しており、最大でも1つしか提供できません。

AutoCDCフローには必要な source テーブル名が欠けています。フローが読み取るべきストリーミングソーステーブルの名前を指定します。

AUTOCDC_MULTIPART_COLUMN_IDENTIFIER

1 つの列識別子が必要です。は、マルチパート識別子 <columnName> (パーツ: <nameParts>) を取得しました。

AUTOCDC_MULTIPLE_FLOWS_TO_TARGET

複数のフローを持つ無効なAutoCDC宛 <tableName> : <flows>。 AutoCDCターゲットテーブルには、正確に1つのフローが書き込みされなければなりません。

AUTOCDC_NON_COLUMN_IDENTIFIER

列識別子が期待されていました。非属性表現が <expression>できました。 AutoCDCキー、sequence_by、column_list、except_column_listは、修飾されていないカラム名を参照しなければなりません。

AUTOCDC_RESERVED_COLUMN_NAME_CONFLICT

<schemaName>スキーマの列<columnName>は、予約済みのAutoCDCの列名<scdType>(<caseSensitivity>列名比較を用いて)衝突します。以下の列名はAutoCDCによって予約されており、ソースには表示されません: <reservedColumnNames>。列名を変更するか削除してください。

AUTOCDC_RESERVED_COLUMN_NAME_PREFIX_CONFLICT

<schemaName>スキーマの列<columnName>は、予約されたAutoCDC列名プレフィックス<reservedColumnNamePrefix>(<caseSensitivity>列名比較を用いて)衝突します。列名を変更するか削除してください。

AUTOCDC_TARGET_DOES_NOT_SUPPORT_MERGE

AutoCDCフローを開始できません:ターゲットテーブル <tableName> (フォーマット: <format>)は行レベルの操作をサポートしていません。 AutoCDCは、 MERGEをサポートするコネクタで裏付けられたターゲットが必要です。

AUTOCDC_TRACK_HISTORY_REQUIRES_SCD2

AutoCDCフローは track_history_column_list または track_history_except_column_list を指定しますが、SCDタイプ2としては保存されません。履歴追跡カラムはSCDタイプ2ターゲットテーブルのみをサポートしています。

AUTOCOMMIT_BEGIN_TRANSACTION_DURING_AUTOCOMMIT_TRANSACTION

SET AUTOCOMMIT=FALSEによって開始された暗黙的なトランザクションがアクティブな間は、新しいトランザクションを開始できません。 COMMIT または、新しいトランザクションを開始する前に、現在のトランザクションを最初に ROLLBACK し、 SET AUTOCOMMIT =TRUE を指定します。

AUTOCOMMIT_NOT_SUPPORTED

AUTOCOMMITこのAzure Databricks環境では有効になっていません。 AUTOCOMMITはAzure DatabricksのSQLウェアハウスでのみサポートされています。

AUTOCOMMIT_OLD_SQL_EDITOR_NOT_SUPPORTED

AUTOCOMMIT は、従来の SQL エディターではアクセスまたは変更できません。新しいSQLエディタ(<docLink>)に切り替えるか、Azure Databricks SQLウェアハウスに接続されたノートブックを使うのも良いでしょう。

AUTOCOMMIT_ONLY_SUPPORTED_IN_DBSQL

AUTOCOMMITAzure DatabricksのSQLウェアハウスでのみアクセスまたは変更が可能です。

AUTOCOMMIT_SET_DURING_ACTIVE_TRANSACTION

アクティブな対話型トランザクション中に AUTOCOMMIT を変更することはできません。 COMMIT または現在のトランザクションを最初に ROLLBACK します。

AUTOCOMMIT_SET_FALSE_ALREADY_DISABLED

SET AUTOCOMMIT=FALSE は、 AUTOCOMMIT が既に無効になっている場合は許可されません。 SET AUTOCOMMITを実行して現在の状態を確認します。

AUTOCOMMIT_SET_TRUE_DURING_AUTOCOMMIT_TRANSACTION

SET AUTOCOMMIT=TRUE は、 SET AUTOCOMMIT=FALSEによって開始された暗黙的なトランザクションでステートメントが実行された後は使用できません。これは、 SET AUTOCOMMIT=FALSE の直後 (ステートメントの前)、または COMMIT または ROLLBACK後にのみ許可されます。

AUTO_CDC_BITEMPORAL_REQUIRES_SYSTEM_SEQUENCE_BY

STORED AS BITEMPORAL には SYSTEM SEQUENCE BY 句が必要です。

AUTO_CDC_SYSTEM_SEQUENCE_BY_REQUIRES_BITEMPORAL

SYSTEM SEQUENCE BY は、 STORED AS BITEMPORALでのみ使用できます。

AUTO_INDEX_FEATURE_NOT_ENABLED

アカウントに対して自動インデックス機能が有効になっていません。有効化するには、Azure Databricksの担当者にお問い合わせください。

AUTO_TTL_COLUMN_NOT_FOUND

自動 TTL のテーブルスキーマが無効です。自動 TTL 列 <column> が見つかりません。

AUTO_TTL_COLUMN_TYPE_NOT_SUPPORTED

自動 TTL 列 <column> 型 <type> が無効です。列の種類は、 TIMESTAMP, TIMESTAMP_NTZまたは DATEのいずれかである必要があります。

AUTO_TTL_FEATURE_NOT_ENABLED

Auto-TTL機能を有効にするには、Azure Databricksの担当者にお問い合わせください。

AUTO_TTL_INCOMPLETE_SETTING

テーブルに自動 TTL を設定するには、テーブルプロパティ autottl.timestampColumn と autottl.expireInDays の両方が必要ですが、 <missing> がありません。

AUTO_TTL_INVALID_COLUMN_CHANGE

列 <column> は自動 TTL の定義で使用されるため、 <operation> できません。

AUTO_TTL_NOT_SUPPORT_SHALLOW_CLONES

簡易複製テーブルでは、自動 TTL はサポートされていません。

AUTO_TTL_NOT_SUPPORT_TABLES_HAVING_SHALLOW_CLONES

簡易クローンを持つテーブルでは、自動 TTL はサポートされていません。

AUTO_TTL_REQUIRES_PREDICTIVE_OPTIMIZATION

自動 TTL では、予測最適化を有効にする必要があります。

AUTO_TTL_REQUIRES_UC_MANAGED_TABLE

自動 TTL は、UC マネージドテーブルでのみサポートされます。

AVRO_CANNOT_READ_NULL_FIELD

<name>のnull値をnullableでないSQL型に読み込むことはできません。

null値を許可するには、対応する型を読み取りスキーマでnullableとして宣言してください。

AVRO_CANNOT_WRITE_NULL_FIELD

null 以外の Avro データ型<name>として定義<dataType>フィールドに null 値を書き込めません。

このフィールドに null 値を許可するには、 avroSchema オプションを使用して、その avro スキーマを共用体の型として "null" と指定します。

AVRO_DATA_SOURCE_NOT_ENABLED

SQLSTATE: 42K02

データソースが見つからなかった: <provider>。 AvroはSpark 2.4以降、外部データソースモジュールとして内蔵されています。 Apache Avroデータソースガイドのデプロイメントセクションに従ってアプリケーションを展開してください。

SQLSTATE: 42KDK

Azureキープロバイダーまたは資格情報が正しく構成されていません。理由: <causedBy>。

BATCH_METADATA_NOT_FOUND

バッチ <batchMetadataFile>が見つかりません。

BEAN_ENCODER_INTERFACE_NOT_SUPPORTED

Bean エンコーダーは、インターフェイスの種類の <className>をサポートしていません。

BIGQUERY_DATA_SOURCE_OPTIONS_VALIDATION_FAILED

BigQuery データソースオプションの検証に失敗しました。

詳細については、BIGQUERY_DATA_SOURCE_OPTIONS_VALIDATION_FAILEDを参照してください。

BIGQUERY_PROXY_ADDRESS_BLOCKED

設定済みのBigQueryプロキシアドレスは使用できません。

詳細はBIGQUERY_PROXY_ADDRESS_BLOCKEDをご覧ください。

BIGQUERY_STORAGE_API_PROXY_NOT_SUPPORTED

proxyAddressが明示的に設定されている場合、BigQuery Storage APIはSecure Egress Gateway(SEG)と連携できません。 SEGでBigQueryを使用するには、Hadoop設定(fs.gs.proxy.address)でproxyAddressを設定しないでください。

BINARY_ARITHMETIC_OVERFLOW

<value1> <symbol> <value2> オーバーフローが発生しました。オーバーフローの問題を無視して <functionName>を返すには、NULL を使用します。

BINARY_FILE_DATA_SOURCE_SCHEMA_MISMATCH

DataFrame をキャッシュできません。セッションがキャッシュされたデータフレーム <maxActiveEntries> 最大数に達しました。空きスペースを作るには、不要なデータフレームのキャッシュ df.unpersist() 呼び出します。そこから派生したデータフレームも使用不能になることに注意してください。

CACHE_DATAFRAME_ACCESS_AFTER_UNCACHE

この DataFrame または派生した DataFrame は、キャッシュが解除され、アクセスできなくなります。元のデータソースから新しい DataFrame を作成して、データの操作を続行します。

CACHE_ENTRY_RESOLUTION_FAILED（キャッシュエントリの解決に失敗しました）

キャッシュされたデータを解決できませんでした。これは、セッションが長時間アクティブで、基になるキャッシュされたデータがクリーンアップされている場合に発生する可能性があります。 df.cache()を再実行して、DataFrame を再具体化します。

<tableName>データソーステーブルを作成できませんでした:

詳細については、CANNOT_CREATE_DATA_SOURCE_TABLE を参照してください

CANNOT_DECODE_URL

指定された URL をデコードできません: <url>。 URL が正しく書式設定されていることを確認してから、もう一度やり直してください。

CANNOT_DELETE_SYSTEM_OWNED

システム所有の <resourceType> は削除できません。

CANNOT_DROP_AMBIGUOUS_CONSTRAINT

SQLSTATE: 42K0C

名前 <constraintName> の制約 (CHECK 制約

と PRIMARY KEY または FOREIGN KEY 制約で共有されている) を削除できません。 PRIMARY KEY を削除するか、

FOREIGN KEY 制約は次のクエリで削除できます。

ALTER TABLE ・・ DROP PRIMARY KEY または

ALTER TABLE ・・ DROP FOREIGN KEY ・・

SHALLOW_CLONE に参照されているため、基盤テーブルを削除できません

テーブル <baseTable> は、1 つ以上の浅い複製 ( <cloneList>) によって参照されているため、削除できません。 DROP ベーステーブルを削除する前に、すべての浅いクローンを解除します。これが不可能な場合は、'DROP TABLE...FORCE' を使用してテーブルを強制的に削除することを検討してください。 WARNING: これにより、既存のすべての浅いクローン参照が直ちに中断され、使用できなくなります。

CANNOT_ESTABLISH_CONNECTION

リモート <jdbcDialectName> データベースへの接続を確立できません。ホスト、ポート、ユーザー、パスワード、データベースのオプションなど、接続情報と資格情報を確認してください。 ** 情報が正しいと思われる場合は、ワークスペースのネットワークセットアップを確認し、ホストへの送信制限がないことを確認してください。また、ワークスペースの Spark クラスターがデプロイされているネットワークからの受信接続がホストによってブロックされていないことも確認してください。 ** 詳細なエラーメッセージ: <causeErrorMessage>.

CANNOT_ESTABLISH_CONNECTION_SERVERLESS

リモート <jdbcDialectName> データベースへの接続を確立できません。ホスト、ポート、ユーザー、パスワード、データベースのオプションなど、接続情報と資格情報を確認してください。 ** 情報が正しいと思われる場合は、サーバーレスコンピューティングを使用するため、インターネットからホストへの受信トラフィックを許可してください。ネットワークポリシーでインバウンドインターネットトラフィックが許可されていない場合は、非サーバーレスコンピュートを使用するか、Azure Databricksの担当者に連絡してサーバーレスプライベートネットワーキングについて学ぶことができます。 ** 詳細なエラーメッセージ: <causeErrorMessage>.

CANNOT_ESTABLISH_CONNECTION_TO_HOST

<protocol>への<host>接続を確立できません。ワークスペースのネットワークセットアップを確認し、ホストへの送信制限がないことを確認してください。また、ワークスペースのクラスターがデプロイされているネットワークからの受信接続がホストによってブロックされていないことも確認してください。

CANNOT_INSTANTIATE_HIVE_FUNCTION

Hive UDF/UDAF/UDTF ラッパークラスをインスタンス化できません <clazz>。関数の引数とその型がサポートされているか確認してください。

CANNOT_INVOKE_IN_TRANSFORMATIONS

データセット変換とアクションは、他のデータセット変換の内部ではなく、ドライバーによってのみ呼び出すことができます。たとえば、dataset1.map(x => dataset2.values.count() * x) は無効です。値変換とカウントアクションは dataset1.map 変換内で実行できないためです。詳細については、SPARK-28702 を参照してください。

CANNOT_LOAD_CATALOG

SQLSTATE: 46103

pluginクラス「<pluginClassName>」でカタログ「<name>」を読み込めません:

詳細についてはCANNOT_LOAD_CATALOGをご覧ください。

CANNOT_LOAD_CHECKPOINT_FILE_MANAGER

path=<path> のストリーミングチェックポイントファイルマネージャーの読み込み中にエラーが発生しました。

詳細については、CANNOT_LOAD_CHECKPOINT_FILE_MANAGERを参照してください。

CANNOT_LOAD_FUNCTION_CLASS

SQLSTATE: 46103

関数 <className>を登録するときにクラス <functionName> を読み込めません。クラスパス上にあることを確認してください。

CANNOT_LOAD_PROTOBUF_CLASS

名前が <protobufClassName>の Protobuf クラスを読み込めませんでした。 <explanation>。

CANNOT_LOAD_STATE_STORE

状態の読み込み中にエラーが発生しました。

詳細については、CANNOT_LOAD_STATE_STORE を参照してください。

CANNOT_MERGE_INCOMPATIBLE_DATA_TYPE

SQLSTATE: 42825

互換性のないデータ型の <left> と <right>をマージできませんでした。マージされる列のデータ型を確認し、互換性があることを確認してください。必要に応じて、マージを試みる前に、互換性のあるデータ型に列をキャストすることを検討してください。

CANNOT_MERGE_SCHEMAS

スキーマのマージに失敗しました:

初期スキーマ:

<left>

初期スキーマとマージできないスキーマ:

<right>。

CANNOT_MODIFY_CONFIG

SQLSTATE: 46110

Spark 構成の値を変更できません: <key>。

「https://spark.apache.org/docs/latest/sql-migration-guide.html#ddl-statements」も参照してください。

CANNOT_MODIFY_STATIC_CONFIG

SQLSTATE: 46110

静的な Spark 構成の値を変更できません: <key>。

CANNOT_PARSE_DECIMAL

10 進数を解析できません。入力が、省略可能な小数点またはコンマ区切り記号を持つ有効な数値であることを確認してください。

CANNOT_PARSE_INTERVAL

<intervalString>を解析できません。指定された値が、間隔を定義するための有効な形式であることを確認してください。正しい形式のドキュメントを参照できます。問題が解決しない場合は、入力値が null または空ではないことを再確認してから、やり直してください。

CANNOT_PARSE_JSON_FIELD

フィールド名<fieldName>を解析できず、<fieldValue> トークン型の値JSON<jsonType>、Spark データ型<dataType>を対象とします。

CANNOT_PARSE_PROTOBUF_DESCRIPTOR

記述子バイトを Protobuf FileDescriptorSet に解析中にエラーが発生しました。

CANNOT_PARSE_TIME

SQLSTATE: 22010

入力文字列 <input> は、datetime 形式の <format>と一致しないため、TIME 値に解析できません。

CANNOT_PARSE_TIMESTAMP

SQLSTATE: 22007

<message>。無効な入力文字列を許容し、代わりに <func> を返すには、NULL を使用します。

CANNOT_QUERY_TABLE_DURING_INITIALIZATION

初期化中に MV/ST にクエリを実行できません。

詳細については、CANNOT_QUERY_TABLE_DURING_INITIALIZATION を参照してください

CANNOT_READ_ARCHIVED_FILE

ファイルがアーカイブされているため、パス <path> でファイルを読み取ることができません。アーカイブされたファイルを除外するようにクエリフィルターを調整してください。

CANNOT_READ_FILE

CANNOT_SHALLOW_CLONE_NON_UC_MANAGED_TABLE_AS_SOURCE_OR_TARGET

簡易クローンは、MANAGED テーブルの種類でのみサポートされます。テーブル <table> はテーブル MANAGED ではありません。

CANNOT_TRUNCATE_EXTERNAL_TABLE

操作は許可されていません。外部テーブルでの TRUNCATE TABLE : <tableName>。

CANNOT_UPDATE_FIELD

<table> の <fieldName> 型フィールドを更新できません。

詳細については、CANNOT_UPDATE_FIELD を参照してください。

CANNOT_UPDATE_PARTITION_COLUMNS

宣言されたパーティション分割 <requestedPartitionColumns> は、既存のテーブルパーティション分割 <existingPartitionColumns>と競合します。

テーブルを削除するか、宣言されたパーティションをそのパーティションと一致するように変更してください。

CANNOT_UP_CAST_DATATYPE

キャスト <expression> を <sourceType> から <targetType>にアップできません。

<details>

CANNOT_USE_KRYO

SQLSTATE: 22KD3

Kryo シリアル化コーデックを読み込めません。 Kryo シリアル化は、Spark Connect クライアントでは使用できません。シリアル化Java使用するか、カスタムコーデックを指定するか、代わりに Spark クラシックを使用します。

CANNOT_USE_MULTI_ALIASES_IN_WATERMARK_CLAUSE

ウォーターマーク句では、複数のエイリアスはサポートされていません。

予約されたストリーミングプロバイダー名を使用できません

予約済みストリーミングプロバイダー名を使用できません: <providerName>。

CANNOT_VALIDATE_CONNECTION

<jdbcDialectName> 接続の検証はサポートされていません。代替の解決策についてはAzure Databricksサポートにお問い合わせください。または「spark.databricks.testConnectionBeforeCreation」を「false」に設定して、接続オブジェクトを作成する前に接続テストをスキップしてください。

CANNOT_WRITE_MANAGED_FILE_AS_EXTERNAL

SQLSTATE: 42821

MANAGED FILE 参照を EXTERNAL FILE 列に書き込めません。 MANAGED ファイルを copy_file() を使用してEXTERNALファイルに変換します。

CANNOT_WRITE_STATE_STORE

プロバイダー <providerClass>の状態ストアファイルの書き込み中にエラーが発生しました。

詳細については、CANNOT_WRITE_STATE_STORE を参照してください

CAST_INVALID_INPUT

型 <expression> の値 <sourceType> は、形式が正しくないため、<targetType> にキャストできません。構文に従って値を修正するか、ターゲットの種類を変更します。 try_cast を使用して、形式が正しくない入力を許容し、代わりに NULL を返します。

詳細については、CAST_INVALID_INPUT を参照してください。

CAST_NULL_INTO_NON_NULLABLE_NESTED_TYPE

無効 <position>のないネスト型にはキャストできません。キャストによって NULL 値が生成され、ターゲットタイプでは認められません。

CAST_OVERFLOW

オーバーフローのため、型 <value> の <sourceType> 値を <targetType> にキャストできません。 try_cast を使用してオーバーフローを許容し、代わりに NULL を返します。

CAST_OVERFLOW_IN_TABLE_INSERT

オーバーフローが原因で <sourceType> 型の列または変数 <targetType> に <columnName> 型の値を割り当てませんでした。入力値に try_cast を使用してオーバーフローを許容し、代わりに NULL を返します。

CAST_TO_FILE_TYPE

<sourceType>を FILE にキャストできません。

詳細については、CAST_TO_FILE_TYPEを参照してください。

CATALOG_ALREADY_EXISTS

SparkContext.setCheckpointDir()で設定してください。

CHECKPOINT_RDD_BLOCK_ID_NOT_FOUND

チェックポイントブロック <rddBlockId> 見つかりません。

このパーティションを最初にチェックポイント処理した Executor が有効でなくなったか、元の RDD が維持されていません。

この問題が解決しない場合は、代わりに rdd.checkpoint() を使用することを検討してください。これはローカルチェックポイント処理よりも低速ですが、耐障害性があります。

CHECKPOINT_RDD_PARTITION_COUNT_MISMATCH

RDD <originalRDDId> のチェックポイントには <newRDDLength> パーティションがありますが、RDD自体には <originalRDDLength>があります。チェックポイントのRDDは <newRDDId>です。

これは通常、チェックポイントディレクトリがドライバとエキューキュータの両方が読み書きできるストレージに存在しないか、チェックポイントのファイルが読み戻されるまで保存されなかったことを意味します。

チェック制約違反

SQLSTATE: 23001

次の値を持つ行が CHECK 制約 <constraintName> <expression> に違反しています:

<values>

CIRCULAR_CLASS_REFERENCE

クラス内で循環参照を持つことはできませんが、クラス <t>の循環参照を取得しました。

CLASS_NOT_OVERRIDE_EXPECTED_METHOD

<className> は、<method1> または <method2>をオーバーライドする必要があります。

CLASS_UNSUPPORTED_BY_MAP_OBJECTS

MapObjects は、結果のコレクションとして <cls> クラスをサポートしていません。

CLEANROOM_COMMANDS_NOT_SUPPORTED

クリーンルームコマンドはサポートされていません

CLEANROOM_INVALID_SHARED_DATA_OBJECT_NAME

クリーンルーム内の <type> を参照する名前が無効です。 [catalog]の形式に従って、クリーンルーム内で <type>の名前を使用します。[schema]。[<type>]。

使用する名前がわからない場合は、"SHOW ALL IN CLEANROOM [clean_room]" を実行し、"name" 列の値を使用できます。

CLONING_WITH_HISTORY_INVALID_OPTION

履歴を使用した複製は、無効なオプション ( <invalidOption>) で指定されています。

有効な構文: CREATE (OR REPLACE) TABLE ...ディープ CLONE...WITH HISTORY。

CLONING_WITH_HISTORY_UNSUPPORTED

履歴を使用した複製はサポートされていません。

CLOUDFILES_SCHEMA_LOCATION_REQUIRED

必須オプション schemaLocation が見つかりませんでした。推論されたスキーマを格納し、スキーマの進化をサポートするための cloudFiles.schemaLocation を使用して、スキーマの場所を指定します。

CLOUD_ACCESS_DENIED

SQLSTATE: 42KDM

<path>操作のクラウドパス<operation>アクセスが拒否されました。クラウドプロバイダーのエラーメッセージ: <original>

CLOUD_FILE_ALREADY_EXISTS

クラウドファイルは既に存在します。理由: <causedBy>。

CLOUD_FILE_NOT_FOUND

クラウドファイルが見つかりません。理由: <causedBy>。

CLOUD_FILE_SOURCE_FILE_NOT_FOUND

ファイル <filePath> に関する通知が受信されましたが、そのファイルはもう存在しません。処理する前に、ファイルが削除されていないことを確認してください。ストリームを続行するには、Spark SQL 構成 <config> を true に設定します。

CLOUD_INVALID_PATH

指定したパスに無効な文字が含まれており、解決できません。パス: <path>。理由: <reason>

CLOUD_IO_INVALID_ARGUMENT

クラウドストレージのリクエストが無効として却下されました: <request_context_and_error_msg>

CLOUD_PROVIDER_ERROR

クラウドプロバイダーエラー: <message>

CLUSTERING_COLUMNS_MISMATCH

詳細については、COLLATION_MISMATCH を参照してください。

COLLECTION_SIZE_LIMIT_EXCEEDED

配列サイズの上限 <numberOfElements> を超える要素 <maxRoundedArrayLength> を含む配列は作成できません。

詳細については、COLLECTION_SIZE_LIMIT_EXCEEDED を参照してください

<schema>

COLUMN_NOT_FOUND_IN_TABLE

列 <columnName> テーブル <tableFullName>に見つかりません。

COLUMN_ORDINAL_OUT_OF_BOUNDS

列序数が範囲外です。テーブル内の列の数は <attributesLength>ですが、列序数は <ordinal>です。

属性は次のとおりです: <attributes>.

COMMAND_NOT_APPLICABLE_TO_TABLE

<command> はテーブル <tableName>には適用されません。

詳細については、COMMAND_NOT_APPLICABLE_TO_TABLEを参照してください。

コマンドが有効ではありません

<command> コマンドが有効になっていません。

COMMA_PRECEDING_CONSTRAINT_ERROR

制約定義の前に予期しない ',' が発生しました。列 (および期待値) が定義されていない場合は、制約句がコンマで始まらないことを確認します。

COMMENT_ON_CONNECTION_NOT_IMPLEMENTED_YET

COMMENT ON CONNECTION コマンドはまだ実装されていません

COMPARATOR_RETURNS_NULL

比較器は、NULL と <firstValue>の比較のための <secondValue> を返しました。

"より大きい" の場合は正の整数、"等しい" の場合は 0、"より小さい" の場合は負の整数を返す必要があります。

NULLが 0 (等しい) として扱われる非推奨の動作に戻すには、"spark.sql.legacy.allowNullComparisonResultInArraySort" を "true" に設定する必要があります。

COMPLEX_EXPRESSION_UNSUPPORTED_INPUT

式の入力データ型を処理できません: <expression>。

詳細については、COMPLEX_EXPRESSION_UNSUPPORTED_INPUT を参照してください

CONCURRENT_QUERY

このクエリの別のインスタンス [id: <queryId>] は、同時実行セッション [既存の runId: <existingQueryRunId> 新しい runId: <newQueryRunId>] によって開始されました。

CONCURRENT_SCHEDULER_INSUFFICIENT_SLOT

クラスターで必要な空きスロットの最小数は <numTasks>ですが、クラスターには空きスロット <numSlots> しかありません。クエリが停止するか、失敗します。クラスターサイズを増やして続行します。

CONCURRENT_STREAM_LOG_UPDATE

ログの同時更新。 <batchId>に対して複数のストリーミングジョブが検出されました。

特定のチェックポイントの場所で一度に実行されるストリーミングジョブは 1 つだけであることを確認してください。

CONFIG_NOT_AVAILABLE

SQLSTATE: 42K0I

構成 <config> は使用できません。

詳細については、CONFIG_NOT_AVAILABLEを参照してください。

CONFLICTING_CLUSTER_CONFIGURATION

次の構成が spark.databricks.streaming.realTimeMode.enabled と競合しています: <confNames>。クラスター構成からこれらの構成を削除し、Spark クラスターを再起動します。

CONFLICTING_DIRECTORY_STRUCTURES

競合するディレクトリ構造が検出されました。

疑わしいパス:

<discoveredBasePaths>

指定されたパスがパーティションディレクトリの場合は、データソースのオプションで "basePath" を設定して、テーブルのルートディレクトリを指定してください。

複数のルートディレクトリがある場合は、それらを個別に読み込んでから、それらを結合してください。

CONFLICTING_PARTITION_COLUMN_NAMES

パーティション列名の競合が検出されました:

<distinctPartColLists>

パーティションテーブルディレクトリの場合、データファイルはリーフディレクトリにのみ格納する必要があります。

また、同じレベルのディレクトリには、同じパーティション列名が必要です。

次のディレクトリで、予期しないファイルや一貫性のないパーティション列名がないか確認してください。

<suspiciousPaths>

CONFLICTING_PARTITION_COLUMN_NAME_WITH_RESERVED

パーティション列名 '<partitionColumnName>' は予約列名と競合します。

<tableName>のスキーマは Hive と互換性がありません。Spark は、テーブルを特定の方法で格納するために予約列 '<partitionColumnName>' を自動的に生成します。

パーティション列には別の名前を使用してください。

CONFLICTING_PIPELINE_FLOW_CASE_SENSITIVITY

テーブル <tableName> に書き込むフローは「<configKey>」に合意しません: <flowConfigurations>。

有効値は、異なる列名が同じ列を識別する場合のみを決定するため、テーブルのスキーマはフローの評価順序に依存します。

このテーブルに書き込むすべてのフローで「<configKey>」を同じ値に設定します。

CONFLICTING_PROVIDER

指定されたプロバイダー <provider> が、既存のカタログプロバイダー <expectedProvider>と矛盾しています。 'USING <expectedProvider>' を使用して、コマンドを再試行してください。

CONFLICTING_SQL_CONFIGURATION

次の構成が spark.databricks.streaming.realTimeMode.enabled と競合しています: <confNames>。 SparkSession 構成からこれらの構成を削除します。

CONNECT

SQLSTATE: 56K00

一般的な Spark Connect エラー。

詳細については、CONNECT を参照してください。

CONNECTION_ALREADY_EXISTS

代わりにパイプライン外のバッチクエリからのこの接続を利用しましょう。

リモートクエリ機能に対応していない接続タイプ

型 '<connectionName>' の名前 '<connectionType>' を持つ接続は、リモートクエリ関数の実行ではサポートされていません。

CONNECTION_TYPE_NOT_SUPPORTED_FOR_STREAMING

型「<connectionType>」の接続「<connectionName>」はストリーミングクエリには使用できません。

この接続は、実行中のプリンシパルによって異なるユーザーごとの認証情報に解決され、ストリーミングに必要なチェックポイントされた決定論的セマンティクスと互換性がありません。

代わりに、バッチリード(spark.readまたはバッチread_files TVF)からの接続を利用しましょう。

CONNECT_INVALID_PLAN

SQLSTATE: 56K00

Spark Connect プランが無効です。

詳細については、CONNECT_INVALID_PLANを参照してください。

CONNECT_LOCAL_CREDENTIAL_PROPERTY_MISSING

セッション <property>に必要な SparkContext ローカルプロパティ <sessionId>が見つかりませんでした。

CONNECT_ML

Spark Connect ML エラー:

詳細については、CONNECT_MLを参照してください。

CONNECT_SESSION_MIGRATION

SQLSTATE: 56K00

汎用セッション移行エラー (userId: <userId>、sessionId: <sessionId>、serverSessionId: <serverSessionId>)。

詳細については、CONNECT_SESSION_MIGRATION を参照してください

CONSTRAINTS_REQUIRE_UNITY_CATALOG

テーブル制約は Unity カタログでのみサポートされます。

CONSTRAINT_ALREADY_EXISTS

制約 '<constraintName>' は既に存在します。最初に既存の制約を削除してください。

既存の制約:

<oldConstraint>

CONSTRAINT_ALREADY_EXISTS_IN_SCHEMA

制約 <constraintName> は、データベース <schemaName>に既に存在します。

CONSTRAINT_ALREADY_EXISTS_WITH_SERVER_MESSAGE

<serverMessage>

CONSTRAINT_DOES_NOT_EXIST

テーブル <constraintName>から存在しない制約 <tableName> を削除することはできません。

CONVERSION_INVALID_INPUT

値 <str> (<fmt>) 形式が正しくないため、 <targetType> に変換できません。構文に従って値を修正するか、その形式を変更します。 <suggestion> を使用して、形式が正しくない入力を許容し、代わりに NULL を返します。

COPY_CONFLICT

COPY <copyOption> NOCOPY <nocopyOption>と対立しています。

COPY_FILE_AUTHORIZATION_ERROR

ファイルのコピー中に承認エラーが発生しました。

詳細については、COPY_FILE_AUTHORIZATION_ERRORを参照してください。

COPY_FILE_ERROR

ファイルのコピー中にエラーが発生しました。

詳細については、COPY_FILE_ERRORを参照してください。

COPY_FILE_ILLEGAL_USAGE

SQLSTATE: 割り当てなし

COPY_FILEの不正使用。

詳細については、COPY_FILE_ILLEGAL_USAGEを参照してください。

COPY_INTO_COLUMN_ARITY_MISMATCH

これは、受信データに問題があることを示している場合があります。または、次のように設定することで、受信データに従って Delta テーブルスキーマを自動的に進化させることができます。

COPY_OPTIONS （「mergeSchema」＝「true」）

スキーマの違い:

<schemaDiff>

COPY_INTO_SOURCE_FILE_FORMAT_NOT_SUPPORTED

ソースファイルの形式は、CSV、 JSON、AVRO、ORC、 PARQUET、TEXT、または BINARYFILEのいずれかである必要があります。 COPY INTO 操作後に重複データが取り込まれる可能性があるため、ソースとしてデルタテーブルで OPTIMIZE を使用することはサポートされていません。このチェックは、SQL コマンド set spark.databricks.delta.copyInto.formatCheck.enabled = falseを実行することで無効にすることができます。

COPY_INTO_SOURCE_SCHEMA_INFERENCE_FAILED

ソースディレクトリに、<format>型の解析可能なファイルが含まれていませんでした。「<source>」の内容をご確認ください。

エラーは、'<config>' を 'false' に設定することで消音できます。

COPY_INTO_STATE_INTERNAL_ERROR

COPY INTO 状態の処理中に内部エラーが発生しました。

詳細については、COPY_INTO_STATE_INTERNAL_ERROR を参照してください

COPY_INTO_SYNTAX_ERROR

詳細については、CREATE_FILE_ERRORを参照してください。

CREATE_FILE_ILLEGAL_USAGE

CREATE_FILEの不正使用。

詳細については、CREATE_FILE_ILLEGAL_USAGEを参照してください。

CREATE_FILE_WRITE_UNAUTHORIZED

ユーザーは、ファイルを宛先パス <destination_path>に書き込む権限がありません。

CREATE_FOREIGN_SCHEMA_NOT_IMPLEMENTED_YET

CREATE FOREIGN SCHEMA コマンドはまだ実装されていません

CREATE_FOREIGN_TABLE_NOT_IMPLEMENTED_YET

CREATE FOREIGN TABLE コマンドはまだ実装されていません

CREATE_OR_REFRESH_MV_NOT_SUPPORTED

CREATE OR REFRESH MATERIALIZED VIEW はサポートされていません。代わりに CREATE OR REPLACE MATERIALIZED VIEW を使用してください。

CREATE_OR_REFRESH_MV_ST_ASYNC

CREATE を指定した場合、REFRESH または ASYNC の具体化されたビューやストリーミングテーブルを利用することはできません。 ASYNC OR CREATE ステートメントから REFRESH を削除するか、REFRESH ASYNC を使用して既存の具体化されたビューまたはストリーミングテーブルを非同期的に更新してください。

CREATE_PERMANENT_VIEW_WITHOUT_ALIAS

式 <name>のエイリアスを明示的に割り当てずに、永続的なビュー <attr> を作成することはできません。

CREATE_TABLE_COLUMN_DESCRIPTOR_DUPLICATE

CREATE TABLE column <columnName> は記述子 "<optionName>" を複数回指定しますが、これは無効です。

CREATE_VIEW_COLUMN_ARITY_MISMATCH

ビュー <viewName>を作成できません。理由は次のとおりです。

詳細については、CREATE_VIEW_COLUMN_ARITY_MISMATCH を参照してください

CREATE_VIEW_WITH_IF_NOT_EXISTS_AND_REPLACE

CREATE VIEW <viewName> IF NOT EXISTSとREPLACEの両方を使用することはできません。

CREDENTIAL_MISSING

外部の場所を作成または更新するときは、資格情報を入力してください。

CREDENTIAL_PURPOSE_MISMATCH

資格情報 <credentialName> には目的 <actualPurpose> がありますが、コマンドで指定された目的は <expectedPurpose>。

CROSS_CATALOG_SCHEMA_REFERENCE_NOT_SUPPORTED

DATABRICKS_DELTA_NOT_ENABLED

DATA_SOURCE_INVALID_RUNTIME_FILTER_ATTRIBUTE

データソーススキャン<attribute><method>が報告するランタイムフィルター属性<scanClass>スキャンリレーション出力<relationOutput>には無効です。

詳細はDATA_SOURCE_INVALID_RUNTIME_FILTER_ATTRIBUTEをご覧ください

必要なスキーマ: <expectedSchema>

DATA_SOURCE_URL_NOT_ALLOWED

SQLSTATE: 42KDB

データソースオプションでは JDBC URL は使用できません。代わりに、'host'、'port'、および 'database' オプションを指定してください。

DATETIME_FIELD_OUT_OF_BOUNDS

<rangeMessage>。

詳細については、DATETIME_FIELD_OUT_OF_BOUNDSを参照してください。

DATETIME_OVERFLOW

SQLSTATE: 22008

Datetime 操作のオーバーフロー: <operation>。

DBFS_DISABLED

パブリック DBFS ルートが無効になっています。パスでアクセスが拒否されました。 <path>

DBFS_MOUNT_NOT_SUPPORTED

<methodName> 標準アクセスモードやサーバーレスコンピュートではサポートされていません。 DBFSマウントを使うには専用アクセスモードに切り替えてください。

10 進精度 <precision> が最大精度 <maxPrecision>を超えています。

DECIMAL_SCALE_EXCEEDS_PRECISION

十進スケール(<scale>)は精度(<precision>)を超えてはなりません。

DEFAULT_DATABASE_NOT_EXISTS

既定のデータベース <defaultDatabase> が存在しません。最初に作成するか、既定のデータベースを <defaultDatabase>に変更してください。

DEFAULT_FILE_NOT_FOUND

基になるファイルが更新されている可能性があります。 SQL で 'REFRESH TABLE tableName' コマンドを実行するか、関係する Dataset/DataFrame を再作成することで、Spark のキャッシュを明示的に無効にすることができます。ディスクキャッシュが古い場合、または基になるファイルが削除されている場合は、クラスターを再起動することで、ディスクキャッシュを手動で無効にすることができます。

DEFAULT_PLACEMENT_INVALID

SQLSTATE: 42608

DEFAULTまたは MERGE, INSERT, UPDATE コマンドのSET VARIABLE キーワードは、式の一部であるため、ターゲット列に直接割り当てませんでした。

たとえば、 UPDATE SET c1 = DEFAULT は許可されますが、 UPDATE T SET c1 = DEFAULT + 1 は許可されません。

DEFAULT_UNSUPPORTED

SQLSTATE: 42623

テーブルプロバイダーが "<statementType>" のターゲットデータソースではDEFAULT値がサポートされていないため、<dataSource>コマンドを実行できませんでした。

DEFINE_FLOW_ONCE_OPTION_NOT_SUPPORTED

"1 回限り" オプションを使用した 1 回限りのフロー <flowName> の定義はサポートされていません。

DESCRIBE_JSON_NOT_EXTENDED

DESCRIBE TABLE ... AS JSON [EXTENDED|FORMATTED] が指定されている場合にのみサポートされます。

たとえば、 DESCRIBE EXTENDED <tableName> AS JSON はサポートされていますが、 DESCRIBE <tableName> AS JSON はサポートされていません。

DIFFERENT_DELTA_TABLE_READ_BY_STREAMING_SOURCE

ストリーミングクエリは、予期しない Delta テーブル (id = '<newTableId>') から読み取っていました。

チェックポイントに従って別の Delta テーブル (id = '<oldTableId>') から読み取るために使用されます。

これは、新しいテーブルから読み取るコードを変更した場合、またはテーブルを削除した場合に発生することがあります。

テーブルを再作成しました。変更を元に戻すか、ストリーミングクエリチェックポイントを削除してください

削除してください。

DIRECTORY_ATOMIC_COMMIT_CONCURRENT_WRITE

同時に書き込みが <path>に行われたため、コミットできませんでした。操作を再試行してください。

DIRECTORY_ATOMIC_COMMIT_MARKER_READ_FAILURE

ジョブコミットマーカーの読み取りに失敗しました: <marker>。

DISTINCT_WINDOW_FUNCTION_UNSUPPORTED

個別のウィンドウ関数はサポートされていません:<windowExpr>。

DIVIDE_BY_ZERO

DROPPED_VOLUME_NOT_FOUND

アンドロップの <volume> はアンドロップの対象外ではないため、ボリュームをアンドロップできません。この巻は最大修復期間を超えて削除されたか、存在しなかった可能性があります。

DROP_COMMAND_TYPE_MISMATCH

<metadataType>を含むDROP <commandType>を削除できません。

代わりに DROP <metadataTypeUpper> を使用してください。

DROP_SCHEDULE_DOES_NOT_EXIST

既存のスケジュールまたはトリガーがないテーブルに対して SCHEDULE を削除することはできません。

DR_TIMESTAMP_QUERY_NOT_SUPPORTED

タイムスタンプベースの時間移動は、DR テーブル '<tableName>' ではサポートされていません。

詳細については、DR_TIMESTAMP_QUERY_NOT_SUPPORTEDを参照してください。

DUPLICATED_CTE_NAMES

CTE 定義に重複する名前 ( <duplicateNames>) を付けることはできません。

DUPLICATED_FIELD_NAME_IN_ARROW_STRUCT

SQLSTATE: 42713

アロー構造体内に重複するフィールド名は許可されません。<fieldNames> を取得しました。

DUPLICATED_MAP_KEY

SQLSTATE: 23505

マップキーの重複 <key> が見つかりました。入力データを確認してください。

重複したキーを削除する場合は、最後に挿入されたキーが優先されるように、 <mapKeyDedupPolicy> を "LAST_WIN" に設定できます。

DUPLICATED_METRICS_NAME

メトリック名は一意ではありません: <metricName>。結果が異なるメトリックに同じ名前を使用することはできません。

ただし、同じ結果と名前を持つメトリックの複数のインスタンス (自己結合など) は許可されます。

DUPLICATE_ASSIGNMENTS

列または変数 <nameList> 割り当てターゲットとして複数回表示されます。

DUPLICATE_CLAUSES

重複する句が見つかりました: <clauseName>。そのうちの 1 つを削除してください。

DUPLICATE_CONDITION_IN_SCOPE

スコープ内で重複する条件 <condition> が見つかりました。そのうちの 1 つを削除してください。

DUPLICATE_EXCEPTION_HANDLER

重複するハンドラーが見つかりました。そのうちの 1 つを削除してください。

詳細については、DUPLICATE_EXCEPTION_HANDLERを参照してください。

DUPLICATE_FLOW_SQL_CONF

データセット '<datasetName>' に重複する SQL conf が見つかりました: '<key>' は '<flowName1>' と '<flowName2>' の両方で定義されています

DUPLICATE_GRAPH_ELEMENT

「<graphElementName>」<graphElementType>重複を見つけた。

DUPLICATE_KEY

SQLSTATE: 23505

<keyColumn>重複するキーが見つかりました。

DUPLICATE_PARTITION_TRANSFORM

重複する列が見つかりました <checkType>: <duplicateColumns>

DUPLICATE_ROUTINE_PARAMETER_ASSIGNMENT

ルーチン <routineName> の呼び出しは無効です。同じパラメーター名 <parameterName>に対する複数の引数の割り当てが含まれているためです。

詳細については、DUPLICATE_ROUTINE_PARAMETER_ASSIGNMENT を参照してください

DUPLICATE_ROUTINE_PARAMETER_NAMES

ユーザー定義ルーチン <routineName>のパラメーターリストに重複する名前が見つかりました: <names>。

DUPLICATE_ROUTINE_RETURNS_COLUMNS

ユーザー定義ルーチン RETURNSの <routineName> 句列リストに重複する列が見つかりました: <columns>。

DUPLICATE_SQL_PATH_ENTRY

SQLSTATE: 42732

SQL パスエントリ <pathEntry>が重複しています。セッション SQL パスに同じ名前空間を複数回含めることはできません ( DEFAULT_PATH や SYSTEM_PATHなどのショートカットを展開した後を含む)。

DECLARE内の変数名の重複

宣言変数リストに重複する変数 <variableName> が見つかりました。そのうちの 1 つを削除してください。

DYNAMIC_PARTITION_WRITE_PARTITION_NUM_LIMIT_EXCEEDED

SQLSTATE: 54054

作成された動的パーティションの数が <numWrittenParts>され、 <maxDynamicPartitions>を超えています。これを解決するには、少なくとも<maxDynamicPartitionsKey>に<numWrittenParts>を設定してみてください。

EMITTING_ROWS_OLDER_THAN_WATERMARK_NOT_ALLOWED

SQLSTATE: 42815

前のノードで、eventTime=<emittedRowEventTime> が current_watermark_value=<currentWatermark> より古い行が出力されました

これにより、実行パイプラインのダウンストリームのステートフル演算子で正確性の問題が発生する可能性があります。

現在のグローバル基準値の後に行を出力する演算子ロジックを修正してください。

EMPTY_COLLECTION_NOT_ALLOWED

空のコレクション

EMPTY_JSON_FIELD_VALUE

データ型 <dataType>の空の文字列を解析できませんでした。

EMPTY_LOCAL_FILE_IN_STAGING_ACCESS_QUERY

ステージングのクエリ <operation> にある空のローカルファイル

EMPTY_PARTITION_COLUMN_NAME

パスセグメント '<columnSpec>' に空のパーティション列名が見つかりました。各パーティションディレクトリには、'=' 記号の前に空でない列名が必要です (例: 'col=value')。

EMPTY_PARTITION_COLUMN_VALUE

パスセグメント '<columnSpec>' に空のパーティション列の値が見つかりました。各パーティションディレクトリには、'=' 記号の後に空以外の値が必要です (例: 'col=value')。

EMPTY_SCHEMA_NOT_SUPPORTED_FOR_DATASOURCE

<format> データソースは、空または入れ子になった空のスキーマの書き込みをサポートしていません。データスキーマに少なくとも 1 つ以上の列があることを確認してください。

ENCODER_NOT_FOUND

Spark SQL 内部表現に <typeName> 型のエンコーダーが見つかりません。

入力の種類を、'<docroot>/sql-ref-datatypes.html' でサポートされている型のいずれかに変更することを検討してください。

END_LABEL_WITHOUT_BEGIN_LABEL

終了ラベル <endLabel> は、開始ラベルなしでは存在できません。

END_OFFSET_HAS_GREATER_OFFSET_FOR_TOPIC_PARTITION_THAN_LATEST_WITH_TRIGGER_AVAILABLENOW

Kafka トピックの一部のパーティションでは、Trigger.AvailableNow を使用したクエリの実行中に終了オフセットより小さい使用可能なオフセットが報告されます。エラーは一時的なものになる可能性があります。クエリを再起動し、同じ問題が引き続き発生した場合は報告します。

最新のオフセット: <latestOffset>, 終了オフセット: <endOffset>

END_OFFSET_HAS_GREATER_OFFSET_FOR_TOPIC_PARTITION_THAN_PREFETCHED

Trigger.AvailableNow を使用する Kafka データソースの場合、終了オフセットは、プリフェッチされたオフセットよりも各トピックパーティションあたりのオフセットが小さいか等しい必要があります。エラーは一時的なものになる可能性があります。クエリを再起動し、同じ問題が引き続き発生した場合は報告します。

プリフェッチされたオフセット: <prefetchedOffset>、終了オフセット: <endOffset>。

ENVIRONMENT_DOWNLOAD_CLOUD_FAILURE

Spark セッション <hash> のPython ノートブック環境 (ハッシュ: <id>) をダウンロードできませんでした。クラウドストレージプロバイダーからサーバーエラーが返されました。操作を再試行してください。 <details>

ENVIRONMENT_DOWNLOAD_DEPENDENCY_FAILURE

Spark セッション <hash> のPython ノートブック環境 (ハッシュ: <id>) をダウンロードできませんでした。一時サービスエラーが発生しました。操作を再試行してください。問題が続く場合はAzure Databricksのサポートに連絡してください。 <details>

ENVIRONMENT_DOWNLOAD_USER_ERROR

SQLSTATE: KD00F

Spark セッション <hash> のPython ノートブック環境 (ハッシュ: <id>) をダウンロードできませんでした。

詳細はENVIRONMENT_DOWNLOAD_USER_ERRORをご覧ください。

ENVIRONMENT_NOT_SUPPORTED_FOR_CONNECTION_TYPE

接続タイプ「<connectionType>」は環境設定をサポートしていません。サポートされている型: <supportedTypes>。

ERROR_READING_AVRO_UNKNOWN_FINGERPRINT

SQLSTATE: KD00B

avro データの読み取り中に不明なフィンガープリントが発生しました: <fingerprint>、使用するスキーマがわからない。

これは、Spark コンテキストの開始後に追加のスキーマを登録した場合に発生する可能性があります。

EVENT_LOG_EMPTY

<tableOrPipeline>のイベントログにはスキーマがなく、イベントも含まれていません。イベントが生成された後でもう一度やり直してください

EVENT_LOG_REQUIRES_SHARED_COMPUTE

割り当て済みまたは非隔離共有クラスタからイベントログを照会することはできません。代わりに共有クラスタやAzure DatabricksのSQLウェアハウスを使用してください。

EVENT_LOG_TVF_UNSUPPORTED_FOR_PIPELINE

EVENT_LOG Table-Valued関数は、"schema" フィールドを使用するパイプライン、または既定のストレージに発行するパイプラインに対してはサポートされていません。

イベントログのクエリを実行するには、パイプライン設定で event_log フィールドを指定してメタストアに発行します。

詳細については、Monitorパイプラインのドキュメントをご覧ください: https://docs.databricks.com/aws/en/ldp/observability

EVENT_LOG_TVF_UNSUPPORTED_IN_TEST

event_log TVFは、Lakeflow上のSpark Declarative Pipelinesテスト内でサポートされていません。テスト実行イベントログはtest_pipeline.run().event_logまたはtest_pipeline.event_logにあります。

EVENT_LOG_UNAVAILABLE

<tableOrPipeline>で使用できるイベントログはありません。イベントが生成された後にもう一度やり直してください

EVENT_LOG_UNSUPPORTED_TABLE_TYPE

<tableIdentifier> のテーブルの種類は <tableType>です。

イベントログのクエリは、Lakeflow上でマテリアライズされたビュー、ストリーミングテーブル、またはSpark宣言的パイプラインのみをサポートします

EVENT_TIME_IS_NOT_ON_TIMESTAMP_TYPE

イベント時間 <eventName> は無効な型 <eventType> ですが、"TIMESTAMP" が必要です。

EVENT_TIME_MUST_BE_TOP_LEVEL_COLUMN

Watermark でのイベント時間は最上位レベルの列である必要がありますが、'<eventExpr>' は入れ子になったフィールドです。これを使用するには、前にWatermark を使用して選択の最上位レベルの列にエイリアスを付けます。

EXCEED_LIMIT_LENGTH

SQLSTATE: 54006

char/varchar 型の長さの制限を超えています: <limit>。

EXCELのデータソースが有効になっていません

Excelデータソースは、このクラスターでは有効になっていません。

EXCEL_DATA_WRITER_NOT_ENABLED

Excelファイル形式の書き込みはサポートされていません。

EXCEL_FILE_ERROR

ファイル '<filePath>' Excel処理中にエラーが発生しました。

詳細については、EXCEL_FILE_ERRORを参照してください。

EXCEL_INVALID_READ_OPTION_VALUE（エクセル無効な読み取りオプション値）

データソースの読み取りオプション値Excel無効です。

詳細については、EXCEL_INVALID_READ_OPTION_VALUEを参照してください。

EXCEL_INVALID_WRITE_OPTION_VALUE（Excel 書き込みオプションの値が無効です）

Excel データソースは、書き込みオプション '<value>' の値 '<option>' をサポートしていません。

詳細については、EXCEL_INVALID_WRITE_OPTION_VALUEを参照してください。

EXCEL_無効な書き込みスキーマ

Excel データソースは、書き込みのスキーマ '<schema>' をサポートしていません。

<hint>

EXCEL_PARSING_ERROR

データExcel解析中にエラーが発生しました。

詳細については、EXCEL_PARSING_ERRORを参照してください。

EXCEL_THREAD_WAIT_TIMEOUT

スレッド待機Excel<timeoutMs>ms タイムアウトを超えました。

EXCEL_サポートされていない書き込みオプション

Excel データソースは、書き込みオプション '<option>' をサポートしていません。

<hint>

EXCEPT_NESTED_COLUMN_INVALID_TYPE

SQLSTATE: 428H2

EXCEPT 列 <columnName> が解決され、StructType であることが予期されましたが、型 <dataType>が見つかりました。

EXCEPT_OVERLAPPING_COLUMNS

EXCEPT リスト内の列は、それぞれ異なっていて、重複していない必要がありますが、(<columns>) を受け取りました。

EXCEPT_RESOLVED_COLUMNS_WITHOUT_MATCH

EXCEPT 列 [<exceptColumns>] は解決されましたが、スター型展開のどの列 [<expandedColumns>] とも一致しません。

EXCEPT_UNRESOLVED_COLUMN_IN_STRUCT_EXPANSION

'<operation>' にはテーブルが必要ですが、 <viewName> はビューです。

詳細については、EXPECT_TABLE_NOT_VIEW を参照してください。

EXPECT_VIEW_NOT_TABLE

テーブル <tableName> は <operation>をサポートしていません。

詳細については、EXPECT_VIEW_NOT_TABLE を参照してください

EXPLODE_EMBEDDED_ARRAY_CONFLICTING_OPTION

「explodeEmbeddedArray」のDataFrame APIリーダーオプションは、「<option>」DataFrame APIオプションと排他的です。

そのうちの 1 つを削除してから、DataFrame 操作をもう一度やり直してください。

EXPLODE_EMBEDDED_ARRAY_UNSUPPORTED_USAGE

「explodeEmbeddedArray」オプションは JSON ファイルを読み取る場合にのみ使用できます。 <usage>ではサポートされていません。

EXPORT_TO_OSSIE

メトリックビューからはApache Ossie YAMLを読み取れません。

詳細はEXPORT_TO_OSSIEをご覧ください。

EXPRESSION_DECODING_FAILED

行を式の値 (<expressions>) にデコードできませんでした。

EXPRESSION_ENCODING_FAILED

式の値 <expressions> を行にエンコードできませんでした。

EXPRESSION_TRANSLATION_TO_V2_IS_NOT_SUPPORTED

式 <expr> v2 式に変換できません。

EXPRESSION_TYPE_IS_NOT_ORDERABLE

SQLSTATE: 42822

列式 <expr> の型 <exprType> は順序付けできないため、並べ替えできません。

EXTENDED_METADATA_FETCH_FAILURE

ファイル <path>の拡張メタデータをフェッチできませんでした。

詳細については、EXTENDED_METADATA_FETCH_FAILUREを参照してください。

EXTERNAL_METADATA_UNRESOLVED_PROJECTION

プロジェクションクエリ '<query>' はスキーマで解決できません。 <schemaTreeString>

EXTERNAL_METADATA_UNSUPPORTED_SOURCE

外部メタデータでは、ソースはサポートされていません。

詳細については、EXTERNAL_METADATA_UNSUPPORTED_SOURCEを参照してください。

EXTERNAL_METASTORE_CLIENT_ERROR

FAILED_FUNCTION_CALL

呼び出しのために関数 <funcName> の準備に失敗しました。関数の引数を再確認してください。

FAILED_IRC

SQLSTATE: HV000

操作で失敗した Apache Iceberg REST カタログの <catalogName> :

詳細については、FAILED_IRCを参照してください。

FAILED_JDBC

SQLSTATE: HV000

操作で JDBC <url> が失敗しました。

詳細については、FAILED_JDBC を参照してください。

FAILED_PARSE_STRUCT_TYPE

失敗した解析構造体: <raw>。

FAILED_READ_FILE

SQLSTATE: KD001

ファイル <path>の読み取り中にエラーが発生しました。

詳細については、FAILED_READ_FILE を参照してください。

FAILED_REGISTER_CLASS_WITH_KRYO

Kryo にクラスを登録できませんでした。

FAILED_RENAME_PATH

宛先が既に存在するため、<sourcePath> の名前を <targetPath> に変更できませんでした。

FAILED_RENAME_TEMP_FILE

FileSystem.rename が false に返されたので、一時ファイル <srcPath> の名前を <dstPath> に変更できませんでした。

FAILED_ROW_TO_JSON

<value>クラスの行値<class>を、<sqlType>形式のターゲット SQL 型JSONに変換できませんでした。

FAILED_TO_CREATE_PLAN_FOR_DIRECT_QUERY

ファイルに対する直接クエリのプランを作成できませんでした: <dataSourceType>

FAILED_TO_LOAD_ROUTINE

ルーチン <routineName>を読み込めませんでした。

FAILED_TO_PARSE_TOO_COMPLEX

SQLSTATE: 54001

潜在的な SQL 関数や参照されるビューを含むステートメントは、解析が複雑すぎます。

このエラーを軽減するために、ステートメントを複数のより複雑でないチャンクに分割します。

FAILED_UPDATE_VIEW_SCHEMA

ビュー <viewName> のスキーマがクエリ出力と同期されていません。このビューのクエリは、スキーマが更新されるまで失敗します。

ビューは <schemaMode>作成されるため、自動同期が試行されましたが、カタログで更新プログラムを適用できませんでした。

保存されたビュースキーマ: <existingSchema>

クエリ出力スキーマ: <newSchema>

これを解決するには、ビュースキーマを手動で ALTER するか、管理者に依頼します。または、 ALTER VIEW <viewName> WITH SCHEMA COMPENSATIONを実行することを検討してください。クエリ出力は、クエリ時に格納されているビュースキーマと一致するようにキャストされ、カタログを更新する必要はありません。

FANOUT_INVALID_TABLE_EXPR

FGAC_TIME_TRAVEL_NOT_SUPPORTED

指定されたバージョンやタイムスタンプにタイムトラベルすることはできません。

詳細についてはFGAC_TIME_TRAVEL_NOT_SUPPORTEDをご覧ください。

FGAC_TIME_TRAVEL_SCHEMA_MISMATCH

このテーブルバージョンへのタイムトラベルは、そのスキーマが行フィルターやカラムマスクに必要な現在のスキーマと互換性がないため、タイムトラベルできません。

詳細についてはFGAC_TIME_TRAVEL_SCHEMA_MISMATCHをご覧ください。

FIELD_ALREADY_EXISTS

<op> が既に <fieldNames>に存在するため、<struct> 列を作成できません。

FIELD_NOT_FOUND

<fieldName>にこのような構造体フィールド <fields> はありません。

FILE_DATA_SOURCE_SCHEMA_MISMATCH

ファイル参照データソースに指定されたスキーマが、想定されるスキーマと一致しません。

必要なスキーマ: <expectedSchema>

指定されたスキーマ: <providedSchema>

明示的なスキーマを削除するか、必要なスキーマと一致するように更新します。

FILE_IN_STAGING_PATH_ALREADY_EXISTS

ステージングパス内のファイル <path> 既に存在しますが、OVERWRITE が設定されていません

FILE_MANAGED_REQUIRES_MANAGED_TABLE

このテーブルタイプではFILE MANAGED 列はサポートされていません。

詳細についてはFILE_MANAGED_REQUIRES_MANAGED_TABLEをご覧ください。

FILE_SOURCE_CONNECTOR_ACCESS_DENIED

ファイル<file>のためアクセス拒否<sourceType>。

<cause>

FILE_SOURCE_CONNECTOR_API_REQUEST_FAILED

<sourceType> APIへのリクエストは「<target>」で失敗しました。

FILE_SOURCE_CONNECTOR_API_RESPONSE_INVALID

<sourceType>APIは「<target>」に対して予期せぬ、または解析不能な応答を返しました。

FILE_SOURCE_CONNECTOR_CHANGE_FEED_REQUIRES_DRIVE

SQLSTATE: 22K04

変更フィードをリストアップすることはできません。 <path> パスはドライブまたはドライブ内のフォルダを指ささなければなりません。

FILE_SOURCE_CONNECTOR_FAIL_TO_RETRIEVE_ACCESS_TOKEN

<source> コネクタのアクセストークンを取得できませんでした。 UC 接続が有効で、-date up-to確認してください。

FILE_SOURCE_CONNECTOR_FILE_NOT_FOUND

<sourceType>ではファイル<file>見つかりませんでした。

FILE_SOURCE_CONNECTOR_GDRIVE_EXPORT_SIZE_LIMIT_EXCEEDED

Googleの10MBファイルサイズ制限を超えているため、<format>ではGoogle Driveのファイル<file>をエクスポートできません。

FILE_SOURCE_CONNECTOR_GDRIVE_INSUFFICIENT_SCOPE

サービスアカウントには、このGoogleドライブリソースにアクセスするために必要な「<scope>」APIスコープが欠けています。

FILE_SOURCE_CONNECTOR_GDRIVE_INVALID_ADMIN_EMAIL

fs.gdrive.admin.email 価値 <email> は有効なメールアドレスではありません。

FILE_SOURCE_CONNECTOR_GDRIVE_INVALID_PATH

SQLSTATE: 22K04

<path>パスが有効な GDrive パスではありません。

詳細については、FILE_SOURCE_CONNECTOR_GDRIVE_INVALID_PATHを参照してください。

FILE_SOURCE_CONNECTOR_GDRIVE_MISSING_CREDENTIALS

有効な認証情報は提供されていません。

FILE_SOURCE_CONNECTOR_GDRIVE_MISSING_DOMAIN_CONFIG

ドメイン全体の範囲をカバーするには、fs.gdrive.admin.email とfs.gdrive.domainの設定が必要です。

FILE_SOURCE_CONNECTOR_INVALID_GDRIVE_SCOPE

サポートされていない Google ドライブスコープ '<scope>'。サポートされる値は <validScopes> です。

FILE_SOURCE_CONNECTOR_INVALID_PATH_FOR_FILE

SQLSTATE: 22K04

パス <path> ファイルは指していません。

FILE_SOURCE_CONNECTOR_INVALID_URL

SQLSTATE: 42KDB

指定されたパスが有効な <source> URL ではありません。 <source> オプションを使用して指定した Unity カタログ接続でdatabricks.connection Web URL を使用します。

FILE_SOURCE_CONNECTOR_MISSING_TOKEN_PROVIDERS

有効なトークンプロバイダーは設定されていませんでした。

FILE_SOURCE_CONNECTOR_MISSING_UC_CONNECTION

SQLSTATE: 08003

<path>からデータを読み取るにはUnityカタログ接続が必要です。「read_files」を使う場合は「connection =>」、DataFramesを使う場合はDataFrameリーダーの「databricks.connection」オプションで指定してください。

既存のテーブルの「databricks.filespace-preview」テーブルプロパティを変更することはできません。

詳細はFILE_TYPE_FILESPACE_PROPERTY_IMMUTABLEをご覧ください

FILE_TYPE_INVALID_DESTINATION

SQLSTATE: 42K01

FILE出力の宛先が無効です。

詳細についてはFILE_TYPE_INVALID_DESTINATIONをご覧ください。

FILE_TYPE_INVALID_OUTPUT_FILE

UDFから返されるファイルはファイル値として読み取れません。

詳細についてはFILE_TYPE_INVALID_OUTPUT_FILEをご覧ください。

FILE_TYPE_IN_ROUTINE_SIGNATURE_UNSUPPORTED_MAP_KEY

FILE型は <routineType> <routineName>のリターン型のマップキーにはなりません。 FILEはマップ値、配列要素、または構造体フィールドとしてのみ使用してください。

FILE_TYPE_IN_ROUTINE_SIGNATURE_UNSUPPORTED_QUALIFIER

<routineType> <routineName>の FILE 型は、MANAGED修飾子またはEXTERNAL修飾子をサポートしていません。修飾子を指定せずに FILE を使用します。

FILE_TYPE_MISSING_FILESPACE

FOREIGN_OBJECT_NAME_CANNOT_BE_EMPTY

外部 <objectType> 名は空でない必要があるため、このコマンドを実行できません。

FOREIGN_TABLE_CONVERSION_UNSUPPORTED

テーブルは UC Foreign から UC External へのアップグレードの対象ではありません。 Reason:

詳細については、FOREIGN_TABLE_CONVERSION_UNSUPPORTEDを参照してください。

FOREIGN_VIEW_CONVERSION_UNSUPPORTED

オブジェクト <objectName> は、UC マネージドビューへの変換の対象ではありません。 Reason:

詳細については、FOREIGN_VIEW_CONVERSION_UNSUPPORTEDを参照してください。

FROM_JSON_CONFLICTING_SCHEMA_UPDATES

from_json推論で競合するスキーマの更新が発生しました: <location>

FROM_JSON_CORRUPT_RECORD_COLUMN_IN_SCHEMA

from_jsonはcolumnNameOfCorruptRecord（<columnNameOfCorruptRecord>）が存在することを見つけました。

を JSON オブジェクトに格納し、続行できなくなります。別の値を設定してください。

オプション 'columnNameOfCorruptRecord'。

FROM_JSON_CORRUPT_SCHEMA

from_jsonの推論は、格納されているスキーマを<location>で読み取れませんでした。

FROM_JSON_INFERENCE_FAILED

from_jsonはスキーマを推論できませんでした。代わりに 1 つ指定してください。

FROM_JSON_INFERENCE_NOT_SUPPORTED

from_json推論は、ストリーミングテーブルを定義する場合にのみサポートされます

FROM_JSON_INVALID_CONFIGURATION

from_json構成が無効です。

詳細については、FROM_JSON_INVALID_CONFIGURATION を参照してください

FROM_JSON_SCHEMA_EVOLUTION_FAILED

SQLSTATE: 22KD3

from_jsonは <old> から <new> に進化できませんでした

FUNCTION_PARAMETERS_MUST_BE_NAMED

SQLSTATE: 07001

関数 <function> には名前付きパラメーターが必要です。パラメーターに名前がありません: <exprs>。関数呼び出しを更新して、すべてのパラメーターの名前を追加してください (例: <function>(param_name => ...)。

GENERATED_COLUMN_WITH_DEFAULT_VALUE

SQLSTATE: 42623

列には既定値と世代式の両方を指定できませんが、列 <colName> には既定値 (<defaultValue>) と生成式: (<genExpr>) があります。

GEO_ENCODER_SRID_MISMATCH_ERROR

エンコードする値の SRID <type>が型 SRID: <valueSrid>と一致しないため、<typeSrid>値のエンコードに失敗しました。

GET_CLUSTER_STARTUP_STEPS_FUNCTION_NOT_ALLOWED

関数get_cluster_startup_steps()は、 ENABLE_PAL_TESTING=trueのPALパイプラインテスト画像でのみ利用可能です。

GET_DRIVER_STARTUP_EVENTS_FUNCTION_NOT_ALLOWED

関数get_driver_startup_events()は、 ENABLE_PAL_TESTING=trueのPALパイプラインテスト画像でのみ利用可能です。

GET_SESSION_USER_PRIVILEGES_SERVICE_UNAVAILABLE

<tableName>の行フィルターは一時的に利用できません。後でもう一度やり直してください。問題が続く場合は、Azure Databricksサポートに連絡してください。

GET_TABLES_BY_TYPE_UNSUPPORTED_BY_HIVE_VERSION

Hive 2.2 以前のバージョンでは、getTablesByType はサポートされていません。 Hive 2.3 以降のバージョンを使用してください。

GET_WARMUP_TRACING_FAILED

ウォームアップを追跡できませんでした。原因: <cause>。

GET_WARMUP_TRACING_FUNCTION_NOT_ALLOWED

関数 get_warmup_tracing() は使用できません。

GRAPHITE_SINK_INVALID_PROTOCOL

無効なグラファイトプロトコル: <protocol>.

GRAPHITE_SINK_PROPERTY_MISSING

Graphite シンクには '<property>' プロパティが必要です。

GROUPING_COLUMN_MISMATCH

グループ化の列 (<grouping>) は、グループ化列 <groupingColumns>で見つかりません。

GROUPING_ID_COLUMN_MISMATCH

grouping_id (<groupingIdColumn>) の列がグループ化列 (<groupByColumns>) と一致しません。

GROUPING_SIZE_LIMIT_EXCEEDED

グループ化セットのサイズを <maxSize>より大きくすることはできません。

GROUP_BY_AGGREGATE

集計関数は、GROUP BYでは使用できませんが、<sqlExpr>見つかりました。

詳細については、GROUP_BY_AGGREGATE を参照してください。

GROUP_BY_POS_AGGREGATE

GROUP BY <index> は、集計関数を含む式 <aggExpr> を参照します。 GROUP BYでは集計関数を使用できません。

GROUP_BY_POS_OUT_OF_RANGE

SQLSTATE: 42805

GROUP BY 位置 <index> が選択リストに含まれていません (有効な範囲は [1, <size>])。

GROUP_EXPRESSION_TYPE_IS_NOT_ORDERABLE

SQLSTATE: 42822

式 <sqlExpr> データ型 <dataType> は順序付け可能なデータ型ではないため、グループ化式として使用できません。

HDFS_HTTP_ERROR

SQLSTATE: KD00F

HDFS から読み取ろうとすると、HTTP 要求が失敗しました。

詳細については、HDFS_HTTP_ERROR を参照してください。

HINT_UNSUPPORTED_FOR_JDBC_DIALECT

SQLSTATE: 42822

オプション hint は、JDBC データソースの <jdbcDialect> ではサポートされていません。サポートされている方言は、 MySQLDialect, OracleDialect と DatabricksDialectです。

HIVE_METASTORE_INVALID_PLACEHOLDER_PATH

'spark.databricks.hive.metastore.tablePlaceholderPath' 構成で無効な Hive メタストアテーブルプレースホルダーパスが提供されたため、クエリまたはコマンドの実行に失敗しました。有効なパスを指定するには、この構成を新しい値で更新してから、クエリまたはコマンドをもう一度実行してください。

HIVE_METASTORE_TABLE_PLACEHOLDER_PATH_NOT_SET

Hive Metastore テーブルのプレースホルダーパスが設定されていないため、クエリまたはコマンドが失敗しました。これは、スキーマの場所が DBFS 上にあり、テーブルの場所がオブジェクト/ファイルである場合に必要です。アクセスできるパスに spark.databricks.hive.metastore.tablePlaceholderPath を設定してから、クエリまたはコマンドを再実行してください。

HLL_INVALID_INPUT_SKETCH_BUFFER

<function>の呼び出しが無効です。有効な HLL スケッチバッファーのみが入力としてサポートされます (hll_sketch_agg 関数によって生成されるバッファーなど)。

HLL_INVALID_LG_K

<function>の呼び出しが無効です。lgConfigK の値は、<min> と <max>の間 (<value>を含む) である必要があります。

HLL_K_MUST_BE_CONSTANT

<function>の呼び出しが無効です。K値は定数値である必要がありますが、定数以外の式を取得しました。

HLL_UNION_DIFFERENT_LG_K

スケッチには、lgConfigK と <left>の <right> 値が異なります。 allowDifferentLgConfigK パラメーターを true に設定して、異なる <function> 値で lgConfigK を呼び出します。

HMS_FEDERATION_SHALLOW_CLONE_NOT_FOUND_IN_UC

浅いクローンパス '<path>' を Unity カタログのテーブルに解決できませんでした。テーブルが存在し、Unity カタログにフェデレーションされていることを確認してください。

HYBRID_ANALYZER_EXCEPTION

従来の固定小数点アナライザーとシングルパスリゾルバーの両方を使用してクエリまたはコマンドを解決しようとすると、エラーが発生しました。

詳細については、HYBRID_ANALYZER_EXCEPTION を参照してください

IDENTIFIER_TOO_MANY_NAME_PARTS

<identifier> は有効な識別子ではありません。名前の部分 <limit> 超えています。

IDENTITY_COLUMNS_DUPLICATED_SEQUENCE_GENERATOR_OPTION

IDENTITY 列のシーケンス生成オプション <sequenceGeneratorOption> が重複しています。

IDENTITY_COLUMNS_ILLEGAL_STEP

SQLSTATE: 42611

列ステップ IDENTITY 0 にすることはできません。

IDENTITY_COLUMNS_UNSUPPORTED_DATA_TYPE

SQLSTATE: 428H2

dataType <dataType> は、IDENTITY 列ではサポートされていません。

ILLEGAL_DAY_OF_WEEK

SQLSTATE: 22009

曜日の入力が不正です: <string>。

ILLEGAL_SEQUENCE_BOUNDARIES

ステップ <step>は、<start>するシーケンス境界<stop>無効です。正のステップには開始 <= 停止が必要で、負のステップには開始 >= 停止が必要で、ゼロステップには開始 == 停止が必要です。

ILLEGAL_STATE_STORE_VALUE

状態ストアに指定された無効な値

詳細については、ILLEGAL_STATE_STORE_VALUE を参照してください

IMPORT_FROM_OSSIE

Apache Ossieモデルからメトリックビューを作成できません。

詳細はIMPORT_FROM_OSSIEをご覧ください。

INAPPROPRIATE_URI_SCHEME_OF_CONNECTION_OPTION

接続オプション '<uri>' に対して URI <option>の不適切なスキームが指定されているため、接続を作成できません。

許可されるスキーム: <allowedSchemes>。

URI に存在しない場合はスキームを追加するか、許可される値からスキームを指定してください。

INCOMPARABLE_PIVOT_COLUMN

SQLSTATE: 42818

ピボット列の <columnName>が無効です。ピボット列は比較可能である必要があります。

INCOMPATIBLE_BATCH_VIEW_READ

ビュー <datasetIdentifier> はバッチビューであり、SparkSession#read を使用して参照する必要があります。このチェックは、Spark conf pipelines.incompatibleViewCheck.enabled = false を設定することで無効にすることができます。

INCOMPATIBLE_COLUMN_CHANGES_AFTER_VIEW_WITH_PLAN_CREATION

SQLSTATE: 51024

ビュープラン<viewName>最初にキャプチャされてから<tableName>列が変更された<colType>プラン参照テーブルを表示します。

列の変更:

<errors>

これは、テーブルが進化し、プランに基づくビューを再作成する必要があることを示します。

INCOMPATIBLE_COLUMN_TYPE

SQLSTATE: 42825

<operator> は、互換性のある列型を持つテーブルでのみ実行できます。 <columnOrdinalNumber> テーブルの <tableOrdinalNumber> 列は <dataType1> 型であり、最初のテーブルの同じ列にある <dataType2> と互換性がありません。<hint>.

INCOMPATIBLE_DATASOURCE_REGISTER

互換性のない DataSourceRegister が検出されました。互換性のないライブラリをクラスパスから削除するか、アップグレードしてください。エラー: <message>

INCOMPATIBLE_DATA_FOR_TABLE

テーブル <tableName>の互換性のないデータを書き込めません:

詳細については、INCOMPATIBLE_DATA_FOR_TABLE を参照してください

INCOMPATIBLE_JOIN_TYPES

結合の種類 <joinType1> と <joinType2> には互換性がありません。

INCOMPATIBLE_STREAMING_VIEW_READ

ビュー <datasetIdentifier> はストリーミングビューであり、SparkSession#readStream を使用して参照する必要があります。このチェックは、Spark conf pipelines.incompatibleViewCheck.enabled = false を設定することで無効にすることができます。

INCOMPATIBLE_TABLE_CHANGE_AFTER_ANALYSIS

SQLSTATE: 51024

DataFrame/Dataset が解決されて分析された後、テーブル <tableName> に対する互換性のない変更が検出されました。つまり、基になるプランが同期されていません。クエリを再実行する前に、DataFrame/Dataset を再作成してください。

詳細については、INCOMPATIBLE_TABLE_CHANGE_AFTER_ANALYSISを参照してください。

INCOMPATIBLE_VIEW_SCHEMA_CHANGE

SQLSTATE: 51024

ビュー <viewName> の SQL クエリに互換性のないスキーマ変更があり、列 <colName> を解決できません。 <expectedNum> という名前の列が <colName> 個予期されていましたが、<actualCols> を受け取りました。

<suggestion>を実行して、ビューを再作成してみてください。

INCOMPLETE_TYPE_DEFINITION

SQLSTATE: 42K01

不完全な複合型:

詳細については、INCOMPLETE_TYPE_DEFINITION を参照してください。

INCOMPLETE_UC_SECRET_IDENTIFIER

UC シークレット参照には、完全修飾 3 部構成の識別子 (catalog.schema.name) が必要です。不足しています: <missingPart>。

INCONSISTENT_BEHAVIOR_CROSS_VERSION

テーブルをマネージドテーブルに変換するには、 ALTER TABLE <tableName> SET MANAGED コマンドを使用します。

詳細については、https://docs.databricks.com/aws/en/tables/convert-external-managedを参照してください。

INDEX_REQUIRES_PREDICTIVE_OPTIMIZATION

インデックス<indexName>は型<indexType>のバージョン<indexVersion>ですが、このバージョンではAzure Databricksをサポートしていません。

インデックスを削除して再作成するか、新しいリリースにアップグレードして使用します。

INET_FUNCTIONS_NOT_ENABLED

<functionName> が無効になっているか、サポートされていません。 INET 関数はまだ一般公開されていません。

INFINITE_STREAMING_TRIGGER_NOT_SUPPORTED

トリガーの種類 <trigger> は、このクラスターの種類ではサポートされていません。

AvailableNow、Once など、別のトリガーの種類を使用します。

INSERT_COLUMN_ARITY_MISMATCH

<tableName>に書き込めません。理由は次のとおりです。

詳細については、INSERT_COLUMN_ARITY_MISMATCH を参照してください

INSERT_PARTITION_COLUMN_ARITY_MISMATCH

'<tableName>' に書き込めません。 <reason>。

テーブルの列: <tableColumns>。

INSERT_REPLACE_USING_INVALID_SET_OF_COLUMNS

テーブルはパーティション分割する必要があり、指定されたすべての列はテーブルのパーティション列の完全なセットを表す必要があります。

次の列はパーティション列ではありません。 <nonPartitionColumns>

次のパーティション列がありません。 <missingPartitionsColumns>

INSERT_REPLACE_USING_NOT_ENABLED

INSERT INTO ... REPLACE USING が有効になっていません。有効にするには、'spark.sql.insertIntoReplaceUsing.enabled' を true に設定します。

INSERT_REPLACE_WHERE_COLUMN_LIST_NOT_ENABLED

INSERT INTO ...(column_list) REPLACE WHERE機能が有効になっていません。有効化のためにAzure Databricksの担当者に連絡してください。

INSERT_REPLACE_WHERE_TABLE_ALIAS_NOT_ALLOWED

INSERT INTO条件はターゲットテーブルに対して直接評価されるため、テーブルエイリアスは...REPLACE WHEREWHEREでは許可されません。

エイリアスを使用してターゲットテーブルを参照する必要がある場合は、 INSERT INTO...REPLACE ON を使用します。

INSUFFICIENT_PERMISSIONS

基盤のセキュリティ保護可能なリソースに対するアクセス許可のため、ユーザーは <action> で <securableName> を実行できません。

<underlyingReport>

INTERNAL_INDEX_TABLE_PROPERTIES_MODIFICATION_NOT_ALLOWED

内部インデックステーブルのプロパティは現在の呼び出し元によって変更できません。

INTERNAL_TABLE_FUNCTION_NOT_AVAILABLE

内部テーブル値関数は、現在の呼び出し元では使用できません。

INTERVAL_ARITHMETIC_OVERFLOW

SQLSTATE: 22015

間隔を使用した操作中の整数オーバーフロー。

詳細については、INTERVAL_ARITHMETIC_OVERFLOW を参照してください。

INTERVAL_DIVIDED_BY_ZERO

SQLSTATE: 22012

0 で除算します。除数が 0 であることを許容し、代わりに try_divide を返すには、NULL を使用します。

INVALID_AGGREGATE_FILTER

集計関数内の FILTER 式 <filterExpr> が無効です。

詳細については、INVALID_AGGREGATE_FILTER を参照してください。

INVALID_AGNOSTIC_ENCODER

SQLSTATE: 42001

無効な非依存エンコーダーが見つかりました。 AgnosticEncoder のインスタンスが必要ですが、<encoderType>が渡されました。詳細については、'<docroot>/api/java/index.html?org/apache/spark/sql/Encoder.html' を参照してください。

INVALID_ARRAY_INDEX

インデックス <indexValue> が範囲外です。配列には <arraySize> 要素があります。 SQL 関数 get() を使用して、無効なインデックスで要素へのアクセスを許容し、代わりに NULL を返します。

詳細については、INVALID_ARRAY_INDEX を参照してください。

INVALID_ARRAY_INDEX_IN_ELEMENT_AT

インデックス <indexValue> が範囲外です。配列には <arraySize> 要素があります。 try_element_at を使用して、無効なインデックスで要素へのアクセスを許容し、代わりに NULL を返します。

詳細については、INVALID_ARRAY_INDEX_IN_ELEMENT_AT を参照してください

INVALID_ARTIFACT_PATH

名前 <name> を持つアーティファクトが無効です。名前は相対パスである必要があり、親/兄弟/甥のディレクトリを参照することはできません。

INVALID_ATTRIBUTE_NAME_SYNTAX

属性名の構文エラー: <name>。バッククォートがペアで表示されていることを確認します。引用符で囲まれた文字列は完全な名前部分であり、引用符で囲まれた名前部分内でのみバッククォートを使用します。

INVALID_AUTO_TTL_EXPIRE_IN_DAYS

自動 TTL に指定する日数は、負以外の整数である必要があります。

INVALID_AWS_AUTHENTICATION

次のいずれかの認証方法を選択してください。

Azure Databricksサービス認証情報の名前(<serviceCredential>)(スパークストリームオプションまたはクラスタ環境変数として)を提供してください。
AWS キーを使用するには、AWS AccessKey (<awsAccessKey>) と SecretAccessKey (<awsSecretKey>) の両方を指定します。
Kinesis認証のためにデフォルトのAWS認証プロバイダーチェーンを使用するためのAWSキーや、Azure Databricksのサービス認証情報は提供しないでください。

INVALID_AWS_AUTHENTICATION_EXPLICIT_OPTIONS

Azure Databricksのサービス資格名(<serviceCredential>)をご提供ください。

または、<awsAccessKey> と <awsSecretKey> の両方

INVALID_BITMAP_POSITION

<bitPosition> の 0 インデックス付きビットマップ位置が範囲外です。ビットマップには <bitmapNumBits> ビット (<bitmapNumBytes> バイト) があります。

INVALID_BOOLEAN_STATEMENT

この条件ではブール値ステートメントが必要ですが、<invalidStatement> が見つかりました。

INVALID_BOUNDARY

境界 <boundary> が無効です: <invalidValue>。

詳細については、INVALID_BOUNDARY を参照してください

INVALID_BUCKET_COLUMN_DATA_TYPE

バケット列に <type> を使用できません。照合されたデータ型は、バケット化ではサポートされていません。

INVALID_BUCKET_COUNT

バケットの数は 0 より大きく、bucketing.maxBuckets (<bucketingMaxBuckets>) 以下にする必要があります。 <numBuckets>を取得しました。

INVALID_BUCKET_FILE

バケットファイル <path> が無効です。

INVALID_BYTE_STRING

SQLSTATE: 22P03

想定される形式は ByteString ですが、 <unsupported> (<class>)されました。

INVALID_CDC_OPTION

変更データキャプチャ (CDC) オプションが無効です。

詳細については、INVALID_CDC_OPTIONを参照してください。

INVALID_CHANGELOG_SCHEMA

コネクタ <changelogName> によって返される変更データキャプチャ (CDC) スキーマが無効です。

詳細については、INVALID_CHANGELOG_SCHEMAを参照してください。

INVALID_CHAR_VARCHAR_COLLATION_METADATA

無効なCHAR/VARCHAR の照合メタデータ。

詳細はINVALID_CHAR_VARCHAR_COLLATION_METADATAをご覧ください

INVALID_CHECKPOINT_DIRECTORY

チェックポイントディレクトリを読み取れません <path>:パーティションファイルが <expectedFileName> されるはずでしたが、 <fileName>見つかりました。パーティションファイルはpart-00000から連続して番号付けされなければなりません。

INVALID_CIDR_BLOCK

関数 <functionName> 無効な CIDR ブロック ( <value>) を受け取りました。

INVALID_CLONE_SESSION_REQUEST

INVALID_DBFS_MOUNT

SQLSTATE: 42KDL

DBFS マウントにアクセスできません。

詳細については、INVALID_DBFS_MOUNTを参照してください。

INVALID_DBSQL_CONFIG

<confValue> SQL 構成キーではサポートされていません <confKey>

INVALID_DECFLOAT_ROUND_MODE

<value> は有効な四捨五入モードではありません DECFLOAT 。有効なモード: <validModes>。

INVALID_DEFAULT_VALUE

SQLSTATE: 42623

宛先の列または変数 <statement> に <colName> 値 DEFAULTがあるため、コマンド <defaultValue> を実行できませんでした。

詳細については、INVALID_DEFAULT_VALUE を参照してください。

INVALID_DELIMITER_VALUE

区切り記号の値が無効です。

詳細については、INVALID_DELIMITER_VALUE を参照してください。

INVALID_DEST_CATALOG

SYNC コマンドの宛先カタログは、Unity カタログ内にある必要があります。 <catalog>が見つかりました。

INVALID_DRIVER_MEMORY

ドライバーメモリ不足:

詳細はINVALID_DRIVER_MEMORYをご覧ください。

INVALID_DROP_TABLE_OPTIONS（無効なDROP TABLEオプション）

コマンドで PURGE オプションと FORCE オプションの両方 DROP TABLE 指定することはできません。 PURGEまたはFORCEを使用しますが、両方は使用しないでください。

INVALID_DYNAMIC_OPTIONS

SQLSTATE: 42K10

<option_list>渡されたオプションは、外部テーブルの<table_name>では使用されません。

INVALID_EMPTY_LOCATION

場所名を空の文字列にすることはできませんが、<location> 指定されました。

無効な環境設定の依存関係

環境設定の依存関係パラメーターがないか、文字列の一覧に解析できませんでした。想定される形式: ["dep1", "dep2"]

INVALID_ENVIRONMENT_SETTINGS_ENVIRONMENT_VERSION

このランタイムバージョンでは、データソースの環境バージョンはサポートされていません。値: <environmentVersion>。

INVALID_ERROR_CONDITION_DECLARATION

SQLSTATE: 42K0R

無効な条件宣言です。

詳細については、INVALID_ERROR_CONDITION_DECLARATIONを参照してください。

INVALID_ESC

無効なエスケープ文字列が見つかりました: <invalidEscape>。エスケープ文字列には、1 文字のみを含む必要があります。

INVALID_ESCAPE_CHAR

EscapeChar は長さ 1 の文字列リテラルである必要がありますが、<sqlExpr> を受け取りました。

INVALID_EXECUTOR_MEMORY

エグゼキュータメモリ不足:

詳細はINVALID_EXECUTOR_MEMORYをご覧ください。

INVALID_EXPLODE_EMBEDDED_ARRAY_SCHEMA

<schema> オプションが有効になっている場合、ユーザー指定のスキーマ explodeEmbeddedArrayは無効です。スキーマは、バリアント型フィールド、またはバリアント型フィールドと破損した列フィールドのいずれかである必要があります。

INVALID_EXPRESSION_ENCODER

SQLSTATE: 42001

無効な式エンコーダーが見つかりました。 ExpressionEncoder のインスタンスを期待しましたが、<encoderType>が渡されました。詳細については、'<docroot>/api/java/index.html?org/apache/spark/sql/Encoder.html' を参照してください。

INVALID_EXPR_TYPE_FOR_QUERY_EXECUTE_IMMEDIATE

式の型は文字列型である必要がありますが、 <exprType>。

INVALID_EXTERNAL_TYPE

SQLSTATE: 42K0N

外部型 <externalType> は、式 <type>で <expr> 型に対して無効です。

INVALID_EXTERNAL_VALUE

SQLSTATE: 42K0N

型(<otherClass>)の値(<other>)は<dataType>型に変換できません。

INVALID_EXTRACT_BASE_FIELD_TYPE

<base>から値を抽出できません。複合型 [STRUCT, ARRAY, MAP] が必要ですが、 <other>。

INVALID_EXTRACT_FIELD

<field>から <expr> を抽出できません。

INVALID_EXTRACT_FIELD_TYPE

フィールド名は null 以外の文字列リテラルにする必要がありますが、 <extraction>。

INVALID_FIELD_NAME

フィールド名 <fieldName> が無効です。<path> は構造体ではありません。

INVALID_FLOW_QUERY_TYPE

フロー <flowIdentifier> は、無効なリレーションシップ型を返します。

詳細については、INVALID_FLOW_QUERY_TYPEを参照してください。

INVALID_FORMAT

形式が無効です: <format>。

詳細については、INVALID_FORMAT を参照してください。

INVALID_FRACTION_OF_SECOND

有効な秒数の範囲は [0, 60] (両端を含む) ですが、指定された値は <secAndMicros>です。このエラーを回避するには、エラー時に try_make_timestamp を返す NULLを使用します。

この関数のセッションの既定のタイムスタンプバージョンを使用しない場合は、try_make_timestamp_ntz または try_make_timestamp_ltzを使用します。

INVALID_GET_DIAGNOSTICS_USAGE

SQLSTATE: 42612

GET DIAGNOSTICS ステートメントの使用が無効です。

詳細については、INVALID_GET_DIAGNOSTICS_USAGE を参照してください

INVALID_GET_DIAGNOSTICS_USAGE_CONDITION_NUMBER_MUST_BE_ONE

SQLSTATE: 35000

GET DIAGNOSTICS ステートメントの使用が無効です。 GET DIAGNOSTICS ステートメントでサポートされている条件番号の値は 1 のみです。

INVALID_HANDLE

SQLSTATE: HY000

ハンドル <handle> が無効です。

詳細については、INVALID_HANDLE を参照してください

INVALID_HANDLER_DECLARATION

SQLSTATE: 42K0Q

ハンドラー宣言が無効です。

詳細については、INVALID_HANDLER_DECLARATIONを参照してください。

INVALID_HTTP_REQUEST_METHOD

入力パラメータ: メソッド、値: <paramValue> は、http_request に対して無効なパラメータです。なぜなら、それは有効な HTTP メソッドではないからです。

INVALID_HTTP_REQUEST_PATH

path、value: <paramValue> の入力パラメーターは、パストラバーサルが許可されていないため、http_requestの有効なパラメーターではありません。

INVALID_IDENTIFIER

引用符で囲まれていない識別子 <ident> は無効であり、次のように引用符で囲む必要があります: <ident>。

引用符で囲まれていない識別子には、 ASCII 文字 ('a' - 'z'、'A' - 'Z')、数字 ('0' - '9')、および下線('_')のみを含めることができます。

引用符で囲まれていない識別子は、数字で始めてはなりません。

データソースとメタストアが異なると、有効な識別子に追加の制限が課される場合があります。

INVALID_INDEX_OF_ZERO

インデックス 0 が無効です。インデックスは、 < 0 or > 0 のいずれかになります (最初の要素にはインデックス 1 があります)。

INVALID_INLINE_TABLE

インラインテーブルが無効です。

詳細については、INVALID_INLINE_TABLE を参照してください。

INVALID_INTERVAL_FORMAT

'<input>' を interval に解析中にエラーが発生しました。指定された値が、間隔を定義するための有効な形式であることを確認してください。正しい形式のドキュメントを参照できます。

詳細については、INVALID_INTERVAL_FORMAT を参照してください。

INVALID_INTERVAL_WITH_MICROSECONDS_ADDITION

マイクロ秒の部分が 0 ではないため、日付に間隔を追加できません。これを解決するには、入力日付をタイムスタンプにキャストします。タイムスタンプでは、マイクロ秒以外の間隔の追加がサポートされます。

INVALID_IP_ADDRESS

関数 <functionName> 無効な IP アドレス ( <value>) を受け取りました。

INVALID_IP_ADDRESS_OR_CIDR_BLOCK

関数 <functionName> 無効な IP アドレスまたは CIDR ブロック ( <value>) を受け取りました。

INVALID_JAVA_IDENTIFIER_AS_FIELD_NAME

INVALID_KRYO_SERIALIZER_NO_DATA (無効なKryoシリアライザーにデータがありません)

SQLSTATE: 22002

オブジェクト '<obj>' が無効であるか、<serdeOp>を使用して<serdeClass>が正しく形式化されていません。

INVALID_LABEL_USAGE

ラベル <labelName> の使用が無効です。

詳細については、INVALID_LABEL_USAGE を参照してください

INVALID_LAMBDA_FUNCTION_CALL

SQLSTATE: 42K0D

ラムダ関数の呼び出しが無効です。

詳細については、INVALID_LAMBDA_FUNCTION_CALL を参照してください

INVALID_LATERAL_JOIN_TYPE

<joinType> サブクエリが結合パートナーに相関付けできないため、JOIN 相関のある LATERALOUTER は許可されません。 LATERAL 関連付けを削除するか、代わりに INNERJOINまたは LEFT OUTERJOIN を使用します。

INVALID_LIMIT_LIKE_EXPRESSION

式 <expr> のような制限は無効です。

詳細については、INVALID_LIMIT_LIKE_EXPRESSION を参照してください

INVALID_LINE_SEPARATOR

行区切り記号の構成が無効です。

詳細については、INVALID_LINE_SEPARATORを参照してください。

INVALID_LOCATION_URI

Hive MetastoreのURI <location> 位置が無効です。

詳細についてはINVALID_LOCATION_URIをご覧ください。

INVALID_LOG_VERSION

UnsupportedLogVersion.

詳細については、INVALID_LOG_VERSIONを参照してください。

INVALID_METRIC_VIEW_YAML

メトリックビュー YAML の解析に失敗しました: <message>

INVALID_NAME_IN_USE_COMMAND

<name> コマンドの名前 '<command>' は無効です。理由: <reason>

INVALID_NON_ABSOLUTE_PATH

指定された非絶対パス <path> は修飾できません。パスを有効な dbfs マウント場所に更新してください。

INVALID_NON_DETERMINISTIC_EXPRESSIONS

演算子は決定論的な式を受け取りますが、実際の式は <sqlExprs>。

INVALID_NUMERIC_LITERAL_RANGE

数値リテラルの <rawStrippedQualifier> が、最小値が <typeName> で最大値が <minValue>の <maxValue> の有効範囲外です。それに応じて値を調整してください。

INVALID_OBSERVED_METRICS

観察されたメトリックが無効です。

詳細については、INVALID_OBSERVED_METRICS を参照してください

INVALID_OPTIONS

無効なオプション:

詳細については、INVALID_OPTIONS を参照してください。

INVALID_PANDAS_UDF_PLACEMENT

グループ集計 pandas UDF <functionList> は、pandas 以外の他の集計関数と一緒に呼び出すことはできません。

INVALID_PARAMETER_MARKER_VALUE

無効なパラメーターマッピングが指定されました。

詳細については、INVALID_PARAMETER_MARKER_VALUE を参照してください

INVALID_PARAMETER_VALUE

<parameter> 内のパラメーター <functionName> の値が無効です。

詳細については、INVALID_PARAMETER_VALUE を参照してください。

INVALID_PARTITION_COLUMN_DATA_TYPE

パーティション列に <type> を使用できません。

INVALID_PARTITION_OPERATION

partition コマンドが無効です。

詳細については、INVALID_PARTITION_OPERATION を参照してください

INVALID_PARTITION_SPEC

パーティション仕様は無効です。 <details>。

INVALID_PARTITION_VALUE

パーティション列 <value>のデータ型 <dataType> に値 <columnName> をキャストできませんでした。値がこのパーティション列の予想されるデータ型と一致していることを確認します。

INVALID_PATH_STRING

パス '<path>' は有効なファイルシステムパスではありません。理由: <reason>

INVALID_PIPELINE_ID

パイプライン ID <pipelineId> が無効です。

パイプライン ID は、'xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx' の形式の UUID である必要があります

INVALID_PRIVILEGE

SQLSTATE: 42852

特権 <privilege> は、<securable>では無効です。

INVALID_PROPERTY_KEY

<key> は無効なプロパティキーです。引用符 (例: SET <key>=<value>) を使用してください。

INVALID_PROPERTY_VALUE

<value> は無効なプロパティ値です。たとえば、引用符を使用してください。 SET <key>=<value>

INVALID_PYTHON_WORKER_ENV_CONF

設定「<confName>」が持つPythonワーカー環境は無効です。

詳細はINVALID_PYTHON_WORKER_ENV_CONFをご覧ください。

INVALID_QUALIFIED_COLUMN_NAME

列名 <columnName> は、テーブル名で修飾されていないか、4 つを超える名前部分で構成されているため、無効です。

INVALID_QUERY_MIXED_QUERY_PARAMETERS

パラメーター化されたクエリでは、位置指定パラメーターまたは名前付きパラメーターを使用する必要がありますが、両方を使用することはできません。

INVALID_REBALANCE_BY_SIZE_HINT_PARAMETER

<hintName>の最初のパラメータは正のバイトサイズリテラルでなければなりませんが、<advisoryPartitionSize>されました。

INVALID_RECURSIVE_CTE

SQLSTATE: 42836

無効な再帰定義が見つかりました。再帰クエリには、2 つの子を持つ UNION または UNION ALL ステートメントが含まれている必要があります。最初の子は再帰参照を含まないアンカータームである必要があります。最上位レベルの内部 CTE には自己参照を含めてはなりません。

INVALID_RECURSIVE_REFERENCE

SQLSTATE: 42836

句内で無効な再帰参照 WITH RECURSIVE 見つかりました。

詳細については、INVALID_RECURSIVE_REFERENCEを参照してください。

INVALID_SCHEMA

SQLSTATE: 42K07

入力スキーマ <inputSchema> が有効なスキーマ文字列ではありません。

詳細については、INVALID_SCHEMA を参照してください

INVALID_SCHEMA_OR_RELATION_NAME

<name> テーブル/スキーマの有効な名前ではありません。有効な名前には、アルファベット文字、数字、および _のみが含まれます。

スキーマタイプが無効です_非構造体

スキーマの種類が無効です。必要なのは構造体型ですが、<dataType>が渡されました。

INVALID_SCHEME

Unity カタログでは、既定のファイルスキームとして <name> はサポートされていません。

INVALID_SECRET_LOOKUP

SQLSTATE: 22531

シークレット検索が無効です。

詳細については、INVALID_SECRET_LOOKUP を参照してください。

INVALID_SET_SYNTAX

予期される形式は、'SET'、'SET key'、または 'SET key=value' です。キーに特殊文字を含める場合、または値にセミコロンを含める場合は、バッククォート ( SET key=valueなど) を使用してください。

INVALID_SHARED_ALIAS_NAME

<sharedObjectType>エイリアス名は、"schema.name" の形式である必要があります。

INVALID_SINGLE_VARIANT_COLUMN

<schema> オプションが有効になっている場合、ユーザー指定のスキーマ singleVariantColumnは無効です。スキーマは、バリアント型フィールド、またはバリアント型フィールドと破損した列フィールドのいずれかである必要があります。

INVALID_SOURCE_CATALOG

SYNC コマンドのソースカタログを Unity カタログ内に含めてはなりません。 <catalog>が見つかりました。

INVALID_SOURCE_FOR_FILTERING_SERVICE_MERGE_COMMAND

SQLSTATE:42KDH

フィルターサービスの MERGE 操作のソースには、プロジェクションとフィルターのみを含めることができます。

MERGEコマンドを調整するか、代わりにステージングテーブルをソースとして使用してください。

<stmt>

INVALID_SPARK_CONFIG

無効な Spark 構成:

詳細については、INVALID_SPARK_CONFIGを参照してください。

INVALID_SYSTEM_BUILTIN_TIMERANGE

INVALID_TIME_TRAVEL_TIMESTAMP_EXPR

UUID は 'xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx' の形式にする必要があります

UUID の形式を確認してください。

INVALID_VARIABLE_DECLARATION

SQLSTATE: 42K0M

変数宣言が無効です。

詳細については、INVALID_VARIABLE_DECLARATION を参照してください

スキーマ <schema> は、有効なバリアントのシュレッディングスキーマではありません。

INVALID_VECTOR_NORM_DEGREE

<functionName>関数の場合、次数は 1.0、2.0、または float('inf') である必要がありますが、<degree>。

INVALID_VOLUME_ACCESS

SQLSTATE: 42KDO

エントリは完全なボリュームパスである必要があります。パス '<path>' が不完全です。必要な形式: /Volumes/{catalog}/{schema}/{volume}。

INVALID_WHERE_CONDITION

WHERE 条件 <condition> 無効な式が含まれています: <expressionList>.

WHERE 句のウィンドウ関数、集計関数、およびジェネレーター関数を回避するために、クエリを書き直します。

INVALID_WINDOW_SPEC_FOR_AGGREGATION_FUNC

ORDER BYまたはウィンドウフレームを<aggFunc>に指定できません。

INVALID_WITHIN_GROUP_EXPRESSION

SQLSTATE: 42K0K

<funcName> を使用した無効な関数 WITHIN GROUP。

詳細については、INVALID_WITHIN_GROUP_EXPRESSIONを参照してください。

INVALID_WRITER_COMMIT_MESSAGE

データソースライターが、無効な数のコミットメッセージを生成しました。ライターコミットメッセージは各タスクから厳密に 1 つが予期されていますが、<detail> を受け取りました。

INVALID_WRITE_DISTRIBUTION

要求された書き込みディストリビューションが無効です。

詳細については、INVALID_WRITE_DISTRIBUTION を参照してください

INVALID_XML_SCHEMA_MAP_TYPE

SQLSTATE: 2200N

入力スキーマ <xmlSchema> には、STRINGのキー型として MAP のみを含めることができます。

IRC_CREDENTIAL_VENDING_ERROR

'<jdbcTableName>' と '<jdbcQueryString>' の両方を同時に指定することはできません。

JOIN_CONDITION_IS_NOT_BOOLEAN_TYPE

結合条件 <joinCondition> 無効な型 <conditionType>があり、"BOOLEAN" が必要です。

KAFKA_DATA_LOSS

一部のデータは Kafka では使用できないため、失われた可能性があります。

Kafka によってデータが期限切れになったか、トピック内のすべてのデータが処理される前に

トピックが処理されました。

このような場合にストリーミングクエリを失敗させたくない場合は、ソースオプション failOnDataLoss を false に設定します。

Reason:

詳細については、KAFKA_DATA_LOSS を参照してください。

KAFKA_DATA_SOURCE_NOT_ENABLED

SQLSTATE: 42K02

データソースが見つからなかった: <provider>。 Structured Streaming + Kafka統合ガイドのデプロイメントセクションに従ってアプリケーションを展開してください。

KINESIS_COULD_NOT_READ_SHARD_UNTIL_END_OFFSET

シャード <endSeqNum> について目的のシーケンス番号 <shardId> まで読み取ることができませんでした (

コンシューマーモード <stream> の Kinesis ストリーム <consumerMode> 内)。このクエリは、次の原因で失敗します。

データ損失の可能性があります。最後の読み取りレコードは、シーケンス番号 <lastSeqNum>。

これは、endSeqNum のデータが既に期限切れになっているか、Kinesis ストリームが

同じ名前で削除および再構築されます。エラーの動作は

failOnDataLossオプションをfalseに設定することで、

KINESIS_EFO_CONSUMER_NOT_FOUND

kinesis ストリーム <streamId>の場合、ストリームの以前に登録された EFO コンシューマー <consumerId> が削除されました。

新しいコンシューマーが登録されるように、クエリを再起動します。

KINESIS_EFO_SUBSCRIBE_FAILED

消費者<consumerId>のためにKinesisのシャード<shard>に加入しませんでした。

KINESIS_EFO_SUBSCRIBE_LIMIT_EXCEEDED

シャード <shard> と消費者 <consumerId>では、5秒以内に別のSubscribeToShardコールが行われました。 5 秒以上後にクエリを再起動します。

KINESIS_EFO_SUBSCRIBE_SDK_CLIENT_ERROR

AWS Kinesisクライアントは、消費者向け<consumerId>のシャード<shard>に加入できませんでした。 shardsPerTaskを下げるか、reuseKinesisClientを無効にしてください。

KINESIS_FETCHED_SHARD_LESS_THAN_TRACKED_SHARD

Kinesis からフェッチされた最小 shardId (<fetchedShardId>) が

追跡された最小 shardId (<trackedShardId>) 未満です。

これは予期せず、Kinesis ストリームが削除され、同じ名前で再作成されたときに発生します。

この Kinesis ストリームを使用するストリーミングクエリは、既存のチェックポイントの場所を使用して再起動されます。

新しいチェックポイントの場所でストリーミングクエリを再起動するか、新しい名前でストリームを作成します。

KINESIS_FETCH_TIMEOUT

Kinesis ストリームからの読み取り<streams><timeoutMs>ミリ秒後にタイムアウトしました。

KINESIS_POLLING_MODE_UNSUPPORTED

Kinesis ポーリングモードはサポートされていません。

KINESIS_RECORD_SEQ_NUMBER_ORDER_VIOLATION

シャード <shard>の場合、前のフェッチで Kinesis から最後に読み取られたレコードのシーケンス番号が <lastSeqNum>。

これは、シーケンス番号 <recordSeqNum> を持つ現在のフェッチで読み取られたレコードよりも大きくなります。

これは予期せず、再試行または次のフェッチの開始位置が正しく初期化されず、ダウンストリームのレコードが重複する可能性がある場合に発生する可能性があります。

KINESIS_SOURCE_MUST_BE_IN_EFO_MODE_TO_CONFIGURE_CONSUMERS

コンシューマー構成 (consumerName, consumerNamePrefix、または registeredConsumerId) を使用して Kinesis Streams から読み取る場合は、 consumerMode を efoする必要があります。

KINESIS_SOURCE_MUST_SPECIFY_REGISTERED_CONSUMER_ID_AND_TYPE

登録されたコンシューマーと共に Kinesis Streams から読み取る場合は、registeredConsumerId オプションと registeredConsumerIdType オプションの両方を指定する必要があります。

KINESIS_SOURCE_MUST_SPECIFY_STREAM_NAMES_OR_ARNS

Kinesis Streams から読み取るには、ストリーム名/ARN のコンマ区切りのリストとして、streamName または streamARN オプションのどちらか (両方ではなく) を構成する必要があります。

KINESIS_SOURCE_NO_CONSUMER_OPTIONS_WITH_REGISTERED_CONSUMERS

登録されたコンシューマーと共に Kinesis Streams から読み取る場合は、consumerName または consumerNamePrefix オプションは有効にならないので構成しないでください。

KINESIS_SOURCE_REGISTERED_CONSUMER_ID_COUNT_MISMATCH

登録されたコンシューマー ID の数は Kinesis ストリームの数と同じである必要がありますが、<numConsumerIds> のコンシューマー ID と <numStreams> のストリームが取得されました。

KINESIS_SOURCE_REGISTERED_CONSUMER_NOT_FOUND

指定された登録済みコンシューマー <consumerId> が streamARN <streamARN>で見つかりません。コンシューマーを登録しているか、registeredConsumerId オプションを指定しないことを確認します。

KINESIS_SOURCE_REGISTERED_CONSUMER_TYPE_INVALID

登録されているコンシューマーの種類 <consumerType> が無効です。 name または ARNである必要があります。

KINESIS_SOURCE_STREAMS_REMOVED_ON_RESTART

再起動すると、クエリはstreamNameやstreamARNで設定されていないストリーム<removedStreams>のチェックポイントオフセットを見つけました。ストリームを削除すると、チェックポイントオフセットが破棄され、未読みレコードがスキップされるためデータ損失の原因となることがあります。ストリームを元に戻すか、 failOnDataLoss を false に設定してオフセットを破棄し、残りの設定済みストリームを継続します。

KINESIS_SOURCE_STREAM_IDENTIFIER_TYPE_MISMATCH

<checkpointType>を使用して<currentType>で作成されたチェックポイントからクエリを再開することはできません。 <checkpointType>の使用を続行するか、新しいチェックポイントの場所から開始します。

KLL_INVALID_INPUT_SKETCH_BUFFER

<function>の呼び出しが無効です。有効な KLL スケッチバッファーのみが入力としてサポートされます (kll_sketch_agg関数によって生成されたものなど)。

KLL_SKETCH_INVALID_QUANTILE_RANGE

関数 <functionName>の場合、分位値は 0.0 ~ 1.0 (両端を含む) である必要があります。

KLL_SKETCH_K_MUST_BE_CONSTANT

関数 <functionName>の場合、k パラメーターは定数値である必要がありますが、非定数式を取得しました。

KLL_SKETCH_K_OUT_OF_RANGE

関数 <functionName>の場合、k パラメーターは 8 ~ 65535 (両端を含む) である必要がありますが、 <k>。

KRYO_BUFFER_OVERFLOW

SQLSTATE: 54006

Kryo シリアル化に失敗しました: <exceptionMsg>。これを回避するには、"<bufferSizeConfKey>" 値を増やします。

LABELS_MISMATCH

開始ラベル <beginLabel> が終了ラベルの <endLabel>と一致しません。

ラベルまたは変数名が既に存在します

ラベルまたは FOR 変数 <label> は既に存在します。別の名前を選択するか、既存の名前を変更します。

変数名またはラベル名として使用することはできません

ラベルまたは FOR 変数名 <label> は禁止されています。

LAKEBASE_LOOKUP_MULTIPLE_ROWS_MATCHED

SQLSTATE: 21000

Lakebaseの検索は複数の行にマッチしますが、キーは最大でも1行に該当します。キー: <key>、クエリ: <query>

LAKEBASE_LOOKUP_UNSUPPORTED_OUTSIDE_PROJECTION

lakebaseLookup() は SELECT list / projection clauseでのみサポートされています。

LAKEBASE_TOTABLE_OPTION_CONFLICT

オプション [<conflictingOptions>] は、toTable() を使用して Lakebase テーブルに書き込むときに、カタログ識別子から派生した値と競合します。

LAKEBASE_TOTABLE_REQUIRES_THREE_PART_NAME

Lakebase テーブルに書き込むには、3 部構成の名前 'catalog.schema.table' が必要ですが、'<tableName>' が付いています。

CREATE TEMPORARY TABLE プロバイダーがない場合は許可されません。

LIST_FILES_AUTHORIZATION_ERROR

list_filesを呼び出す権限がありません。

詳細については、LIST_FILES_AUTHORIZATION_ERRORを参照してください。

LIST_FILES_ERROR

list_files失敗しました。

詳細については、LIST_FILES_ERRORを参照してください。

LOAD_DATA_PATH_NOT_EXISTS

LOAD DATA 入力パスが存在しません: <path>。

LOAD_FILE_ERROR

ファイル値の内容を読み取るエラー。 try_cast(... AS STRING|BINARY)を使って失敗をスキップし、代わりにnull値を取得しましょう。

詳細についてはLOAD_FILE_ERRORをご覧ください。

LOCAL_BLOCK_DATA_NOT_FOUND

ブロック <blockId> はブロックメタデータを持っていましたが、そのデータはメモリとディスクの両方に欠落していました。ブロックは削除されているため、後の読み取りで別のレプリカから取得するか再計算する必要があります。

LOCAL_MUST_WITH_SCHEMA_FILE

LOCAL は file のスキーマとともに使用する必要がありますが、<actualSchema> を受け取りました。

LOCAL_RELATION_SIZE_LIMIT_EXCEEDED

ローカルリレーションサイズ (<actualSize> バイト) が制限 (<sizeLimit> バイト) を超えています。

LOCAL_VARIABLE_IN_TEMP_OBJECT_DEFINITION

SQLSTATE: 42K0M

SQL スクリプトローカル変数 <varName> は、一時 <objectType> <objectName>の定義では参照できません。ローカル変数のスコープは現在の SQL スクリプトですが、一時オブジェクトはスクリプトを超えて保持されます。一時的な <objectType> <objectName>を作成する場合は、 <varName> セッション変数を作成します。

LOCATION_ALREADY_EXISTS

関連付けられている場所 <identifier> が既に存在するので、マネージドテーブルに <location>として名前を付けることはできません。別のテーブル名を選択するか、最初に既存の場所を削除してください。

LOST_TOPIC_PARTITIONS_IN_END_OFFSET_WITH_TRIGGER_AVAILABLENOW

Trigger.AvailableNow を使用したクエリの実行中に、Kafka トピックのパーティションの一部が失われました。エラーは一時的なものになる可能性があります。クエリを再起動し、同じ問題が引き続き発生した場合は報告します。

最新のオフセットのトピックパーティション: <tpsForLatestOffset>、終了オフセットのトピックパーティション: <tpsForEndOffset>

MALFORMED_AVRO_MESSAGE

不正な Avro メッセージは、メッセージの逆シリアル化で検出されます。解析モード: <mode>。形式が正しくない Avro メッセージを null 結果として処理するには、オプション 'mode' を 'PERMISSIVE' に設定してみてください。

詳細についてはMALFORMED_AVRO_MESSAGEをご覧ください。

MALFORMED_CHARACTER_CODING

<function> を <charset> で実行するときに無効な値が見つかりました

MALFORMED_CSV_RECORD

形式が正しくない CSV レコード: <badRecord>

MALFORMED_EXPRESSION_INFO

「<fieldName>」は[<exprName>]という表現で誤形しています:

詳細についてはMALFORMED_EXPRESSION_INFOをご覧ください。

MALFORMED_FILE_REF

FileType 値の形式が正しくありません。

詳細については、MALFORMED_FILE_REFを参照してください。

MALFORMED_JSON_SCHEMA_REGISTRY_MESSAGE

スキーマレジストリ JSON 誤ったメッセージ。

詳細はMALFORMED_JSON_SCHEMA_REGISTRY_MESSAGEをご覧ください。

MALFORMED_LOG_FILE

ログファイルの形式が正しくありません。<text>から正しいログバージョンを読み取れませんでした。

MALFORMED_PROTOBUF_MESSAGE

SQLSTATE: 42K0G

メッセージの逆シリアル化中に不正な Protobuf メッセージが検出されました。解析モード: <failFastMode>。不正な protobuf メッセージを null 結果として処理するには、オプション 'mode' を 'PERMISSIVE' に設定してみてください。

MALFORMED_RECORD_IN_PARSING

レコードの解析中に不正なレコードが検出されました: <badRecord>。

解析モード: <failFastMode>。形式が正しくないレコードを null の結果として処理するには、オプション 'mode' を 'PERMISSIVE' に設定してみてください。

詳細については、MALFORMED_RECORD_IN_PARSING を参照してください

MALFORMED_STATE_IN_RATE_PER_MICRO_BATCH_SOURCE

MATCH_RECOGNIZE_PARTITION_BY_MUST_BE_COLUMN

MATCH_RECOGNIZE PARTITION BY 列参照のみを受け入れますが、取得しました: <expression>。

MATCH_RECOGNIZE_PATTERN_TOO_LARGE

ビューは引き続き、切り捨てられる履歴を参照しています。

REFRESH MATERIALIZED VIEW <mvName>を実行して、履歴を切り捨てる前にビューを進めます。

MATERIALIZED_VIEW_MESA_REFRESH_WITHOUT_PIPELINE_ID

具体化されたビューは pipelineId を持つ時点より前のものであるため、<refreshType> を実行できません。 <refreshType> を有効にするには、具体化されたビューを削除して再作成してください。

MATERIALIZED_VIEW_NOT_INCREMENTALIZABLE

増分更新ではサポートされていないため、 <refreshPolicy> 更新ポリシーを使用して具体化されたビューを作成できません。 Reason:

詳細については、MATERIALIZED_VIEW_NOT_INCREMENTALIZABLEを参照してください。

MATERIALIZED_VIEW_OPERATION_NOT_ALLOWED

具体化されたビュー操作 <operation> は許可されていません。

詳細については、MATERIALIZED_VIEW_OPERATION_NOT_ALLOWED を参照してください

MATERIALIZED_VIEW_OUTPUT_WITHOUT_EXPLICIT_ALIAS

具体化されたビューの出力式 <expression> は、明示的にエイリアス化する必要があります。

MATERIALIZED_VIEW_OVER_STREAMING_QUERY_INVALID

具体化されたビュー <name> をストリーミングクエリで作成できませんでした。 CREATE REFRESH [OR STREAMING TABLE] を使用するか、STREAM句の FROM キーワードを削除して、このリレーションシップをバッチクエリに変換してください。

MATERIALIZED_VIEW_UNSUPPORTED_OPERATION

現在、操作 <operation> は具体化されたビューではサポートされていません。

MATERIALIZED_VIEW_WITH_MULTIPLE_QUERIES

複数のフロー (<tableName>) を含む宛先<flows>が無効です。

MAX_NUMBER_VARIABLES_IN_SESSION_EXCEEDED

SQLSTATE: 54KD1

セッション内の変数の数が最大許容数 (<variableName>) を超えるため、新しい変数 <maxNumVariables> を作成できません。

MAX_RECORDS_PER_FETCH_INVALID_FOR_KINESIS_SOURCE

maxRecordsPerFetch は、<kinesisRecordLimit> 以下の正の整数である必要があります

MCV_INVALID_INPUT_SKETCH_BUFFER

<function>の呼び出しが無効です。有効な MCV スケッチバッファーのみが入力としてサポートされます (mcv_collect_internal関数によって生成されたものなど)。

MERGE_CARDINALITY_VIOLATION

SQLSTATE: 23K01

ON ステートメントの MERGE 検索条件が、ターゲットテーブルの 1 つの行とソーステーブルの複数の行と一致しました。

これにより、更新操作または削除操作でターゲット行が複数回操作される可能性があり、許可されません。

MERGE_FLOW_NOT_MATCHED_BY_SOURCE_NOT_SUPPORTED

WHEN NOT MATCHED BY SOURCE 節はストリーミング MERGE フローではサポートされていません。

MERGE_INSERT_VALUE_COUNT_MISMATCH

指定された値の数 (<actualCount>) は、<expectedCount>のINSERT句で予想される列 (MERGE) の数と一致する必要があります。

MERGE_WITHOUT_WHEN

WHEN ステートメントには、少なくとも 1 つの MERGE 句が必要です。

METRIC_CONSTRAINT_NOT_SUPPORTED

METRIC CONSTRAINT が有効になっていません。

METRIC_STORE_INVALID_ARGUMENT_VALUE_ERROR

指定された値 "<argValue>" は、<argName> テーブル関数の引数 "METRIC_STORE" ではサポートされていません。

詳細については、METRIC_STORE_INVALID_ARGUMENT_VALUE_ERROR を参照してください。

METRIC_STORE_UNSUPPORTED_ERROR

メトリックストアルーチンの <routineName> は、現在、この環境では無効になっています。

METRIC_VIEW_AMBIGUOUS_JOIN_CRITERIA

メトリックビュー定義には、あいまいな条件 ( <expr>) を含む結合が含まれています。 [ using 結合条件を使用するか、 <sourceAlias> エイリアスで列を明示的に修飾します。

METRIC_VIEW_ARGUMENT_NOT_CONSTANT

メトリックビュー<viewName>には、定数引数を必要とする<parameterName>位置に<pos>パラメーターが含まれています。引数 <sqlExpr> を個別に計算し、結果を定数として渡してください。

METRIC_VIEW_CACHE_TABLE_NOT_SUPPORTED

メトリックビューでキャッシュテーブルを使用することはできません。

METRIC_VIEW_DUPLICATE_PARAMETER_ASSIGNMENT

メトリックビュー <viewName> の呼び出しには、同じパラメーター名 <parameterName>への複数の引数の割り当てが含まれているため、無効です。

詳細については、METRIC_VIEW_DUPLICATE_PARAMETER_ASSIGNMENTを参照してください。

METRIC_VIEW_INVALID_COLUMN_DEFINITIONS

メトリックビューの定義には <numInvalidColumns> つの無効な列が含まれています:

<columnErrors>

METRIC_VIEW_INVALID_MEASURE_FUNCTION_INPUT

MEASURE() (または AGG()) 関数は、入力として属性のみを受け取りますが、<expr>

METRIC_VIEW_INVALID_PARAMETER_VALUE

メトリックビュー<viewName>パラメーターは、<parameterName>が必要な位置<pos><requiredType>。指定された引数は <argumentType> です。

METRIC_VIEW_INVALID_PARTITION_OUTER_AGGREGATE

測度<measure>の無効なpartition.outer_aggregate <outerAggregate>:<reason>

METRIC_VIEW_NOT_MATERIALIZED

<table> は UC マネージドテーブルへの移行ではサポートされていません。これは、 <tableKind> テーブルではないためです。

移行するテーブルが UC 外部デルタテーブルであることを確認します。

パスではなく名前で参照されます。

MIGRATION_ROLLBACK_NOT_SUPPORTED

<table> は <tableKind> テーブルではないため、管理テーブルから外部テーブルへのロールバックはサポートされていません。

MISMATCHED_TOPIC_PARTITIONS_BETWEEN_END_OFFSET_AND_PREFETCHED

Trigger.AvailableNow の Kafka データソースは、各マイクロバッチのプリフェッチオフセットから終了オフセットに同じトピックパーティションを提供する必要があります。エラーは一時的なものになる可能性があります。クエリを再起動し、同じ問題が引き続き発生した場合は報告します。

プリフェッチされたオフセットのトピックパーティション: <tpsForPrefetched>、終了オフセットのトピックパーティション: <tpsForEndOffset>。

MISSING_AGGREGATION

非集計式 <expression> は、GROUP BY 句に参加していない列に基づいています。

列または式を GROUP BYに追加し、式を集計するか、グループ内のどの値が返されるかを気にしない場合は <expressionAnyValue> を使用します。

詳細については、MISSING_AGGREGATION を参照してください。

MISSING_ATTRIBUTES

演算子 <missingAttributes> で <input> に解決された属性 <operator> <exprs> がありません。

詳細については、MISSING_ATTRIBUTESを参照してください。

MISSING_AUTHORIZATION_TOKEN

元本を承認するトークンはありません

MISSING_CATALOG_ABILITY

カタログ <plugin> ではサポートされていません

詳細については、MISSING_CATALOG_ABILITYを参照してください。

MISSING_CLAUSES_FOR_OPERATION

<operation>の運用に必要な条項が欠けている<clauses>。

MISSING_CONNECTION_OPTION

型 '<connectionType>' の接続には、次のオプションを含める必要があります: <requiredOptions>。

MISSING_DATABASE_FOR_V1_SESSION_CATALOG

v1 セッションカタログにデータベース名が指定されていません。 v1 カタログを操作するときは、必ず有効なデータベース名を指定してください。

MISSING_GROUP_BY

クエリに GROUP BY 句は含まれません。 GROUP BY を追加するか、それをウィンドウ関数として OVER 句を使って変換します。

MISSING_NAME_FOR_CHECK_CONSTRAINT

CHECK 制約には名前が必要です。

MISSING_PARAMETER_FOR_KAFKA

Kafka にはパラメーター <parameterName> が必要ですが、<functionName>では指定されていません。

MISSING_PARAMETER_FOR_ROUTINE

パラメーター <parameterName> は必須ですが、<functionName>で指定されていません。

MISSING_SCHEDULE_DEFINITION

スケジュール定義は、次の SCHEDULEで指定する必要があります。

MISSING_TIMEOUT_CONFIGURATION

SQLSTATE: HY000

操作はタイムアウトしましたが、タイムアウト期間は構成されません。処理時間ベースのタイムアウトを設定するには、'mapGroupsWithState' または 'flatMapGroupsWithState' 操作で 'GroupState.setTimeoutDuration()' を使用します。イベント時間ベースのタイムアウトの場合は、'GroupState.setTimeoutTimestamp()' を使用し、'Dataset.withWatermark()' を使用して透かしを定義します。

MISSING_WINDOW_SPECIFICATION

SQLSTATE: 42P20

ウィンドウの指定は、WINDOWの <windowName> 句で定義されていません。 WINDOW句の詳細については、「<docroot>/sql-ref-syntax-qry-select-window.html」を参照してください。

MODIFY_BUILTIN_CATALOG

組み込みのカタログ <catalogName> の変更はサポートされていません。

マルチパートフロー名はサポートされていません (MULTIPART_FLOW_NAME_NOT_SUPPORTED)

マルチパート名 '<flowName>' のフローはサポートされていません。

MULTIPLE_DATA_SOURCES

<provider> (<sourceNames>)に関する複数の情報源が見つかっています。完全に資格のあるクラス名を指定してください。

MULTIPLE_EVENT_TIME_COLUMNS

複数のイベントタイムカラムが利用可能です。ストリームごとに最大でも1つのイベントタイムカラムを設けてください。イベント時間の列: <eventTimeCols>

MULTIPLE_EXCEL_DATA_SOURCE

<provider> (<sourceNames>) という名前の複数のExcel データソースが検出されました。完全修飾クラス名を指定するか、クラスパスから <externalSource> を削除してください。

MULTIPLE_LOAD_PATH

Azure Databricks Deltaはload()APIで複数の入力パスをサポートしていません。

名前付きパラメーターは、関数 <functionName>ではサポートされていません。代わりに、関数呼び出しに位置引数を指定してクエリを再試行してください。

NAMED_PARAMETERS_NOT_SUPPORTED_FOR_SQL_UDFS

名前付き引数参照はサポートされていないため、関数 <functionName> を呼び出すことはできません。この場合、名前付き引数の参照は <argument>でした。

NAMED_PARAMETER_SUPPORT_DISABLED

ここでは名前付き引数参照が有効になっていないため、関数 <functionName> を呼び出すことができません。

この場合、名前付き引数の参照は <argument>でした。

機能を有効にするには、"spark.sql.allowNamedFunctionArguments" を "true" に設定します。

NAMESPACE_ALREADY_EXISTS

名前空間 <nameSpaceName> は既に存在するため、作成できません。

別の名前を選択するか、既存の名前空間を削除するか、既存の名前空間を許容する IF NOT EXISTS 句を追加します。

NAMESPACE_NOT_EMPTY

オブジェクトが含まれているため、名前空間 <nameSpaceNameName> を削除できません。

DROP NAMESPACE ... CASCADEを使用して、名前空間とそのすべてのオブジェクトを削除します。

NAMESPACE_NOT_FOUND

名前空間 <nameSpaceName> が見つかりません。名前空間のスペルと正確性を確認します。

名前を修飾しなかった場合は、current_schema() の出力を確認するか、あるいは正しい方法で名前を修飾してください。

ドロップ時のエラーを許容するには、DROP NAMESPACE IF EXISTSを使用します。

NATIVE_IO_ERROR

SQLSTATE: KD00F

ネイティブ要求が失敗しました。 requestId: <requestId>, クラウド: <cloud>, 操作: <operation>

リクエスト: [https: <https>, メソッド = <method>, パス = <path>, パラメータ = <params>, ホスト = <host>, ヘッダー = <headers>, ボディ長 = <bodyLen>]

エラー: <error>

NATIVE_XML_DATA_SOURCE_NOT_ENABLED

このクラスターでは、ネイティブ XML データソースが有効になっていません。

NEAREST_BY_JOIN

最も近い結合が無効です。

詳細については、NEAREST_BY_JOINを参照してください。

NEGATIVE_SCALE_DISALLOWED

負のスケールは許可されていません: '<scale>'。構成 <sqlConf> を "true" に設定して許可します。

NEGATIVE_VALUES_IN_FREQUENCY_EXPRESSION

<frequencyExpression>: <negativeValue>で負の値が見つかりましたが、正の整数値が必要です。

NESTED_AGGREGATE_FUNCTION

SQLSTATE: 42607

別の集計関数の引数で集計関数を使用することはできません。サブクエリで内部集計関数を使用してください。

NESTED_DATABASE_UNSUPPORTED_BY_V1_SESSION_CATALOG

ネストされたデータベースはv1セッションカタログではサポートされていません: <namespace>。

NESTED_EXECUTE_IMMEDIATE

SQLSTATE: 07501

入れ子になった EXECUTE IMMEDIATE コマンドは使用できません。指定された SQL クエリ (<sqlString>) に別の EXECUTE IMMEDIATE コマンドが含まれていないことを確認してください。

NESTED_REFERENCES_IN_LATERAL_SUBQUERY_NOT_SUPPORTED

サポートされていない外側のサブクエリで <expression> 外部スコープ参照が検出されました。入れ子になった外部スコープの属性を参照するサブクエリが横サブクエリに含まれていないことを確認してください。

サブクエリ内のネストされた参照はサポートされていません (NESTED_REFERENCES_IN_SUBQUERY_NOT_SUPPORTED)

サポートされていないサブクエリで <expression> 外部スコープ参照が検出されました。

NESTED_SEQUENTIAL_STREAMING_UNION

入れ子になった SequentialStreamingUnion はサポートされていません。 <hint>

SequentialStreamingUnion は、ストリーミングクエリの最上位レベルでのみ使用できます。

followedBy() 内の各ソースは、基本ストリーミングソースまたは単純な変換である必要があります。

他の演算子でラップされた別の followedBy() の結果ではありません。

新しいチェック制約違反

SQLSTATE: 23512

新しい check 制約 (<expression>) は、テーブル <tableName>内の既存のデータに違反するため、追加できません。追加する前に、既存のすべての行が制約を満たしていることを確認してください。

NONEXISTENT_FIELD_NAME_IN_LIST

SQLSTATE: HV091

フィールド <nonExistFields> は存在しません。使用可能なフィールド: <fieldNames>

非決定論的チェック制約 (NON_DETERMINISTIC_CHECK_CONSTRAINT)

check 制約 <checkCondition> は非決定論的です。 Check 制約には決定論的な式のみを含める必要があります。

NON_FOLDABLE_ARGUMENT

関数 <funcName> では、パラメーター <paramName><paramType>型の折りたたみ式である必要がありますが、実際の引数は折りたたみ不可能です。

NON_LAST_MATCHED_CLAUSE_OMIT_CONDITION

MATCHED ステートメントに複数の MERGE 句がある場合、最後の MATCHED 句のみが条件を省略できます。

NON_LAST_NOT_MATCHED_BY_SOURCE_CLAUSE_OMIT_CONDITION

NOT MATCHED BY SOURCE ステートメントに複数の MERGE 句がある場合、最後の NOT MATCHED BY SOURCE 句のみが条件を省略できます。

NON_LAST_NOT_MATCHED_BY_TARGET_CLAUSE_OMIT_CONDITION

NOT MATCHED [BY TARGET] ステートメントに複数の MERGE 句がある場合、最後の NOT MATCHED [BY TARGET] 句のみが条件を省略できます。

NON_LITERAL_PIVOT_VALUES

ピボット値に必要なリテラル式が、<expression>で見つかりました。

NON_PARTITION_COLUMN

PARTITION 句にパーティション以外の列 <columnName> を含めることはできません。

NON_TIME_WINDOW_NOT_SUPPORTED_IN_STREAMING

ウィンドウ関数は、ストリーミング DataFrame/データセットの <windowFunc> (列 <columnName> として) ではサポートされていません。

構造化ストリーミングでは、WINDOW 関数を使用した時間枠の集計のみがサポートされます。 (ウィンドウ仕様: <windowSpec>)

NOT_ALLOWED_IN_FROM

FROM 句では許可されません。

詳細については、NOT_ALLOWED_IN_FROM を参照してください

NOT_ALLOWED_IN_PIPE_OPERATOR_WHERE

パイプの WHERE 句では許可されません。

詳細については、NOT_ALLOWED_IN_PIPE_OPERATOR_WHERE を参照してください

NOT_A_CONSTANT_STRING

ルーチンまたは句 <expr> に使用される <name> の式は、STRINGである定数 NOT NULL である必要があります。

詳細については、NOT_A_CONSTANT_STRING を参照してください。

NOT_A_PARTITIONED_TABLE

操作 <operation> はパーティションテーブルではないため、<tableIdentWithDB> に対しては許可されません。

NOT_A_SCALAR_FUNCTION

<functionName> スカラー式として表示されますが、関数はテーブル関数として定義されています。関数呼び出しを FROM 句に移動するようにクエリを更新するか、代わりにスカラー関数として <functionName> を再定義してください。

NOT_A_TABLE_FUNCTION

<functionName> テーブル関数として表示されますが、関数はスカラー関数として定義されています。 FROM 句の外側に関数呼び出しを移動するようにクエリを更新するか、代わりにテーブル関数として <functionName> を再定義してください。

NOT_ENOUGH_ARGS

SQLSTATE: 42605

関数 <functionName> は、少なくとも <minNum> パラメーターを受け取りますが、 <actualNum> (<actualArgs>)を受け取ります。

NOT_NULL_ASSERT_VIOLATION

NULL値が null 非許容フィールドに出現しました: <walkedTypePath> Scala タプル/ケースクラスまたはJava Bean からスキーマが推論された場合は、scala を使用してみてください。Option[_] またはその他の null 許容型 (java.lang など)。int/scala の代わりに整数。Int)。

NOT_NULL_CONSTRAINT_VIOLATION

ここでは、NULL を割り当てることはできません。

詳細については、NOT_NULL_CONSTRAINT_VIOLATION を参照してください

NOT_STREAMING_DATASET

SQLSTATE: 42K0A

<operator>内のすべてのソースは、ストリーミング関係である必要があります。

spark.read() ではなく spark.readStream() を使用して、すべての DataFrame が作成されていることを確認します。

NOT_SUPPORTED_WITH_DB_SQL

<operation> は、SQL <endpoint>ではサポートされていません。

NOT_SUPPORTED_WITH_SERVERLESS

<operation> は、サーバーレスコンピューティングではサポートされていません。

NOT_UNRESOLVED_ENCODER

未解決のエンコーダーが予期されましたが、<attr> が見つかりました。

NO_ACTIVE_TRANSACTION

<action>するアクティブなトランザクションはありません。

NO_DEFAULT_COLUMN_VALUE_AVAILABLE

SQLSTATE: 42608

<colName>の既定値は null 許容ではなく、既定値がないため判断できません。

NO_HANDLER_FOR_UDAF

UDAF '<functionName>' のハンドラーがありません。代わりに sparkSession.udf.register(...) を使用してください。

NO_MERGE_ACTION_SPECIFIED

df.mergeInto の後に whenMatched/whenNotMatched/whenNotMatchedBySource の少なくとも 1 つが続く必要があります。

NO_PARENT_EXTERNAL_LOCATION_FOR_PATH

パス '<path>' の親外部の場所が見つかりませんでした。親パスの 1 つに外部の場所を作成してから、クエリまたはコマンドをもう一度やり直してください。

NO_PRIMARY_KEY_CONSTRAINT_EXCEPTION

TABLE <table> には主キー制約がありません。

NO_SQL_TYPE_IN_PROTOBUF_SCHEMA

SQLSTATE: 42S22

Protobuf スキーマで <catalystFieldPath> が見つかりません。

NO_STORAGE_LOCATION_FOR_TABLE

SQLSTATE: 割り当てなし

テーブルの資格情報を生成するときに、テーブル '<tableId>' のストレージの場所が見つかりませんでした。テーブルの種類とテーブルの場所の URL を確認してから、クエリまたはコマンドをもう一度やり直してください。

NO_SUCH_CATALOG_EXCEPTION

カタログ '<catalog>' が見つかりませんでした。カタログ名を確認してから、クエリまたはコマンドをもう一度やり直してください。

NO_SUCH_CLEANROOM_EXCEPTION

SQLSTATE: 割り当てなし

クリーンルーム '<cleanroom>' は存在しません。クリーンルーム名のスペルが正しく、有効な既存のクリーンルームの名前と一致していることを確認してから、クエリまたはコマンドをもう一度やり直してください。

NO_SUCH_CONSTRAINT_EXCEPTION

制約<constraint><identifier>で見つかりません。

NO_SUCH_CREDENTIAL_EXCEPTION

資格情報 '<credential>' が存在しません。資格情報名のスペルが正しく、有効な既存の資格情報の名前と一致することを確認してから、クエリまたはコマンドをもう一度やり直してください。

NO_SUCH_EXTERNAL_LOCATION_EXCEPTION

SQLSTATE: 割り当てなし

外部の場所 '<externalLocation>' が存在しません。外部の場所名が正しいことを確認してから、クエリまたはコマンドをもう一度やり直してください。

NO_SUCH_METASTORE_EXCEPTION

NUM_COLUMNS_MISMATCH

SQLSTATE: 42826

<operator> は、同じ数の列を持つ入力に対してのみ実行できますが、最初の入力には <firstNumColumns> 列があり、<invalidOrdinalNum> 入力には <invalidNumColumns> 列があります。

NUM_TABLE_VALUE_ALIASES_MISMATCH

SQLSTATE: 42826

指定されたエイリアスの数が出力列の数と一致しません。

関数名: <funcName>;エイリアスの数: <aliasesNum>;出力列の数: <outColsNum>。

OAUTH_CUSTOM_IDENTITY_CLAIM_NOT_PROVIDED

SQLSTATE: 22KD2

カスタム ID 要求は提供されませんでした。

ONLY_SECRET_FUNCTION_SUPPORTED_HERE

この <functionName>では、関数 <location> の呼び出しはサポートされていません。<supportedFunctions> サポートされています。

ONLY_SUPPORTED_WITH_UC_SQL_CONNECTOR

SQL操作<operation>はUnity Catalog対応のAzure Databricks SQLコネクタでのみサポートされています。

OPERATION_CANCELED

SQLSTATE: HY008

操作が取り消されました。

OPERATION_REQUIRES_UNITY_CATALOG

SQLSTATE: 0AKUD

操作 <operation> では、Unity カタログが有効になっている必要があります。

OPTION_VALUE_EXCEEDS_ONE_CHARACTER

<paramName>の値は複数の文字にすることはできませんが、<actualValue>。

OP_NOT_SUPPORTED_READ_ONLY

SQLSTATE: 42KD1

<plan> は、読み取り専用セッションモードではサポートされていません。

ORC_DATA_SOURCE_REQUIRES_HIVE_SUPPORT

Hive内蔵のORCデータソースは、Hiveサポートを有効にして使用する必要があります。ネイティブのORCデータソースを使用し、「spark.sql.orc.impl」を「native」に設定してください。

ORDER_BY_POS_OUT_OF_RANGE

SQLSTATE: 42805

ORDER BY 位置 <index> が選択リストに含まれていません (有効な範囲は [1, <size>])。

PARAMETER_BATCH_ERROR

指定されたパラメーターバッチの処理中にエラーが発生しました。

詳細については、PARAMETER_BATCH_ERRORを参照してください。

PARQUET_AGGREGATE_PUSH_DOWN_UNSUPPORTED

Parquetファイル <filePath>では集約プッシュダウンはサポートされていません。 SQLConf <config> をfalseに設定して再度実行します。

詳細はPARQUET_AGGREGATE_PUSH_DOWN_UNSUPPORTEDをご覧ください。

PARQUET_CONVERSION_FAILURE

別の名前を選択するか、既存のパーティションを削除するか、IF NOT EXISTS 句を追加して既存のパーティションを許容します。

PARTITIONS_NOT_FOUND

SQLSTATE:428フィート

パーティション <partitionList> がテーブル <tableName>に見つかりません。

パーティションの仕様とテーブル名を確認します。

ドロップ時のエラーを許容するには、... ALTER TABLE 使用します。 DROP IF EXISTS PARTITION。

PARTITION_BY_NOT_ALLOWED_WITH_INSERT_INTO

partitionBy() を insertInto() と共に使用することはできません。テーブル <tableName> のパーティション列は、テーブル定義によって決まります。

PARTITION_COLUMN_NOT_FOUND_IN_SCHEMA

パーティション列 <column> スキーマ <schema>で見つかりません。パーティション分割用の既存の列を指定してください。

PARTITION_LOCATION_ALREADY_EXISTS

パーティションの場所 <locationPath> テーブル <tableName>に既に存在します。

PARTITION_LOCATION_IS_NOT_UNDER_TABLE_DIRECTORY

SQLSTATE: 42KD5

ALTER TABLE SET PARTITION LOCATION ステートメントを実行できませんでした。

パーティションの場所 <location> がテーブルディレクトリの <table>の下にありません。

これを修正するには、パーティションの場所を <table>のサブディレクトリに設定してください。

PARTITION_METADATA

<action> は、パーティションメタデータの格納は Unity カタログではサポートされていないため、テーブル <tableName> では許可されません。

PARTITION_NUMBER_MISMATCH

値の数 (<partitionNumber>) がスキーマサイズ (<partitionSchemaSize>) と一致しませんでした: 値が <partitionValues>、スキーマが <partitionSchema>、ファイルパスが <urlEncodedPath>。

テーブルを再具現化するか、所有者にお問い合わせください。

PARTITION_RENAME_NOT_SUPPORTED

パーティションの名前変更はサポートされていません。

PARTITION_TRANSFORM_EXPRESSION_NOT_IN_PARTITIONED_BY

SQLSTATE: 42S23

式 <expression> は 'partitionedBy' 内にある必要があります。

PATH_ALREADY_EXISTS

パス <outputPath> は既に存在します。既存のパスを上書きするには、モードを "上書き" に設定します。

PATH_NOT_FOUND

パスが存在しません: <path>。

PATH_RESOLUTION_ERROR

SQLSTATE: KD013

パス <path>を解決できませんでした。原因: <causedBy>

PHOTON_DESERIALIZED_PROTOBUF_MEMORY_LIMIT_EXCEEDED

Photon protobuf プランを逆シリアル化するには、少なくとも <size> バイトが必要です。これは、

<limit> バイトのリミット。これは、非常に大きなプランまたは非常に大きなスキーマが存在することが原因である可能性が

ワイドスキーマクエリの簡略化、不要な列の削除、Photon の無効化を試みます。

PHOTON_ROARING_VALUE_OUT_OF_REPRESENTABLE_RANGE

ビット位置 <value> は表現可能な範囲[0, <maxValue>]の外にあり、集計関数で構築されたビットマップには bitmap_construct_agg 加えられません。ビット位置は通常 bitmap_bit_positionによって生成されます。すべてのビット位置が[0, <maxValue>]以内に収まることを確認し、クエリをやり直してください。

PHOTON_SERIALIZED_PROTOBUF_MEMORY_LIMIT_EXCEEDED

PIPE_OPERATOR_CONTAINS_AGGREGATE_FUNCTION

パイプ演算子 |<expr>> 句を使用する場合、集計関数<clause>は使用できません。代わりに、パイプ演算子 |>AGGREGATE 句を使用してください。

PIVOT_VALUE_DATA_TYPE_MISMATCH

無効なピボット値 '<value>': 値のデータ型 <valueType> ピボット列のデータ型 <pivotType>と一致しません。

POLICY_ALREADY_EXISTS

ポリシー <policyName> は既に存在するため作成できません。

別の名前を選択するか、既存のポリシーを削除して既存の接続を許容します。

POLICY_NOT_FOUND

PROTOBUF_NOT_LOADED_SQL_FUNCTIONS_UNUSABLE

QUERIED_TABLE_INCOMPATIBLE_WITH_COLUMN_MASK_POLICY

SQLSTATE: 428HD

以前に割り当てられた列マスクは現在、テーブルスキーマと互換性がないため、参照先テーブルにアクセスできません。続行するには、テーブルの所有者に連絡してポリシーを更新してください。

詳細については、QUERIED_TABLE_INCOMPATIBLE_WITH_COLUMN_MASK_POLICY を参照してください

QUERIED_TABLE_INCOMPATIBLE_WITH_ROW_LEVEL_SECURITY_POLICY

SQLSTATE: 428HD

以前に割り当てられた行レベルのセキュリティポリシーは現在、テーブルスキーマと互換性がないため、参照先テーブルにアクセスできません。続行するには、テーブルの所有者に連絡してポリシーを更新してください。

詳細については、QUERIED_TABLE_INCOMPATIBLE_WITH_ROW_LEVEL_SECURITY_POLICY を参照してください

QUERY_EXECUTION_TIMEOUT_EXCEEDED

SQLSTATE: 57KD0

タイムアウト (<timeoutSec>秒) を超えたため、クエリの実行が取り消されました。 <config>を設定すると、秒単位で制限を引き上げることができます。

QUERY_INCOMPATIBLE_WITH_RLSCM_POLICY

go/rowcolumncontrols-allowlist を参照してください。 LogicalPlan <unknownLogicalPlan> は RLS/CM ポリシーと互換性がありません。

QUERY_REJECTED

SQLSTATE: 08004

クエリの実行が拒否されました。

QUERY_RESULT_BATCH_TOO_LARGE

クエリ結果バッチが、サポートされている最大サイズ ( <maxBatchSize> バイト) を超えました。テーブルに大きすぎる行が含まれている可能性があります。

QUERY_RESULT_WRITE_TO_CLOUD_STORE_BUCKET_NOT_FOUND

クエリ結果 <bucket> 設定されているクラウドストレージバケットは存在しないか、設定が誤っている場合もあります。

QUERY_RESULT_WRITE_TO_CLOUD_STORE_PERMISSION_ERROR

ワークスペースの内部ストレージ構成は、Azure Databricksがクラウドストアにアクセスするのを妨げています。

QUERY_TAGS_NOT_IMPLEMENTED_ERROR

SQL では、クエリタグはまだサポートされていません。

QUERY_TAGS_SYNTAX_INVALID

SET QUERY_TAGS コマンドの形式が無効です。

QUERY_TAG_KEY_INVALID

クエリタグキー '<key>' の検証に失敗しました。

QUERY_TAG_KEY_MAY_NOT_BE_EMPTY

SQLSTATE: 2200E

クエリタグキーは null または空ではない可能性があります。先頭と末尾の空白は、キーと値に対してトリミングされます。

QUERY_TAG_MAX_COUNT_EXCEEDED

SQLSTATE: 54KD1

クエリタグの数がセッションごとのタグの最大数 <tagLimit> 超えました。

QUERY_TAG_VALUE_INVALID

クエリタグ値 '<value>' の検証に失敗しました。

QUERY_TOO_LARGE

クエリがこのクラスターサイズに対して大きすぎるため、クエリの実行に失敗しました。

QUERY_WATCHDOG_CHECK_FAILED

クエリウォッチドッグチェックに失敗しました。

詳細については、QUERY_WATCHDOG_CHECK_FAILEDを参照してください。

READ_CURRENT_FILE_NOT_FOUND

<message>

基になるファイルが更新されている可能性があります。 SQL で 'REFRESH TABLE tableName' コマンドを実行するか、関係する Dataset/DataFrame を再作成することで、Spark のキャッシュを明示的に無効にすることができます。

READ_FILES_AMBIGUOUS_ROUTINE_PARAMETERS

関数 <functionName> の呼び出しには、互いのエイリアスである <parameterName> と <alternativeName> が設定されています。いずれか 1 つだけを設定してください。

READ_FILES_CREDENTIALS_PARSE_ERROR

詳細については、REMOTE_QUERY_FUNCTION_UNSUPPORTED_CONNECTOR_PARAMETERSを参照してください。

RENAME_SRC_PATH_NOT_FOUND

<sourcePath> が見つからなかったので、名前を変更できませんでした。

RENAME_TABLE_SOURCE_DESTINATION_DATABASE_MISMATCH

RENAME TABLE 送信元と送信先のデータベースが一致しません: <db> != <newDb>。

RENAME_TEMP_VIEW_WITH_DATABASE

RENAME TEMPORARY VIEW <oldName>から<newName>まで:宛先テーブルでデータベース名<db>を指定することはできません。

REPAIR_TABLE_REQUIRES_EXTERNAL_METADATA

REPAIR TABLE ... SYNC METADATA ターゲットストリーミングテーブルまたはマテリアル化されたビューのために外部メタデータを有効にする必要があります。詳細については、<docLink>を参照してください。

REPEATED_CLAUSE

<clause> 句は、<operation> 操作ごとに最大 1 回使用できます。

REPLACE_WHERE_PREDICATE_OVERRIDE_UNSUPPORTED

SQLSTATE: 42KDD

テーブルへの書き込み<tableName> フローが存在しないため、テーブル REFRESH WHEREに述語オーバーライドを指定できません。 WHERE句を削除して、もう一度やり直してください。

REQUIRED_PARAMETER_ALREADY_PROVIDED_POSITIONALLY

ルーチン <routineName> の必要なパラメーター <parameterName> は、名前を指定せずに位置 <positionalIndex> に割り当てられた。

関数呼び出しを更新して、このパラメーターの <parameterName> で名前付き引数を削除するか、位置指定引数を削除してください

引数 <positionalIndex> を指定してから、クエリをもう一度試してください。

REQUIRED_PARAMETER_NOT_FOUND

<routineName> という名前のパラメーターが必要ですが、ルーチン呼び出しで値が指定されていないため、ルーチン <parameterName> を呼び出すことができません。引数値を指定するルーチン呼び出しを更新して (インデックス <index> 位置または名前で) クエリをもう一度やり直してください。

REQUIRES_EXPLICIT_NAME_IN_WATERMARK_CLAUSE

式が指定されているが、 <sqlExpr>された場合、watermark 句には明示的な名前が必要です。

REQUIRES_SINGLE_PART_NAMESPACE

<sessionCatalog> には単一部分の名前空間が必要ですが、識別子 <identifier>。

RESCUED_DATA_COLUMN_CONFLICT_WITH_SINGLE_VARIANT

'rescuedDataColumn' DataFrame API リーダーオプションは、'singleVariantColumn' DataFrame API オプションと相互に排他的です。

そのうちの 1 つを削除してから、DataFrame 操作をもう一度やり直してください。

RESERVED_CDC_COLUMNS_ON_WRITE

書き込みには、データフィードの変更のメタデータとして内部的に使用される予約済みの列 <columnList>

が含まれています。テーブルに書き込むには、名前の変更/削除を行います

次のようにしてテーブルのデータフィードの変更を無効にします。

<config> を false に設定します。

RESERVED_DATABASE_NAME

データベース <database> はシステム用に予約されているため作成できません。

RESTRICTED_STREAMING_OPTION_PERMISSION_ENFORCED

ROLLING_WINDOW_MEASURE_NO_WINDOW_SPEC

インデックス <index> のローリングウィンドウメジャーに、ウィンドウ期間を指定する .over() 句がありません。

ROLLING_WINDOW_ORDER_COLUMN_NOT_TIMESTAMP

ローリングウィンドウの orderBy 列 <columnName> は TimestampType である必要がありますが、 <columnType>。

ROLLING_WINDOW_UNSUPPORTED_MONTH_INTERVAL

ローリングウィンドウでは、1 か月間隔 ( <interval>) はサポートされていません。代わりに、日単位の間隔を使用してください。

ROLLING_WINDOW_WITH_EXISTING_WINDOW_SPEC

ウィンドウ指定が既に存在する列には、ローリングウィンドウの指定を適用できません。

ROLLING_WINDOW_WITH_REGULAR_WINDOW_SPEC

ローリングウィンドウ仕様の列には、通常のウィンドウ仕様を適用できません。

ROUTINE_ALREADY_EXISTS

SQLSTATE: 42723

その名前の <newRoutineType> <routineName> が既に存在するため、<existingRoutineType> を作成できません。

別の名前を選択するか、既存の <existingRoutineType>を削除または置き換えるか、IF NOT EXISTS 句を追加して既存の <newRoutineType>を許容します。

ROUTINE_NOT_FOUND

ルーチン <routineName> が見つかりません。スキーマとカタログのスペルと正確性を確認します。

スキーマとカタログで名前を修飾しなかった場合は、current_schema() の出力を確認するか、名前を正しいスキーマとカタログで修飾します。

ドロップ時のエラーを許容するには、 DROP...IF EXISTSを使用します。

ROUTINE_PARAMETER_NOT_FOUND

ルーチン <routineName> は、<parameterName>位置で指定されたパラメーター <pos> をサポートしていません。<suggestion>

ROUTINE_USES_SYSTEM_RESERVED_CLASS_NAME

指定したクラス名 '<routineName>' はシステム使用のために予約されているため、関数<className>を作成できません。クラスの名前を変更して、もう一度やり直してください。

ROW_COLUMN_ACCESS_AMBIGUOUS_LITERAL_PARSEABLE_PARAMETERS

テーブル <tableName> のポリシー内のあいまいなリテラル解析可能パラメーターはサポートされていません: <parameterDetails>。

ROW_FILTER_CONCURRENT_MODIFICATION

テーブル上の操作 <tableName> 別の並行操作によって修正されたため失敗しました。最新のテーブルに適用できるように文をやり直してください。

ROW_LEVEL_SECURITY_CHECK_CONSTRAINT_UNSUPPORTED

行レベルのセキュリティポリシーを使用したテーブル CHECK に対する <tableName> 制約の作成はサポートされていません。

ROW_LEVEL_SECURITY_COLUMN_MASK_FEATURE_NOT_SUPPORTED

<tableName>向けの行レベルのセキュリティポリシーおよびカラムマスクポリシーはサポートされていません:

詳細はROW_LEVEL_SECURITY_COLUMN_MASK_FEATURE_NOT_SUPPORTEDをご覧ください。

ROW_LEVEL_SECURITY_COLUMN_MASK_INVALID_FUNCTION_NAME

無効な関数名: <functionName>。行フィルターまたは列マスク関数名は、catalog.schema.function という最大 3 つの部分で構成できます。

ROW_LEVEL_SECURITY_COLUMN_MASK_UNRESOLVED_REFERENCE_COLUMN (参照列が解決されていない行レベルセキュリティカラムマスク)

行フィルターまたは列マスク関数パラメーターで参照されている<objectName>という名前の列は解決できません。

これは、基になるテーブルスキーマが変更され、参照される列が存在しなくなった場合に発生する可能性があります。

たとえば、外部システム (フェデレーションテーブルなど) で列が削除された場合や、テーブルに対する REPLACE 操作によって列が削除された場合に発生する可能性があります。

これを解決するために、テーブルに対する管理特権を持つユーザーは、 DESCRIBE TABLE EXTENDEDを使用して現在の行フィルターと列マスクを検査し、存在しない列を参照する列を削除または再作成するには、 ALTER TABLE...SET/DROP ROW FILTER または MASK を使用します。

注:Azure Databricks、新しいスキーマに同じカラムが含まれている場合、マスクが指定されていなくてもREPLACE操作中にカラムマスクを保持するための安全性向上を導入しました。これにより、テーブルで意図しないポリシーが失われるのを防ぐことができます。

ROW_LEVEL_SECURITY_DUPLICATE_COLUMN_NAME

<statementType> ステートメントで行レベルのセキュリティポリシーをテーブルに割り当てようとしましたが、2 つ以上の参照先列に同じ名前 <columnName>が付けられていますが、これは無効です。

ROW_LEVEL_SECURITY_FEATURE_NOT_SUPPORTED

<tableName> の行レベルのセキュリティポリシーはサポートされていません。

詳細については、ROW_LEVEL_SECURITY_FEATURE_NOT_SUPPORTED を参照してください

ROW_LEVEL_SECURITY_INCOMPATIBLE_SCHEMA_CHANGE

行レベルのセキュリティポリシーで参照されているため、テーブル <statementType> <columnName>から<tableName>できません。先に進む前に、テーブル所有者がこのポリシーを削除または変更する必要があります。

ROW_LEVEL_SECURITY_INCONSISTENT_ROW_FILTERS

<tableName>では、同等ではない複数の行フィルターが定義されています。

SALESFORCE_DATA_SHARE_API_UNAUTHORIZED

SQLSTATE: 42505

Salesforce Data Share API への承認に失敗しました。 Azure Databricksの接続情報が適切なSalesforceデータ共有ターゲットに提供されているか確認してください。

SAMPLE_TABLE_PERMISSIONS

サンプルデータベース/テーブルでは、アクセス許可はサポートされていません。

SCALAR_FUNCTION_NOT_COMPATIBLE

SQLSTATE: 42K0O

スカラ関数<scalarFunc> はメソッド 'produceResult(InternalRow)' をカスタム実装でオーバーライドしていません。

SCALAR_FUNCTION_NOT_FULLY_IMPLEMENTED

SQLSTATE: 42K0P

ScalarFunction <scalarFunc> メソッド 'produceResult(InternalRow)' を実装またはオーバーライドしません。

SCALAR_SUBQUERY_IS_IN_GROUP_BY_OR_AGGREGATE_FUNCTION

相関スカラーサブクエリ '<sqlExpr>' は、 GROUP BYにも集計関数にも存在しません。

序数を使用して GROUP BY に追加するか、取得する値が気にならない場合は first() (または first_value) でラップします。

SCALAR_SUBQUERY_TOO_MANY_ROWS

SQLSTATE: 21000

サブクエリを式として使用した結果、複数の行が返されました。

SCDS_COMMIT_LOG_UNAVAILABLE

コミットログは、チェックポイントの location=<checkpointLocation> と共に存在しません。

SCDS_INVALID_OPTION_VALUE

source option=<optionName> の値が無効です, errorMsg=<message>.

SCDS_OFFSET_LOG_UNAVAILABLE

オフセットログは、チェックポイントの location=<checkpointLocation> と共に存在しません。

SCDS_REQUIRED_OPTION_UNSPECIFIED

必須の option=<optionName> を指定できませんでした。

SCHEDULE_ALREADY_EXISTS

既に <scheduleType>されているテーブルに <existingScheduleType> を追加できません。既存のスケジュールを削除するか、 ALTER TABLE...ALTER <scheduleType> 使用してください.を選択して変更します。

SCHEDULE_PERIOD_INVALID

<timeUnit> のスケジュール期間は、1 から <upperBound> までの整数値である必要があります。 <actual> を受け取りました。

SCHEMA_ALREADY_EXISTS

SQLSTATE: 42P06

スキーマ <schemaName> は既に存在するため、作成できません。

別の名前を選択するか、既存のスキーマを削除するか、既存のスキーマを許容する IF NOT EXISTS 句を追加します。

SCHEMA_NOT_EMPTY

SQLSTATE: 2BP01

オブジェクトが含まれているため、スキーマ <schemaName> を削除できません。

スキーマとそのすべてのオブジェクトを削除するには、 DROP SCHEMA...CASCADE を使用します。

SCHEMA_NOT_FOUND

スキーマ <schemaName> が見つかりません。スキーマとカタログのスペルと正確性を確認します。

カタログで名前を修飾しなかった場合は、current_schema() 出力を確認するか、名前を正しいカタログで修飾します。

ドロップ時のエラーを許容するには、DROP SCHEMA IF EXISTSを使用します。

SCHEMA_REGISTRY_CONFIGURATION_ERROR

SQLSTATE: 42K0G

スキーマレジストリからのスキーマを初期化できませんでした。 <reason>。

SCHEMA_REGISTRY_SCHEMA_CONFLICT

提供されたスキーマではスキーマレジストリオプションを使えません。スキーマまたはレジストリのオプション(schema.registry.subjectとschema.registry.address)を指定し、両方は指定しないようにしてください。

SEARCH_ARGUMENT_NOT_CONSTANT

SEARCH は <argument> の引数が文字列定数であることを必要としますが、 <actualExpr> 定数が与えられています。

SEARCH_ARGUMENT_NOT_LITERAL

SEARCH は <argument> 項が文字列リテラルであることを必要としますが、 <actualExpr> が与えられています。

詳細についてはSEARCH_ARGUMENT_NOT_LITERALを参照してください。

SEARCH_ARGUMENT_REQUIRES_MODE

<parameterName> <requiredMode>モードにのみ適用されますが、そのモードは <mode> です。引数を削除するかモード => <requiredMode>を設定してください。

SEARCH_ARGUMENT_VALUE_NOT_ALLOWED

<parameterName> 値のいずれかである必要があります: <allowedValues>、 <value> が与えられています。

SEARCH_INDEX_CATALOG_SCHEMA_MISMATCH

カタログ <indexName>とスキーマ <indexCatalog>に検索インデックス <indexSchema>を作成できません。インデックスは、ベーステーブル <tableName> (<tableCatalog>.<tableSchema>) と同じカタログとスキーマに作成する必要があります。

SEARCH_INDEX_CLUSTER_BY_NOT_SUPPORTED

CLUSTER BY条項は検索インデックス作成にはサポートされていません。 CLUSTER BY条なしの検索インデックスを作成しましょう。

サーチインデックス・クラスタ・バイ・非対応列タイプ

SQLSTATE: 42HA2

CLUSTER BY 列 <columnName> には型 <actualType>がありますが、これはサポートされていません。

詳細についてはSEARCH_INDEX_CLUSTER_BY_UNSUPPORTED_COLUMN_TYPEをご覧ください。

SEARCH_INDEX_CORRUPT_METADATA

インデックス <indexName>のメタデータを読み取ることができません。インデックスを削除して再作成します。

詳細については、SEARCH_INDEX_CORRUPT_METADATAを参照してください。

SEARCH_INDEX_INVALID_PARAMETERS

パラメータが無効であるため、検索インデックスを作成できません。

詳細については、SEARCH_INDEX_INVALID_PARAMETERSを参照してください。

SEARCH_INDEX_NAME_CONFLICTS_WITH_TABLE

検索インデックスを作成できません。なぜなら、すでに <indexName> という名前のテーブルが存在するからです。別のインデックス名を指定します。

SEARCH_INDEX_OUTDATED_SCHEMA

検索インデックス <indexName> に古いスキーマがあります。次を使用してインデックスを再作成します。

DROP INDEX <indexName>;

CREATE SEARCH INDEX <indexName> ON <tableName>(<columnsList>);

SEARCH_INDEX_STAR_ARGUMENT_NOT_ALLOWED

CREATE SEARCH INDEX は、star (*) 引数を受け入れません。インデックス付き列は明示的に一覧表示する必要があります。

SEARCH_INDEX_UNSUPPORTED_FEATURE

リクエストされた機能がサポートされていないため、検索インデックスを作成できません。

詳細についてはSEARCH_INDEX_UNSUPPORTED_FEATUREを参照してください。

SEARCH_INVALID_IP_PATTERN

IP モードでは、検索パターンは有効な IPv4 または IPv6 アドレスまたは CIDR 表記である必要がありますが、 <inputValue>。

有効な形式: '192.168.1.1', '192.168.0.0/24' (IPv4)、'2001:db8::1'、'2001:db8::/32' (IPv6)、'::ffff:192.168.1.1' (IPv4 マップ IPv6)。

IPv4 オクテットは、プレフィックス 0 から 32 の 0 ~ 255 である必要があります。 IPv6 では、プレフィックス 0 から 128 の 16 進グループが使用されます。

SEARCH_INVALID_WORD_PATTERN

ワードモードでは、検索パターンに少なくとも1つの単語トークンが含まれている必要がありますが、その <pattern>が出ました。

少なくとも 1 つの単語を含む文字列を指定します。

SEARCH_REQUIRES_SEARCHABLE_COLUMNS

<context> には、UTF8_BINARY照合順序を持つ STRING 、 VARIANT, STRUCT (検索可能なフィールドを含む)、または検索可能な型の ARRAY など、検索可能な列が必要です。

詳細については、SEARCH_REQUIRES_SEARCHABLE_COLUMNSを参照してください。

SEARCH_STAR_ARGUMENT_NOT_ALLOWED

SEARCH関数とISEARCH関数は、star (*) 引数を受け取りません。検索可能な列は明示的に一覧表示する必要があります。

SECOND_FUNCTION_ARGUMENT_NOT_INTEGER

<functionName> 関数の 2 番目の引数は整数である必要があります。

SECRET_EXPIRATION_INVALID_TIMESTAMP

EXPIRATIONのCREATE SECRET句には、TIMESTAMPまたは型指定されたリテラルTIMESTAMP_NTZ必要があります (例: '2025-12-31 23:59:59' EXPIRATION TIMESTAMP_NTZ)。有効な型指定されたタイムスタンプリテラルを指定し、コマンドを再試行してください。

SECRET_FUNCTION_INVALID_LOCATION

<commandType> コマンドを、1つ以上の暗号化されていないSECRET関数への参照があるため実行できません。このような各関数呼び出しの結果をAES_ENCRYPTで暗号化し、もう一度コマンドを実行してください。

セキュラブルが存在しません

<securable> は存在しません。

SEED_EXPRESSION_IS_UNFOLDABLE

式 <seedExpr> のシード式 <exprWithSeed> は、折りたたみ可能である必要があります。

SERIALIZATION_FAILED

SQLSTATE: 58031

オブジェクトの書き込み中にシリアル化に失敗しました。シリアライザー: <serializerClass>、エラーメッセージ: <errorMessage>

SERVER_IS_BUSY

SQLSTATE: 08KD1

サーバーがビジー状態であり、要求を処理できませんでした。しばらくお待ちください。

SETTING_PIPELINES_PIPELINE_ID_NOT_SUPPORTED

ALTER TABLE ... SET TBLPROPERTIESを使用した pipelines.pipelineId の設定はサポートされていません。

SET_QUERY_TAGS_SYNTAX_INVALID

QUERY_TAGS文法が無効です。有効な操作は読み取り、値で設定、 UNSETで削除、またはキーのみを NULLで設定します。 RESET はサポートされていません。

SFTP_DEPRECATED_SSH_RSA_KEY_ALGORITHM

SFTP サーバー <host>:<port> では、キー交換に非推奨の SSH RSA アルゴリズムが使用されています。

ECDSAやED25519など、より安全なアルゴリズムを使用するように SFTP サーバーをアップグレードすることを検討してください。

または、 <escapeHatchConf> を true に設定して、このエラーをバイパスします

SFTP_MISSING_CREDENTIALS

SFTP パスワードまたは秘密キーファイルが設定されていません。オプションまたは UC 接続を使用して指定したかどうかを確認してください。

SFTP_NOT_ENABLED

SFTP ファイルシステムが有効になっていません。

SFTP_UNABLE_TO_CONNECT

ユーザー名<host>を使用して、ポート <port>上の SFTP サーバー <user>に接続できませんでした。

<error>

SFTP_不明なホストキー

SFTP サーバー <host> のホストキーが不明であるか、変更されています。

次のエラーメッセージを確認し、 Key fingerprint フィールドにキーフィンガープリントを入力してください。

たとえば、メッセージに "ECDSA キーフィンガープリントが SHA256:XXX/YYY" と表示されている場合は、キーフィンガープリントとして 'SHA256:XXX/YYY' を送信します。

接続エラーメッセージ:

<error>

SFTP_URI_AND_CREDENTIAL_MISMATCH

'databricks.connection' オプションを使用して SFTP パスからデータを読み込む場合、

SFTP URI の構成が Unity カタログの接続資格情報と一致しない

パス <path>。 SFTP URI または Unity カタログ接続を更新して、

ホスト、ポート、およびユーザーは一貫性があります。

詳細については、SFTP_URI_AND_CREDENTIAL_MISMATCHを参照してください。

SHOW_COLUMNS_WITH_CONFLICT_NAMESPACE

競合する名前空間を持つ SHOW COLUMNS: <namespaceA> は <namespaceB>と一致しません。

SHOW_STATISTICS_REQUIRES_AS_JSON

SHOW STATISTICS には AS JSONが必要です。構文法: SHOW STATISTICS FROM table_name [FOR COLUMNS c1, ... | FOR 全員 COLUMNS] AS JSON。

SHOW_STATISTICS_UNSUPPORTED_TABLE_TYPE

SHOW STATISTICS テーブルタイプの <tableName>には対応していません。

SHUFFLE_BLOCK_MIGRATION_NOT_SUPPORTED

シャッフルブロック <blockId> は受信実行者に移行できません。そのシャッフルブロックリゾルバ <resolverClass> MigratableResolverを実装しなければなりません。詳細は原因をご覧ください。

SKETCH_INVALID_LG_NOM_ENTRIES

<function>の呼び出しが無効です。lgNomEntries の値は、<min> と <max>の間 (<value>を含む) である必要があります。

SQLSTATE: 07501

EXECUTE IMMEDIATE コマンドの SQL スクリプトは許可されません。指定された SQL クエリ (<sqlString>) が SQL スクリプトではないことを確認してください。 sql_stringが整形式の SQL ステートメントであり、 BEGIN と END が含まれていないことを確認します。

SQL_SCRIPT_MAX_NESTING_DEPTH_AT_RUNTIME_EXCEEDED

実行時にSQLスクリプトボディの最大ネスト深度が超過しています。許容される最大ネスト深さは<maxNestingDepth>であり、スクリプトは各ネストされたボディ(BEGIN...ENDブロック、コントロールフローブランチボディ、例外ハンドラボディ)を数え、レベル<nestingDepth>深くネストします。

SQL_SCRIPT_MAX_NESTING_DEPTH_EXCEEDED

SQLスクリプトは少なくとも <nestingDepth> レベルの深さをネストし、許容される最大深さを超える <maxNestingDepth>。

SQL_SCRIPT_MAX_NUMBER_OF_CHARACTERS_EXCEEDED

SQL スクリプトの最大文字数 (id: <scriptId>) を超えました。使用できる最大文字数は <maxChars>で、スクリプトには <chars> 文字が含まれています。

SQL_SCRIPT_MAX_NUMBER_OF_LINES_EXCEEDED

SQL スクリプトの最大行数 (id: <scriptId>) を超えました。許可される行の最大数は <maxLines>であり、スクリプトには <lines> 行がありました。

SQL_SCRIPT_MAX_NUMBER_OF_LOCAL_VARIABLE_DECLARATIONS_EXCEEDED

SQLSTATE: 54KD1

SQL スクリプト内のローカル変数宣言の最大数 (id: <scriptId>) を超えました。許可される宣言の最大数は <maxDeclarations>され、スクリプトは <declarations>。

SQL_SCRIPT_NESTED_SCRIPTS_LIMIT_EXCEEDED

SQLスクリプトは、レベル <nestedScripts> 深く入れ子にされ、許容される最大数を超えるほどの入れ子状の <maxNestedScripts>です。 SQLスクリプトはスクリプトで EXECUTE IMMEDIATE をネストします。

SQL_STORED_PROCEDURES_NESTED_CALLS_LIMIT_EXCEEDED

入れ子にされたプロシージャ呼び出しの最大数がプロシージャ（名前: <procedureName>、callId: <procedureCallId>）で超過されました。入れ子になったプロシージャ呼び出しの許可される最大数は <limit>。

SQS_ACCESS_DENIED

spark.readStream.format("sqs")またはread_sqs SQLテーブル値関数で開いたSQSストリームを開始した際に、Amazon SQSキュー「<queueUrl>」へのアクセスが拒否されました。認証情報が必要な権限を持っていなかったり、キューのKMSキーやリソースポリシーがアクセスを拒否したりすることがあります。資格情報にキューへのアクセス権を与え、再度クエリやコマンドを試行してください。

SQS_CHECKPOINT_VERSION_TOO_NEW

spark.readStream.format("sqs")で開いたSQSストリームやread_sqs SQLテーブル値関数を再開することはできません。なぜなら、そのチェックポイントがこのランタイムがサポートする <persistedVersion> より新しいソースバージョン(<supportedVersion>)によって書かれているためです。バージョン <persistedVersion> をサポートするランタイムにアップグレードするか、新しいストリームを開始してください。

SQS_DECODE_ERROR

Amazon SQSストリームは段階的に行った <row>を復号できませんでした。ストリームのステージ化されたデータが破損している可能性があります。

SQS_EPOCH_MARKER_DELETE_FAILED

Amazon SQSストリームは<markerPath>で取得エポックマーカー<epoch>を削除できませんでした。

SQS_FETCH_RETRY_EXCEPTION

SQSフェッチタスクは予期せず再試行されました(partition=<partitionInfo>、stage=<stageInfo>、task=<taskId>、queryId=<queryId>、queryRunId=<queryRunId>)。

SQS_INCONSISTENT_METADATA_STORE_VERSIONS

spark.readStream.format("sqs")で開いたSQSストリームやread_sqs SQLテーブルバリュー関数を再開することはできません。なぜなら、重複削除メタデータストアのパーティションが一貫していないバージョン(<versions>)だからです。新しいチェックポイントの場所でストリーミングクエリを再起動し、再度クエリやコマンドをやり直します。

SQS_INVALID_EMPTY_OPTION

Amazon SQSストリームの読み取りオプション「<key>」は空文字列であってはなりません。 spark.readStream.format("sqs").option("<key>", ...)またはread_sqs SQLテーブル値関数で「<key>」を空でない値に設定し、再度クエリやコマンドをやり直します。

SQS_INVALID_KEY_TYPE

Amazon SQSストリームはメッセージ重複除去中に無効なキータイプ「 <key>」に遭遇しました。

SQS_INVALID_OPTION

Amazon SQSストリームの読み取りオプション「<key>」の値が無効です。 spark.readStream.format("sqs").option("<key>", ...)またはread_sqs SQLテーブル値関数で'<key>'を正しく入力し、再度クエリやコマンドをやり直します。

SQS_INVALID_OPTION_TYPE

Amazon SQSストリームの読み取りオプション「<key>」はタイプ <type>でなければなりません。 spark.readStream.format("sqs").option("<key>"など)またはread_sqs SQLテーブル値関数で「<key>」を<type>値に設定し、再度クエリやコマンドを試行してください。

SQS_INVALID_READ_LIMIT

Amazon SQSストリームにはサポートされていない読み取り制限が設定されていました: <limit>。 spark.readStream.format("sqs")のmaxFilesPerTriggerやmaxBytesPerTriggerオプション、またはread_sqs SQLテーブル値関数など、対応可能な読み取り制限を設定し、再度クエリやコマンドをやり直します。

SQS_MISSING_REQUIRED_OPTION

Amazon SQSストリームには必要な読み取りオプション「<key>」が欠けています。 spark.readStream.format("sqs").option("<key>"など)またはread_sqs SQLテーブル値関数引数で「<key>」を提供し、再度クエリやコマンドをやり直します。

SQS_MOVING_CHECKPOINT_FAILURE

Amazon SQSのストリームは生のチェックポイントファイルを <src> から <dest>に移動できませんでした。

SQS_MULTIPLE_FAILED_EPOCHS

Amazon SQSストリームは複数のフェッチエポックが失敗したため開始できません: <failedEpochs>。

SQS_OPTION_NOT_IN_BOUNDS

Amazon SQSストリームの読み取りオプション「<key>」は範囲内(<min>, <max>)でなければなりません。 spark.readStream.format("sqs").option("<key>"...)やread_sqs SQLテーブル値関数でその範囲内の値を「<key>」に設定し、再度クエリやコマンドを試行してください。

SQS_OUTSTANDING_EPOCH_MARKERS

Amazon SQSストリームは、未解決のエポックマーカーが<epochDir>に存在<epochMarkers>ため、取得エポック<fetchEpoch>開始できません。

SQS_QUEUE_NOT_FOUND

SQLSTATE: 42K02

Amazon SQSキュー「<queueUrl>」は、spark.readStream.format("sqs")またはread_sqs SQLテーブル値関数でSQSストリームを起動した際に、リージョン「<region>」に見つかりませんでした。 queueUrlとregion読み取りのオプションが正しいか確認し、再度クエリやコマンドをやり直してください。

SQS_REGION_NOT_DERIVABLE

Amazon SQSの読み取りオプション「<queueUrlKey>」からAWSリージョンを導き出せませんでした。 spark.readStream.format("sqs").option("<regionKey>", ...)またはread_sqs SQLテーブル値関数で「<regionKey>」オプションを設定し、再度クエリやコマンドを試行してください。

SQS_SPARK_SPECULATION_NOT_SUPPORTED

SQSストリーミングは、spark.readStream.format("sqs")またはread_sqs SQLテーブル値関数で開かれますが、推測的実行とは互換性がありません。クラスタ上で「spark.speculation」を「false」に設定して投機的実行を無効にし、ストリームを再起動します。

SQS_UNABLE_TO_PARSE_PROTO

SQSストリームのチェックポイント状態を読み取れませんでした。チェックポイントが破損している可能性があります。

SQS_UNSUPPORTED_GET_OFFSET_CALL

getOffsetはSQSソースでサポートされていません。代わりにlatestOffsetを使ってください。

STAGING_PATH_CURRENTLY_INACCESSIBLE

ターゲットステージングパス <path>アクセス中の一時的なエラー。数分で試してください

STAR_EXPAND_NON_STRUCT_TYPE

データ型が<attribute>された<dataType>をスター展開 ('.*') 属性にすることはできません。スター拡張は、 STRUCT 型でのみサポートされます。

STAR_GROUP_BY_POS

序数位置 GROUP BY を使用する場合、選択リストではスター (*) は使用できません。

STATEFUL_CHILDREN_NOT_SUPPORTED_IN_SEQUENTIAL_STREAMING_UNION

ステートフル操作は、SequentialStreamingUnion の直接の子としてサポートされていません。 SequentialStreamingUnion の後にステートフル操作 (集計、結合、重複除去など) を適用してください。

不正解: historical.groupBy("key").count().followedBy(live.groupBy("key").count())

正解: historical.followedBy(live).groupBy("key").count()

これにより、履歴データからライブデータへのソース切り替え間で状態が保持されます。

STATEFUL_PROCESSOR_CANNOT_PERFORM_OPERATION_WITH_INVALID_HANDLE_STATE

無効なハンドル状態=<operationType> を含むステートフルプロセッサ操作=<handleState> を実行できませんでした。

STATEFUL_PROCESSOR_CANNOT_PERFORM_OPERATION_WITH_INVALID_TIME_MODE

ステートフルプロセッサ操作=<operationType> の実行に失敗しました。無効な timeMode=<timeMode> が原因です。

STATEFUL_PROCESSOR_DUPLICATE_STATE_VARIABLE_DEFINED

名前 <stateVarName> を持つ状態変数は、StatefulProcessor で既に定義されています。

STATEFUL_PROCESSOR_INCORRECT_TIME_MODE_TO_ASSIGN_TTL

timeMode=<stateName>で state=<timeMode> に TTL を使用できません。代わりに TimeMode.ProcessingTime() を使用してください。

STATEFUL_PROCESSOR_TTL_DURATION_MUST_BE_POSITIVE

状態 <operationType> に対する状態ストア操作 <stateName> では、TTL 期間はゼロより大きくする必要があります。

STATEFUL_PROCESSOR_UNKNOWN_TIME_MODE

不明な時間モード <timeMode>。許容される timeMode モードは 'none'、'processingTime'、'eventTime' です

STATE_KEY_SCHEMA_EVOLUTION_INVALID_CHECKPOINT

dropDuplicatesやdropDuplicatesWithinWatermarkのキーカラムは進化できません。

指定されたチェックポイントの場所 '<checkpointLocation>' が無効な状態です。

詳細はSTATE_KEY_SCHEMA_EVOLUTION_INVALID_CHECKPOINTをご覧ください

STATE_REPARTITION_INVALID_CHECKPOINT

指定されたチェックポイントの場所 '<checkpointLocation>' が無効な状態です。

詳細については、STATE_REPARTITION_INVALID_CHECKPOINTを参照してください。

STATE_REPARTITION_INVALID_PARAMETER

repartition パラメーター <parameter> が無効です。

詳細については、STATE_REPARTITION_INVALID_PARAMETERを参照してください。

STATE_REWRITER_INVALID_CHECKPOINT

状態書き換えチェックポイントの場所 '<checkpointLocation>' が無効な状態です。

詳細については、STATE_REWRITER_INVALID_CHECKPOINTを参照してください。

スキーマ検証なしでクエリを実行するには、spark.sql.streaming.stateStore.stateSchemaCheck を false に設定します。

スキーマ検証なしで実行すると、非決定論的な動作が行われる可能性があることに注意してください。

詳細については、STATE_STORE_KEY_SCHEMA_NOT_COMPATIBLEを参照してください。

STATE_STORE_NATIVE_ROCKSDB_TIMEOUT

ステートフルストリーミング操作のために RocksDB ステートストアにアクセスする際、timeout=<funcName> ms 待機した後にネイティブ RocksDB 関数 <timeoutMs> の呼び出しがタイムアウトしました。エラーが解決しない場合は、もう一度やり直してクラスターを再起動してください。

STATE_STORE_NULL_TYPE_ORDERING_COLS_NOT_SUPPORTED

範囲スキャンエンコーダーでは、index=<fieldName> で name=<index> を持つ null 型の順序付け列はサポートされていません。

STATE_STORE_PROVIDER_DOES_NOT_SUPPORT_FINE_GRAINED_STATE_REPLAY

指定された状態ストアプロバイダー <inputClass> は、org.apache.spark.sql.execution.streaming.state.SupportsFineGrainedReplay を拡張しません。

そのため、状態データソースのオプション snapshotStartBatchId または readChangeFeed はサポートされていません。

STATE_STORE_PROVIDER_MIGRATION_INVALID_CHECKPOINT

州ストアプロバイダーの移行チェックポイントの場所「<checkpointLocation>」が無効な状態にあります。

詳細はSTATE_STORE_PROVIDER_MIGRATION_INVALID_CHECKPOINTをご覧ください。

STATE_STORE_ROCKSDB_ZIP_ALREADY_EXISTS

RocksDB スナップショット zip ファイル <zipFilePath> は既に存在します。これは、スナップショットが DFS に既にアップロードされていることを意味します。

(allowVersionOverwrite=<allowVersionOverwrite>, shouldUseCommitService=<shouldUseCommitService>)

STATE_STORE_STATE_SCHEMA_FILES_THRESHOLD_EXCEEDED

<numStateSchemaFiles> 状態スキーマファイルの数がこのクエリの状態スキーマファイルの最大数を超えています: <maxStateSchemaFiles>。

追加: <addedColumnFamilies>、削除: <removedColumnFamilies>

'spark.sql.streaming.stateStore.stateSchemaFilesThreshold' を大きい数値に設定するか、状態スキーマの変更を元に戻してください

STATE_STORE_UNSUPPORTED_OPERATION_ON_MISSING_COLUMN_FAMILY

列ファミリ <operationType> が見つからない場合、状態ストア操作 <colFamilyName> はサポートされません。

STATE_STORE_VALUE_SCHEMA_EVOLUTION_THRESHOLD_EXCEEDED

<numSchemaEvolutions> 状態スキーマの進化の数が、この列ファミリで許可されている状態スキーマの進化 (<maxSchemaEvolutions>) の最大数を超えています。

問題のある列ファミリ: <colFamilyName>

'spark.sql.streaming.stateStore.valueStateSchemaEvolutionThreshold' を大きい数値に設定するか、状態スキーマの変更を元に戻してください

状態ストア値スキーマの互換性がありません

指定された値スキーマが、演算子状態の既存のスキーマと一致しません。

既存のスキーマ=<storedValueSchema>; 指定のスキーマ=<newValueSchema>。

スキーマ検証なしでクエリを実行するには、spark.sql.streaming.stateStore.stateSchemaCheck を false に設定します。

スキーマ検証なしで実行すると、非決定論的な動作が行われる可能性があることに注意してください。

詳細については、STATE_STORE_VALUE_SCHEMA_NOT_COMPATIBLEを参照してください。

STATE_STORE_VARIABLE_SIZE_ORDERING_COLS_NOT_SUPPORTED

index=<fieldName> で name=<index> を持つ可変サイズ順序列は、範囲スキャンエンコーダーではサポートされていません。

STATIC_ONLY_REQUIRES_EXTENDED

STATIC ONLY 修飾子には、 EXTENDED または FORMATTED オプションが必要です。

使用: DESCRIBE TABLE EXTENDED table_name STATIC のみ

STATIC_ONLY_UNSUPPORTED_OPTION

<option>句は、STATIC ONLY 修飾子ではサポートされていません。

STATIC_PARTITION_COLUMN_IN_INSERT_COLUMN_LIST

SQLSTATE: 42713

静的パーティション列 <staticName> は、列リストにも指定されます。

STDS_CHANGE_FEED_ACROSS_REWIND_NOT_ALLOWED

バッチ<changeStartBatchId>で巻き戻し操作が発生したため、バッチ<changeEndBatchId>からバッチ <rewindBatchId>への状態変更フィードを読み取ることができません (バッチ <rewindTargetBatchId>に巻き戻し)。

変更ログは、巻き戻し境界を越えて無効です。

changeStartBatchId ><rewindBatchId> または changeEndBatchId <<rewindBatchId>を指定します。

STDS_COMMITTED_BATCH_UNAVAILABLE

コミットされたバッチが見つかりません。チェックポイントの場所: <checkpointLocation>。停止する前に、クエリが実行され、マイクロバッチがコミットされていることを確認します。

STDS_CONFLICT_OPTIONS

<options> オプションを一緒に指定することはできません。いずれかを指定してください。

STDS_FAILED_TO_READ_OPERATOR_METADATA

checkpointLocation=<checkpointLocation> および batchId=<batchId>の演算子メタデータを読み取れませんでした。

ファイルが存在しないか、ファイルが破損しています。

ストリーミングクエリを再実行して演算子メタデータを作成し、エラーが解決しない場合は対応するコミュニティまたはベンダーに報告します。

STDS_FAILED_TO_READ_STATE_SCHEMA

状態スキーマを読み取れませんでした。ファイルが存在しないか、ファイルが破損しています。オプション: <sourceOptions>.

ストリーミングクエリを再実行して状態スキーマを構築し、エラーが解決しない場合は対応するコミュニティまたはベンダーに報告します。

STDS_INVALID_OPTION_VALUE

ソースオプション '<optionName>' の値が無効です。

詳細については、STDS_INVALID_OPTION_VALUE を参照してください

STDS_MIXED_CHECKPOINT_FORMAT_VERSIONS_NOT_SUPPORTED

異なるチェックポイント形式のバージョン間での読み取り状態はサポートされていません。

startBatchId=<startBatchId>、endBatchId=<endBatchId>。

startFormatVersion=<startFormatVersion>、endFormatVersion=<endFormatVersion>。

'<optionName>' を指定する必要があります。

STDS_SNAPSHOT_ACROSS_REWIND_NOT_ALLOWED

バッチ <snapshotStartBatchId> からバッチ <batchId> に状態スナップショットを読み取ることができません。これは、バッチ <rewindBatchId> で巻き戻し操作が発生したためです (バッチ <rewindTargetBatchId>に巻き戻されます)。

スナップショットチェーンは、巻き戻し境界を越えて分割されます。

巻き戻しの前に、snapshotStartBatchId >= <rewindBatchId> またはバッチからの読み取りを指定します。

STORAGE_PARTITION_JOIN_INCOMPATIBLE_REDUCED_TYPES

互換性のない縮小型が生成されたストレージパーティション結合パーティション変換、

左レジューサー: <leftReducers> 返されます: <leftReducedDataTypes>、

右の還元子: <rightReducers> 返されます: <rightReducedDataTypes>。

STREAMING_AQE_NOT_SUPPORTED_FOR_STATEFUL_OPERATORS

アダプティブクエリ実行は、構造化ストリーミングのステートフル演算子ではサポートされていません。

STREAMING_AUTO_NAMING_SUPPORT_ERROR

ストリーミングクエリは自動ソースネーミングをサポートしていません。

詳細についてはSTREAMING_AUTO_NAMING_SUPPORT_ERRORをご覧ください。

STREAMING_CHECKPOINT_EXPORT_ERROR

ストリーミングチェックポイントで exportCheckpoint 操作を実行中にエラーが発生しました。

詳細については、STREAMING_CHECKPOINT_EXPORT_ERRORを参照してください。

STREAMING_CHECKPOINT_LOCATION_NOT_SPECIFIED

SQLSTATE: 42K0I

checkpointLocation は option("checkpointLocation", ...) または SparkSession.conf.set("<config>", ...) を使用して指定する必要があります。

STREAMING_CHECKPOINT_LOG_WRITE_FAILURE

ストリーミングクエリのチェックポイントログエントリを書き込めませんでした。

詳細についてはSTREAMING_CHECKPOINT_LOG_WRITE_FAILUREをご覧ください。

STREAMING_CHECKPOINT_METADATA_ERROR (ストリーミングのチェックポイントメタデータエラー)

ストリーミングチェックポイントメタデータでエラーが発生しました。

詳細については、STREAMING_CHECKPOINT_METADATA_ERRORを参照してください。

STREAMING_CHECKPOINT_PINNING_NOT_ENABLED

チェックポイントの場所が <checkpointLocation>されているストリーミングクエリでは、ピン留めは有効になっていません。

ストリーミングクエリは実行中ですが、ピン留めは有効になっていません。

リワインド/再生が有効になっている状態でストリーミングクエリが開始されていることを確認します。

STREAMING_CHECKPOINT_PIN_BATCH_ERROR

batchId=<checkpointLocation> でチェックポイントの location=<batchId> を使用したストリーミングクエリのピン操作を実行できませんでした。

詳細については、STREAMING_CHECKPOINT_PIN_BATCH_ERRORを参照してください。

STREAMING_CHECKPOINT_REWIND_ERROR

チェックポイントの location=<checkpointLocation> を使用したストリーミングクエリの巻き戻し操作を実行できませんでした。

詳細については、STREAMING_CHECKPOINT_REWIND_ERRORを参照してください。

STREAMING_CHECKPOINT_REWIND_OPTIONS_ERROR

ストリーミングチェックポイントの巻き戻し操作中にエラーが発生しました。

詳細については、STREAMING_CHECKPOINT_REWIND_OPTIONS_ERRORを参照してください。

STREAMING_CHECKPOINT_SET_PROPERTIES_ERROR

ストリーミングチェックポイントで setCheckpointProperties 操作を実行中にエラーが発生しました。

詳細については、STREAMING_CHECKPOINT_SET_PROPERTIES_ERRORを参照してください。

STREAMING_FROM_MATERIALIZED_VIEW

具体化されたビュー <viewName>からストリーミングできません。具体化されたビューからのストリーミングはサポートされていません。

STREAMING_FROM_METRIC_VIEW

メトリックビュー <viewName>からストリーミングできません。メトリックビューからのストリーミングはサポートされていません。

STREAMING_OUTPUT_MODE

ストリーミング出力モードが無効です: <outputMode>。

詳細については、STREAMING_OUTPUT_MODE を参照してください。

STREAMING_PYTHON_RUNNER_INITIALIZATION_COMMUNICATION_FAILURE

初期構成通信中にストリーミングランナーの初期化に失敗しました。原因: <msg>

STREAMING_QUERY_EVOLUTION_ERROR

ストリーミングクエリの進化エラー:

詳細については、STREAMING_QUERY_EVOLUTION_ERRORを参照してください。

STREAMING_QUERY_ID_MISMATCH

ユーザー指定のストリーミングクエリ ID '<queryId>' が、チェックポイントの '<checkpointQueryId>' に格納されている ID '<checkpointLocation>' と一致しません。

STREAMING_QUERY_STOP_TIMEOUT

SQLSTATE: 57012

ストリーム [id = <id>, runId = <runId>] のストリーム実行スレッドが <timeoutMs> ミリ秒以内に停止しませんでした( <config>で指定)。ストリーミングクエリスレッドで何が実行されていたかの原因を確認してください。

STREAMING_RATE_SOURCE_OFFSET_VERSION_MISMATCH

期待されるバージョンは<expectedVersion>ですが、実際にはバージョン<actualVersion>が取得されました。続行するには、レートソースオプションでオプション "version" を <expectedVersion> に設定します。たとえば、spark.readStream.format("rate").option("version", "<expectedVersion>")。

STREAMING_RATE_SOURCE_V2_PARTITION_NUM_CHANGE_UNSUPPORTED

前のマイクロバッチで使用されたパーティション (<prevNum>) の数は、現在のパーティション数 (<currNum>) とは異なります。次の 2 つの理由が考えられます。

クエリの再起動中にレートソースのオプション "numPartitions" が変更されます。
クエリの再起動中にクラスターのサイズが変更される可能性があります。

レートソースのオプション "numPartitions" を <prevNum> に明示的に設定して、この問題を解決します。

リアルタイムモードクエリ<queryId><maxAttempts>回(<waitBudgetMs>ミリ秒)後に<totalSlots>スロットを予約できませんでした。クラスタ容量不足のためです。サーバーレスのレート上限を引き上げて、クエリをやり直してください。問題が続く場合は、Azure Databricksサポートに連絡してください。

STREAMING_REAL_TIME_MODE_SLOT_RESERVATION_UPDATE_DENIED

リアルタイムモードクエリ <queryId> は、スケジューラが完全なリクエストを許可しなかったため、スロット予約を <totalSlots> スロットに更新できませんでした。クラスターの容量が十分であることを確認し、クエリを再起動してください。

ストリーミングリアルタイムウォーターマーク伝搬

ストリーミングリアルタイムのウォーターマーク伝播には、次の制限があります。

詳細については、STREAMING_REAL_TIME_WATERMARK_PROPAGATIONを参照してください。

STREAMING_SHUFFLE_CONNECTION_FAILURE

ストリーミングのシャッフルライター <writerId>と連絡が取れませんでした。

STREAMING_SINK_DELIVERY_MODE

ストリーミングシンク配信モードが無効です: <deliveryMode>。

詳細については、STREAMING_SINK_DELIVERY_MODEを参照してください。

STREAMING_SKIP_OFFSETS_INVALID_RANGE

スキップオフセット範囲が無効です。終了オフセット <endOffset> が開始オフセット <startOffset>未満です。このオフセット範囲を修正して、もう一度やり直してください。

STREAMING_SOURCE_DEFINITION_CHANGED

ストリーミングクエリでは、実行中に 1 つ以上のソース (基になるテーブル、ビュー、ポリシーなど) に変更が発生しました。これにより、ソースから読み取られるデータが正しくないか一貫性がない可能性があります。最新バージョンのソースを取得するには、新しいデータフレームでストリーミングクエリを再起動してください。

STREAMING_STATEFUL_OPERATOR_MISSING_STATE_DIRECTORY

ステートディレクトリが空か不足しているため、ステートフル演算子を使用してストリーミングクエリを再起動できません。

これは通常、状態ファイルが削除された場合、またはストリーミングクエリがステートフル演算子なしで以前に実行されたが、ステートフル演算子で再起動された場合に発生します。

ステートフル演算子を削除するか、新しいチェックポイントの場所を使用するか、不足している状態ファイルを復元してください。

STREAMING_STATEFUL_OPERATOR_NOT_MATCH_IN_STATE_METADATA

ストリーミングステートフル演算子名が、状態メタデータ内の演算子と一致しません。これは、ユーザーが既存のストリーミングクエリのステートフル演算子を追加/削除/変更するときに発生する可能性があります。

メタデータ内のステートフル演算子: [<OpsInMetadataSeq>];現在のバッチのステートフル演算子: [<OpsInCurBatchSeq>]。

STREAMING_TABLE_NEEDS_REFRESH

<tableName>を実行するには、ストリーミングテーブル <operation> を更新する必要があります。

テーブルが DBSQLから作成されている場合は、REFRESH STREAMING TABLE実行してください。

テーブルが Lakeflow 上の Spark 宣言パイプラインのパイプラインによって作成される場合は、パイプラインの更新を実行してください。

STREAMING_TABLE_NOT_SUPPORTED

ストリーミングテーブルは、LakeflowおよびAzure DatabricksのSQL Warehouse上のSpark Declarative Pipelinesでのみ作成および更新が可能です。

STREAMING_TABLE_OPERATION_NOT_ALLOWED

操作 <operation> は許可されていません。

詳細については、STREAMING_TABLE_OPERATION_NOT_ALLOWED を参照してください

STREAMING_TABLE_QUERY_INVALID

ストリーミングテーブル <tableName> は、ストリーミングクエリからのみ作成できます。このリレーションシップをストリーミングクエリに変換するには、STREAM キーワードを FROM 句に追加してください。

STREAMING_TIME_TRAVEL_SUPPORT_ERROR

ストリーミングクエリでは、時間移動はサポートされていません。

詳細については、STREAMING_TIME_TRAVEL_SUPPORT_ERRORを参照してください。

STREAMING_UNRESUMABLE_CONTROL_BATCH_DETECTED

未完了の制御バッチ <batchId> は再開できません。

詳細については、STREAMING_UNRESUMABLE_CONTROL_BATCH_DETECTEDを参照してください。

STREAM_NOT_FOUND_FOR_KINESIS_SOURCE

SYNTAX_DISCONTINUED

句またはキーワードのサポート: <clause> は、このコンテキストで廃止されました。

詳細については、SYNTAX_DISCONTINUED を参照してください。

TABLE_ACCESS_CONTROL_NOT_ENABLED

Hive Metastore <securables>で権限アクションを実行しようとしていますが、このクラスタではTable Access Controlが有効になっていません。

テーブル引数は許可されていません

TABLE パラメーターは、 <routineType>ではサポートされていません。

TABLE_LOCATION_URI_NOT_SPECIFIED

表 <identifier> ではlocationUriは指定されていません。

TABLE_NOT_VALID_INDEX

<tableName> が有効なインデックスではありません。有効なインデックス名を指定します。

TABLE_OPERATION_REQUIRES_STANDARD_COMPUTE

専用アクセスモードやNo Isolation計算から <operation> <tableName> できません。サーバーレスコンピュート、Azure DatabricksのSQLウェアハウス、または標準アクセスモードを使いましょう。

TABLE_OR_VIEW_ALREADY_EXISTS

テーブルまたはビュー <relationName> は既に存在するため作成できません。

別の名前を選択し、既存のオブジェクトを削除し、既存のオブジェクトを許容する IF NOT EXISTS 句を追加するか、既存の具体化されたビューを置き換える OR REPLACE 句を追加するか、OR REFRESH 句を追加して既存のストリーミングテーブルを更新します。

TABLE_OR_VIEW_NOT_FOUND

テーブルまたはビュー <relationName> が見つかりません。スキーマとカタログのスペルと正確性を確認します。

検索パス: <searchPath>。

スキーマで名前を修飾しなかった場合は、current_schema() 出力を確認するか、名前を正しいスキーマとカタログで修飾します。

ドロップ時のエラーを許容するには、DROP VIEW IF EXISTS または DROP TABLE IF EXISTSを使用します。

詳細については、TABLE_OR_VIEW_NOT_FOUND を参照してください

TABLE_TYPE_INCOMPATIBLE_WITH_ABAC_POLICY

<tableName>, <tableType>のテーブルの種類は、ABAC ポリシーをサポートしていません。

ポリシーを削除して再試行してください。

TABLE_VALUED_ARGUMENTS_NOT_YET_IMPLEMENTED_FOR_SQL_FUNCTIONS

まだ実装されていないため、引数 <action> を持つ SQL ユーザー定義関数 <functionName> を TABLE することはできません。

TABLE_VALUED_FUNCTION_FAILED_TO_ANALYZE_IN_PYTHON

Pythonユーザー定義テーブル関数の分析に失敗しました: <msg>

TABLE_VALUED_FUNCTION_REQUIRED_METADATA_INCOMPATIBLE_WITH_CALL

テーブルのメタデータが <functionName>されているため、テーブル関数 <requestedMetadata> を評価できませんでしたが、関数呼び出し <invalidFunctionCallProperty>。

TABLE_VALUED_FUNCTION_REQUIRED_METADATA_INVALID

テーブルのメタデータが無効であるため、テーブル関数 <functionName> を評価できませんでした。<reason>.

TABLE_VALUED_FUNCTION_TOO_MANY_TABLE_ARGUMENTS

SQLSTATE: 54023

テーブル値関数のテーブル引数が多すぎます。

1 つのテーブル引数を使用できますが、<num> を受け取りました。

許可する場合は、"spark.sql.allowMultipleTableArguments.enabled" を "true" に設定してください

TABLE_WITH_ID_NOT_FOUND

ID <tableId> を持つテーブルが見つかりません。 UUID の正確性を確認します。

TASK_WRITE_FAILED

<path>への行の書き込み中にタスクが失敗しました。

TEMP_CHECKPOINT_LOCATION_NOT_SUPPORTED

現在のワークスペースでは、暗黙的な一時ストリーミングチェックポイントの場所はサポートされていません。チェックポイントの場所を明示的に指定してください。

display() の場合は、次を使用してチェックポイントの場所を設定します。

display(df, チェックポイントの場所 = "your_path")

その他のすべてのストリーミングクエリでは、次の値を使用します。

.option("checkpointLocation", "your_path")。

TEMP_TABLE_CREATION_LEGACY_WITH_QUERY

CREATE TEMPORARY TABLE ... AS ...はサポートされていません。代わりに CREATE TEMPORARY VIEW を使用してください

TEMP_TABLE_CREATION_MUTUAL_EXCLUSIVE_SPECS

ドロップ時のエラーを許容するには、TEMP DROPTABLE IF EXISTS使用します。

<type>キーで地図をPythonに変換できません。 Python datetime.datetimeマイクロ秒単位の解像度であり、サブマイクロ秒単位の数字を表現できないため、2つの異なるナノ秒キーが1つのエントリーに収束することもあります。 Python変換パスのマップキーとしてナノ秒精度のタイムスタンプタイプは避けてください。

TO_FILE_ERROR

FILE 型への変換中にエラーが発生しました。 try_to_file()を使用してこのファイルをスキップし、代わりに null 値を取得します。

詳細については、TO_FILE_ERRORを参照してください。

TO_FILE_READ_UNAUTHORIZED

ユーザーは、パス <path>でソースファイルを読み取る権限がありません。 try_to_file()を使用してこれらのファイルをスキップし、代わりに null 値を取得します。

TRAILING_COMMA_IN_SELECT

SELECT 句で末尾のコンマが検出されました。 FROM 句の前の末尾のコンマを削除します。

TRANSACTION_CDF_SCHEMA_WITH_RESERVED_COLUMN_NAME

テーブルに予約列名 (<column_name>) が含まれているため、トランザクションで変更データフィードを有効にすることはできません。

続行するには、予約されていない列名のみがテーブルで使用されていることを確認します。

TRANSACTION_CDF_SETTING_HIGH_WATERMARK_NOT_ALLOWED

CDC アイデンティティのハイウォーターマークを手動で設定することはできません。

TRANSACTION_CONCURRENT_CATALOG_METADATA_CHANGE

オブジェクト <table>で同時メタデータの変更が検出されました。 ROLLBACK実行し、このトランザクションを再試行します。 Details:

詳細については、TRANSACTION_CONCURRENT_CATALOG_METADATA_CHANGEを参照してください。

TRANSACTION_CONCURRENT_COPY_INTO

テーブル COPY INTOで同時<tableName>操作が検出されました。トランザクションを再試行してください。

競合するコミット: <conflictingCommit>

TRANSACTION_CONTEXT_MISMATCH

現在のスレッドと Spark セッションの間でトランザクションコンテキストの不整合が検出されました。これは通常、Spark セッションが複数のスレッドで共有されている場合に発生します。各トランザクションに専用のセッションとスレッドを使用し、新しいトランザクションのセッションとスレッドを再利用する前に、そのスレッドでトランザクションをコミット/ロールバックしてください。 Details:

詳細については、TRANSACTION_CONTEXT_MISMATCHを参照してください。

TRANSACTION_MAX_COMMIT_TIMESTAMP_EXCEEDED

最大コミットタイムスタンプを超えた場合、トランザクションはコミットできません。 maxCommitTimestamp:<maxCommitTimestampMs> commitTimestamp:<commitTimestampMs>

TRANSACTION_NOT_SUPPORTED

ステートメントを実行できませんでした。

詳細については、TRANSACTION_NOT_SUPPORTEDを参照してください。

TRANSACTION_ROLLBACK_REQUIRED_AFTER_ABORT

現在のトランザクションが中止されました。続行する前に、 ROLLBACK TRANSACTION を実行してください。中止の理由:

詳細については、TRANSACTION_ROLLBACK_REQUIRED_AFTER_ABORTを参照してください。

TRANSFORM_WITH_STATE_USER_FUNCTION_ERROR

StatefulProcessor のユーザー定義関数 <function> でエラーが発生しました。理由: <reason>。

TRANSPOSE_EXCEED_ROW_LIMIT

SQLSTATE: 54006

行数が、<maxValues>のTRANSPOSEの許容制限を超えています。これが意図されている場合は、 <config> を少なくとも現在の行数に設定します。

TRANSPOSE_INVALID_INDEX_COLUMN

SQLSTATE: 42804

次の理由で、 TRANSPOSE のインデックス列が無効です。 <reason>

TRANSPOSE_NO_LEAST_COMMON_TYPE

Transposeでは、インデックス以外の列が共通の型を持つ必要がありますが、<dt1> と <dt2> はそうではありません。

TRIGGER_INTERVAL_INVALID

トリガー間隔は、秒全体に変換できる正の期間である必要があります。 <actual> 秒を受け取りました。

TRUNCATE_PARTITIONS_NOT_SUPPORTED

パーティションの切り捨てはサポートされていません。

TRUNCATE_PARTITION_NOT_SUPPORTED

パーティションの切り捨てはサポートされていません。

TUPLE_INVALID_INPUT_SKETCH_BUFFER

<function>の呼び出しが無効です。有効なタプルスケッチバッファーのみが入力としてサポートされます (対応するtuple_sketch_agg_*関数によって生成されたものなど)。

TUPLE_INVALID_INPUT_SKETCH_BUFFER_FAMILY

<function>への呼び出しが無効です。スケッチファミリ<expectedFamily>必要ですが、<actualFamily>を受け取りました。有効なタプルスケッチバッファー ( tuple_sketch_agg_* 関数によって生成) のみが入力としてサポートされます。

TUPLE_INVALID_SKETCH_MODE

<function>の呼び出しが無効です。モード '<mode>' はサポートされていません。有効なモードは、 <validModes>です。

TUPLE_IS_EMPTY

Scala のタプルのサポートが限られているため、空のタプルはサポートされていません。

TUPLE_SIZE_EXCEEDS_LIMIT

SQLSTATE: 54011

Scala のタプルのサポートが限られているため、22 を超える要素を持つタプルはサポートされていません。

UC_BUCKETED_TABLES

バケットテーブルは Unity カタログではサポートされていません。

UC_CATALOG_NAME_NOT_PROVIDED

Unity カタログの場合は、カタログ名を明示的に指定してください。例: SHOW GRANT your.address@email.com ON CATALOG main。

UC_COMMAND_NOT_SUPPORTED

コマンド: <commandName> は Unity カタログではサポートされていません。

詳細については、UC_COMMAND_NOT_SUPPORTED を参照してください

UC_COMMAND_NOT_SUPPORTED_IN_SERVERLESS

コマンド: <commandName> は、サーバーレスの Unity カタログクラスターではサポートされていません。代わりに、単一ユーザーまたは共有クラスターを使用してください。

UC_COMMAND_NOT_SUPPORTED_IN_SHARED_ACCESS_MODE

コマンド: <commandName> は、共有アクセスモードの Unity カタログクラスターではサポートされていません。代わりにシングルユーザーアクセスモードを使用してください。

UC_CONNECTION_ACCESS_FAILED

Unity CatalogにアクセスしてUC接続の「<connectionName>」を検証できませんでした。これは通常、タイムアウトやサーバーエラーなどの一時的なもので、チェックは再試行されます。

UC_CONNECTION_CHECK_FAILED

<errorMessage>

UC_EXTERNAL_VOLUME_MISSING_LOCATION

外部ボリュームには LOCATION 句が存在する必要があります。構文 'CREATE EXTERNAL VOLUME...LOCATION ...' を確認してください。外部ボリュームを作成します。

UC_FAILED_PROVISIONING_STATE

クエリはテーブル <tableName> を参照しようとしましたが、これを行うことができなかったため失敗しました: <failureReason>。テーブル <tableName> を更新して、アクティブなプロビジョニング状態であることを確認してから、クエリをもう一度やり直してください。

UC_FILE_SCHEME_FOR_TABLE_CREATION_NOT_SUPPORTED

ファイルスキーム <schemeName> を使用した Unity カタログでのテーブルの作成はサポートされていません。

代わりに、同じテーブルプロバイダーの CREATE CONNECTION コマンドを使用してフェデレーションデータソース接続を作成してから、CREATE FOREIGN CATALOG コマンドを使用して接続に基づいてカタログを作成し、そこにテーブルを参照してください。

UC_FLOWS_NOT_SUPPORTED

Unity カタログではフローはサポートされていません。

UC_HIVE_METASTORE_DISABLED_EXCEPTION

操作で Hive Metastore<identifier> を使用しようとしました。これは、アカウントまたはワークスペースでレガシアクセスが無効になっているために無効になっています。現在のセッションの既定のカタログと既定の名前空間設定を再確認してください。 Hive メタストアにアクセスする必要がある場合は、管理者に Unity カタログを使用して Hive メタストアフェデレーションを設定するよう依頼してください。

UC_HIVE_METASTORE_FEDERATION_CROSS_CATALOG_VIEW_NOT_SUPPORTED

Hive Metastore フェデレーションビューでは、複数のカタログ間の依存関係はサポートされていません。 Hive Metastore フェデレーションカタログのビュー <view> は、hive_metastoreまたはspark_catalog カタログからの依存関係を使用する必要がありますが、依存関係 <dependency> は別のカタログ <referencedCatalog>にあります。この制約を満たすように依存関係を更新してから、クエリまたはコマンドをもう一度やり直してください。

UC_HIVE_METASTORE_FEDERATION_NOT_ENABLED

Hive Metastore フェデレーションは、このクラスターでは有効になっていません。

カタログ <catalogName> へのアクセスは、このクラスターではサポートされていません

UC_INVALID_DEPENDENCIES

UC_機密情報_未有効化

Unity カタログシークレットのサポートが有効になっていません。

UC_SECRETはすでに存在します

UC_VOLUME_FGAC_NOT_ENABLED

Unity カタログボリュームのきめ細かいアクセス制御は、このインスタンスでは使用できません。

UC_VOLUME_NOT_FOUND

ボリューム <name> が存在しません。使用可能なボリュームを一覧表示するには、'SHOW VOLUMES' を使用してください。

UDF_ENVIRONMENT_ERROR

システムエラーのため、 <udfName> の UDF 依存関係をインストールできませんでした。

詳細については、UDF_ENVIRONMENT_ERROR を参照してください。

UDF_ENVIRONMENT_USER_ERROR

<udfName>の UDF 依存関係をインストールできませんでした。

詳細については、UDF_ENVIRONMENT_USER_ERRORを参照してください。

UDF_ERROR

関数の実行 <fn> 失敗しました

詳細については、UDF_ERROR を参照してください。

UDF_LIMITS

SQLSTATE: 54KD0

1 つ以上の UDF 制限に違反しました。

詳細については、UDF_LIMITS を参照してください。

UDF_MAX_COUNT_EXCEEDED

SQLSTATE: 54KD0

クエリ全体での UDF 制限 (UDF <maxNumUdfs> 個) を超えました (パブリックプレビュー中は制限されます)。 <numUdfs>が見つかりました。 UDF は <udfNames> です。

UDF_PYSPARK_ERROR

ワーカー Pythonが予期せず終了しました

詳細については、UDF_PYSPARK_ERROR を参照してください。

UDF_PYSPARK_UNSUPPORTED_TYPE

PySpark UDF <udf> (<eval-type>) は、共有アクセスモードのクラスターではサポートされていません。

UDF_PYSPARK_USER_CODE_ERROR

実行に失敗しました。

詳細については、UDF_PYSPARK_USER_CODE_ERROR を参照してください。

UDF_UNSUPPORTED_PARAMETER_DEFAULT_VALUE

パラメーターの既定値は、ユーザー定義の <functionType> 関数ではサポートされていません。

UDF_USER_CODE_ERROR

外部シャッフルサービスに登録できない: <message>

未認証

要求に操作の有効な認証資格情報がありません。

UNAUTHORIZED_ACCESS

未承認のアクセス:

<report>

UNBOUND_SQL_PARAMETER

SQLSTATE: 42P02

バインドされていないパラメーターが見つかりました: <name>。 args修正し、SQL リテラルまたはコレクションコンストラクター関数 (map(), array(), struct() など) へのパラメーターのマッピングを指定してください。

UNCLOSED_BRACKETED_COMMENT

未閉じの括弧で囲まれたコメントが見つかりました。コメントの末尾に */ を追加してください。

UNEXPECTED_INPUT_TYPE

関数 <paramIndex> のパラメーター <functionName> には <requiredType> 型が必要ですが、<inputSql> には型 <inputType>があります。

UNEXPECTED_INPUT_TYPE_OF_NAMED_PARAMETER

関数 <namedParamKey> の <functionName> パラメーターには <requiredType> 型が必要ですが、<inputSql> には型が <inputType>。<hint>

UNEXPECTED_OPERATOR_IN_STREAMING_VIEW

SQLSTATE: 42KDD

<op> ステートメント内でストリーミングソースとして予期しない演算子 CREATE VIEW が見つかりました。

ストリーミングビュークエリは、 SELECT, WHERE操作と UNION ALL 操作のみで構成する必要があります。

UNEXPECTED_POSITIONAL_ARGUMENT

ルーチン <routineName> には、<parameterName>に割り当てられた名前付き引数の後に位置引数が含まれているため、呼び出すことができません。位置引数が最初に来るように再配置してから、クエリをもう一度やり直してください。

UNEXPECTED_SERIALIZER_FOR_CLASS

クラス <className> には、予期しない式シリアライザーがあります。 "STRUCT" または "IF" を予期します。この値は "STRUCT" を返しますが、 <expr>が見つかりました。

UNION_NOT_SUPPORTED_IN_RECURSIVE_CTE

SQLSTATE: 42836

UNION演算子は、再帰的な共通テーブル式 (直接または間接的に参照するWITH句) 内ではまだサポートされていません。代わりに UNION ALL を使用してください。

ユニーク制約が無効化されました

一意制約機能が無効になっています。有効にするには、"spark.databricks.sql.dsv2.unique.enabled" を true に設定します。

UNKNOWN_FIELD_EXCEPTION

解析中に <changeType> が発生しました: <unknownFieldBlob>。自動再試行によって修正できます: <isRetryable>

詳細については、UNKNOWN_FIELD_EXCEPTION を参照してください。

UNKNOWN_POSITIONAL_ARGUMENT

ルーチン <routineName> の呼び出しには、<sqlExpr>位置に <pos> 不明な位置引数が含まれています。これは無効です。

UNKNOWN_PRIMITIVE_TYPE_IN_VARIANT

id <id> を持つ不明なプリミティブ型がバリアント値で見つかりました。

UNKNOWN_PROTOBUF_MESSAGE_TYPE

SQLSTATE: 42K0G

<descriptorName> をメッセージとして扱おうとしましたが、それは実際には <containingType>でした。

UNPIVOT_REQUIRES_ATTRIBUTES

SQLSTATE: 42K0A

UNPIVOT は、<given> 式が与えられていない場合、指定されたすべての <empty> 式が列であることを要求します。これらは列ではありません: [<expressions>]。

UNPIVOT_REQUIRES_VALUE_COLUMNS

SQLSTATE: 42K0A

UNPIVOTに少なくとも 1 つの値列を指定する必要があります。すべての列は ID として指定されます。

UNPIVOT_VALUE_DATA_TYPE_MISMATCH

ピボット解除値列は極めてまれな型を共有する必要がありますが、一部の型 [<types>] がそれに該当しません。

UNPIVOT_VALUE_SIZE_MISMATCH

SQLSTATE: 428C4

ピボット解除されたすべての値列のサイズは、値の列名 (<names>) と同じである必要があります。

UNRECOGNIZED_PARAMETER_NAME

ルーチン呼び出しには <routineName>という名前の引数の名前付き引数参照が含まれているため、ルーチン <argumentName> を呼び出すことはできませんが、このルーチンには、この名前の引数を含むシグネチャは含まれません。次のいずれかの意味でしたか? [<proposal>]。

UNRECOGNIZED_SQL_TYPE

認識できない SQL の種類 - 名前: <typeName>、id: <jdbcType>。

このコラムを読むには、 customSchema オプションで明示的にマッピングするか、このタイプを扱うカスタム JdbcDialect を登録してください。

UNRECOGNIZED_STATISTIC

統計 <stats> は認識されません。有効な統計には、 count, count_distinct, approx_count_distinct, mean, stddev, min, maxとパーセンタイル値が含まれます。パーセンタイルは、0% ~ 100%の範囲内で、数値の後に '%' を指定する必要があります。

UNRESOLVABLE_TABLE_VALUED_FUNCTION

テーブル値関数に <name> を解決できませんでした。

<name> がテーブル値関数として定義されていること、および必要なすべてのパラメーターが正しく指定されていることを確認してください。

<name> が定義されていない場合は、テーブル値関数を使用する前に作成してください。

テーブル値関数の定義の詳細については、Apache Spark のドキュメントを参照してください。

UNRESOLVED_ALL_IN_GROUP_BY

select 句に基づいて GROUP BY ALL のグループ化列を推論することはできません。グループ化列を明示的に指定してください。

UNRESOLVED_COLUMN

名前が <objectName> 列、変数、または関数パラメーターは解決できません。

詳細については、UNRESOLVED_COLUMN を参照してください。

SQLSTATE: 42K0S

未解決の名前付き式に対する <method> の呼び出しが無効です。

UNRESOLVED_ROUTINE

検索パス <routineName>のルーチン <searchPath> を解決できません。

<routineName>のスペルを確認し、ルーチンが存在することを確認し、カタログとスキーマに対する USE 権限を持っていることを確認し、ルーチンに対する EXECUTE 権限を持っていることを確認してください。

詳細については、UNRESOLVED_ROUTINE を参照してください。

UNRESOLVED_TABLE_PATH

テーブル <identifier> のストレージパスを解決できません。

UNRESOLVED_UC_SECRET_REFERENCE

UC シークレット参照 <secretName> は分析中に解決されませんでした。 UC シークレット参照は、クエリの実行前に解決して置き換える必要があります。

UNRESOLVED_USING_COLUMN_FOR_JOIN

USING 列 <colName> は、結合の <side> 側では解決できません。 <side> 側の列: [<suggestion>]。

UNRESOLVED_VARIABLE

検索パス <variableName>の変数 <searchPath> を解決できません。

UNSTRUCTURED_DATA_PROCESSING_UNSUPPORTED_FILE_FORMAT

指定されたステートメントのバッチ実行はサポートされていません。

詳細については、UNSUPPORTED_BATCH_PARAMETERIZED_STATEMENTを参照してください。

UNSUPPORTED_BATCH_TABLE_VALUED_FUNCTION

関数 <funcName> はバッチクエリをサポートしていません。

UNSUPPORTED_BUILT_IN_JDBC_DIALECT

<name> はサポートされている組み込みのJDBC方言ではありません。対応する方言は以下の通りです: <supportedNames>。

UNSUPPORTED_CALL

クラス "<methodName>" のメソッド "<className>" を呼び出すことはできません。

詳細については、UNSUPPORTED_CALL を参照してください。

UNSUPPORTED_CHAR_OR_VARCHAR_AS_STRING

char/varchar 型はテーブルスキーマでは使用できません。

Spark を Spark 3.0 以前と同じ文字列型として扱う場合は、"spark.sql.legacy.charVarcharAsString" を "true" に設定してください。

UNSUPPORTED_CHAR_OR_VARCHAR_COLLATION

char/varchar 型 <type> 照合順序を指定できません。

UNSUPPORTED_CLAUSE_FOR_OPERATION

<clause> は、<operation>ではサポートされていません。

UNSUPPORTED_COLLATION

照合順序 <collationName> は、次の場合にサポートされていません。

詳細については、UNSUPPORTED_COLLATION を参照してください。

UNSUPPORTED_COMMON_ANCESTOR_LOC_FOR_FILE_STREAM_SOURCE

ソースパスと sourceArchiveDir の共通の先祖を UC に登録する必要があります。

このエラーメッセージが表示された場合は、ソースパスと sourceArchiveDir を別の外部の場所に登録している可能性があります。

1 つの外部の場所に配置してください。

UNSUPPORTED_CONNECT_FEATURE

<fieldName>のため、生成式 <expressionStr> で生成された列 <reason> を作成できません。

UNSUPPORTED_EXPR_FOR_OPERATOR

クエリ演算子 <operator> 1つ以上のサポートされていない式を含みます。

<operator>演算子にウィンドウ関数、集約関数、生成関数を省くように書き直すことを検討してください。

式 [<invalidExprSqls>] が無効です

UNSUPPORTED_EXPR_FOR_PARAMETER

クエリパラメーターにサポートされていない式が含まれています。

パラメーターには、変数またはリテラルを指定できます。

式 [<invalidExprSql>] が無効です

UNSUPPORTED_EXPR_FOR_WINDOW

SQLSTATE: 42P20

式 <sqlExpr> ウィンドウ関数内ではサポートされていません。

UNSUPPORTED_FEATURE

この機能はサポートされていません。

詳細については、UNSUPPORTED_FEATURE を参照してください。

Hive Parquet SerDe では、テーブル <tableName>のこのデータ型はサポートされていません。

詳細については、UNSUPPORTED_HIVE_PARQUET_TYPEを参照してください。

UNSUPPORTED_HIVE_TABLE_READ_ON_DBSQL

Azure Databricks SQLでは、SerDe '<serde>'、入力フォーマット「<inputFormat>」、出力フォーマット「<outputFormat>」でHiveテーブル「<identifier>」を読み取ることは許可されていません。サポートされているデータソースは <allowlist> のみです。

Azure Databricks SQLでテーブルを読む必要がある場合は、「CREATE TABLE TableName USING DELTA AS SELECT * FROM <identifier>」というクエリで、Azure DatabricksノートブックのDelta形式の新しいテーブルに変換することをお勧めします

UNSUPPORTED_HIVE_TYPE

Spark SQLがこのデータ型をサポートしていないため、<fieldName>列のHive型<fieldType>を読み取れません。

UNSUPPORTED_INITIAL_POSITION_AND_TRIGGER_PAIR_FOR_KINESIS_SOURCE

初期位置 <trigger> を持つ <initialPosition> は、Kinesis ソースではサポートされていません

UNSUPPORTED_INSERT

ターゲットに挿入できません。

詳細については、UNSUPPORTED_INSERT を参照してください

UNSUPPORTED_INSERT_WITH_SCHEMA_EVOLUTION

INSERT WITH SCHEMA EVOLUTION ...は、このテーブル形式ではサポートされていません。

この演算 <operation> はContinuousMemorySinkではサポートされていません。

UNSUPPORTED_OVERWRITE

SQLSTATE: 42902

読み込み中のターゲットは上書きできません。

詳細については、UNSUPPORTED_OVERWRITE を参照してください

UNSUPPORTED_PARTITION_TRANSFORM

サポートされていないパーティション変換: <transform>。サポートされている変換は identity, bucketであり、 clusterBy。変換式で次のいずれかを使用していることを確認します。

UNSUPPORTED_PIPELINE_SPARK_SQL_COMMAND

Lakeflowパイプラインの spark.sql("...")API では「<command>'はサポートされていません。

シングルパスアナライザーは、<feature>をまだサポートしていないため、このクエリまたはコマンドを処理できません。

UNSUPPORTED_SQL_UDF_USAGE

<functionName>での SQL 関数<nodeName>の使用はサポートされていません。

UNSUPPORTED_STREAMING_OPERATOR_WITHOUT_WATERMARK

<outputMode> 出力モードは、ウォーターマークのないストリーミング DataFrames/DataSets での <statefulOperator> ではサポートされていません。

UNSUPPORTED_STREAMING_OPTIONS_FOR_VIEW

この関数 <function> では、サポートされていない機能が使用されます。

詳細については、UNSUPPORTED_UDF_FEATUREを参照してください。

UNSUPPORTED_UDF_TYPES_IN_SAME_PLACE

UDF 型を一緒に使用することはできません: <types>

UNTYPED_SCALA_UDF

型指定されていない Scala UDF を使用しています。この UDF には入力型情報がありません。

Spark はプリミティブ型の引数を使用して Scala クロージャに盲目的に null を渡す場合があり、クロージャには null 引数のJava型の既定値が表示されます。たとえば、udf((x: Int) => x, IntegerType)、null 入力の場合は結果は 0 になります。このエラーを取り除くには、次の操作を行います。

udf((x: Int) => x)など、型指定された Scala UDF API (戻り値の型パラメーターなし) を使用します。
入力型がすべてプリミティブでない場合は、JAVA UDF API (udf(new UDF1[String, Integer] { override def call(s: String): Integer = s.length() }, IntegerType) など) を使用します。
"spark.sql.legacy.allowUntypedScalaUDF" を "true" に設定し、この API を慎重に使用してください。

UPGRADE_NOT_SUPPORTED

テーブルは、Hive メタストアから Unity カタログへのアップグレードの対象ではありません。 Reason:

詳細については、UPGRADE_NOT_SUPPORTED を参照してください

USER_DEFINED_FUNCTIONS

ユーザー定義関数が無効です。

詳細については、USER_DEFINED_FUNCTIONS を参照してください。

USER_HOME_CATALOG_NOT_FOUND_EXCEPTION

SQLSTATE: 割り当てなし

ユーザーホームカタログが見つからないため、 USER_HOME_CATALOG SQL 関数を実行できませんでした。ワークスペース管理者に連絡してこの機能を有効にし、カタログエクスプローラーにユーザーホームカタログが存在することを確認し、コマンドを再試行してください。

USER_RAISED_EXCEPTION

SQLSTATE: P0001

<errorMessage>

USER_RAISED_EXCEPTION_PARAMETER_MISMATCH

SQLSTATE: P0001

raise_error() 関数は、パラメーター <errorClass>を受け取る <expectedParms> のエラークラスを生成するために使用されました。

指定されたパラメーター <providedParms> 想定されるパラメーターと一致しません。

必要なすべてのパラメーターを必ず指定してください。

USER_RAISED_EXCEPTION_UNKNOWN_ERROR_CLASS

SQLSTATE: P0001

raise_error() 関数は、不明なエラークラス (<errorClass>) を発生させるために使用されました

USER_SPECIFIED_AND_ACTUAL_SCHEMA_MISMATCH

ユーザー指定のスキーマが実際のスキーマと一致しません。

ユーザー指定: <schema>、実際の値: <actualSchema>. 使用している場合

DataFrameReader.schema API またはテーブルを作成する場合は、スキーマを指定しないでください。

または、存在するテーブルをスキャンしている場合は、削除して再作成してください。

ユーザー指定と推定されたスキーマの非互換性

テーブル '<tableName>' には、スキーマと互換性のないユーザー指定のスキーマがあります

クエリから推論されます。

<streamingTableHint>

宣言されたスキーマ:

<specifiedSchema>

VARIABLE_NOT_FOUND

変数 <variableName> が見つかりません。スキーマとカタログのスペルと正確性を確認します。

スキーマとカタログで名前を修飾しなかった場合は、current_schema() の出力を確認するか、名前を正しいスキーマとカタログで修飾します。

ドロップ時のエラーを許容するには、DROP VARIABLE IF EXISTSを使用します。

VARIANT_CONSTRUCTOR_SIZE_LIMIT

16 MiB を超えるバリアントを構築できません。バリアント値の最大許容サイズは 16 MiB です。

VARIANT_DUPLICATE_KEY

オブジェクトキーの <key>が重複しているため、バリアントのビルドに失敗しました。

VARIANT_PATH_TYPE_MISMATCH

経路「<path>」は、<functionName>の「<failedAt>」の変異値と互換しません。

VARIANT_SIZE_LIMIT

<sizeLimit>で <functionName> より大きいバリアントを構築することはできません。

この式には大きな入力文字列を使用しないでください (たとえば、関数呼び出しを追加して式のサイズを確認し、大きすぎる場合は最初に NULL に変換します)。

VECTOR_DIMENSION_MISMATCH

<functionName>に渡されるベクトルの次元は同じである必要がありますが、<leftDim>と<rightDim>。

VECTOR_INDEX_CORRUPT_METADATA

ベクターインデックス <indexName>のメタデータを読み取ることができません。インデックスを削除して再作成します。

詳細については、VECTOR_INDEX_CORRUPT_METADATAを参照してください。

VECTOR_INDEX_INVALID_PARAMETER

パラメータ、テーブル、またはカラムの設定が無効であるため、ベクトルインデックスを作成できません。

詳細については、VECTOR_INDEX_INVALID_PARAMETERを参照してください。

VECTOR_INDEX_NAME_CONFLICTS_WITH_TABLE

名前が <indexName> テーブルが既に存在します。既存のテーブルと競合しないカスタムインデックス名を指定します。

VECTOR_OPTIMIZATION_INVALID_SCORING_FUNCTION

<functionName> サポートされた組み込みベクトルスコアリング関数には解決されません。サポートされている組み込み機能は以下の通りです: <allowedFunctions>。

VERSIONED_CLONE_LATEST_TARGET_VERSION_GREATER_THAN_LATEST_SOURCE_VERSION

ターゲットバージョン <latestTargetVersion> はソースバージョン <latestSourceVersion>より大きいです。

VERSIONED_CLONE_OVERLAPPING_ICEBERG_PATHS

ソースパス '<sourcePath>' とターゲットパス '<targetPath>' が重複しています。複製には、重複しないパスが必要です。

VERSIONED_CLONE_SOURCE_TABLE_CHANGED

ソーステーブルはクローン試行錯誤の間に置き換えられました。期待元のUCテーブルIDは <expectedId> ですが、見つかり <actualId>。

VERSIONED_CLONE_UNSUPPORTED_FEATURE

バージョン管理された複製で、サポートされていない機能が検出されました。

詳細については、VERSIONED_CLONE_UNSUPPORTED_FEATUREを参照してください。

VERSIONED_CLONE_UNSUPPORTED_TABLE_FEATURE

ソーステーブル履歴には、この DBR バージョンのバージョン管理された複製でサポートされていないテーブル機能 ( <unsupportedFeatureNames>) が含まれています。

新しい DBR バージョンにアップグレードしてください。

VIEW_ALREADY_EXISTS

ビュー <relationName> は既に存在するため、作成できません。

別の名前を選択するか、既存のオブジェクトを削除または置き換えるか、既存のオブジェクトを許容する IF NOT EXISTS 句を追加します。

VIEW_DDL_CONCURRENT_MODIFICATION

この作戦は、別の同時進行作戦によって修正されたため失敗 <viewName> しました。最新のビューに適用するように、文をやり直してください。

VIEW_EXCEED_MAX_NESTED_DEPTH

SQLSTATE: 54K00

ビューの深度 <viewName> が最大ビュー解像度の深度 (<maxNestedDepth>) を超えています。

エラーを回避するため、分析は中止されます。この問題を回避する場合は、"spark.sql.view.maxNestedViewDepth" の値を増やしてみてください。

VIEW_NOT_FOUND

ビュー <relationName> が見つかりません。スキーマとカタログのスペルと正確性を確認します。

スキーマで名前を修飾しなかった場合は、current_schema() 出力を確認するか、名前を正しいスキーマとカタログで修飾します。

ドロップ時のエラーを許容するには、DROP VIEW IF EXISTSを使用します。

VIEW_WRITE_NOT_ALLOWED

ビュー <name>に書き込めません。代わりにテーブルに書き込んでください。

VOLUME_ALREADY_EXISTS

ボリューム <relationName> は既に存在するため作成できません。

別の名前を選択するか、既存のオブジェクトを削除または置き換えるか、既存のオブジェクトを許容する IF NOT EXISTS 句を追加します。

WATERMARK_ADVANCEMENT_STRATEGY

WKB の解析中に位置 <parseError> でエラー <pos> が発生しました

詳細については、WKB_PARSE_ERROR を参照してください。

WRITE_STREAM_NOT_ALLOWED

writeStream は、ストリーミングデータセット/DataFrame でのみ呼び出すことができます。

WRONG_COLUMN_DEFAULTS_FOR_DELTA_ALTER_TABLE_ADD_COLUMN_NOT_SUPPORTED

新しい値を追加するときに DEFAULT 値がサポートされていないため、コマンドの実行に失敗しました

列を既存の Delta テーブルに移動します。既定を指定せずに列を追加してください

最初に値を入力し、次に 2 番目の ALTER TABLE ALTER COLUMN SET DEFAULT コマンドを実行して適用します

今後挿入される行に対して代わりに適用してください。

WRONG_COLUMN_DEFAULTS_FOR_DELTA_FEATURE_NOT_ENABLED

列 <commandType> 値が割り当てられたため、コマンド DEFAULT 実行できませんでした。

対応するテーブル機能が有効になっていませんでした。コマンドをもう一度やり直してください

ALTER TABLE tableName SET

TBLPROPERTIES('delta.feature.allowColumnDefaults' = 'supported')。

WRONG_COMMAND_FOR_OBJECT_TYPE

操作 <operation> には <requiredType>が必要です。しかし、<objectName> は <foundType>です. 代わりに <alternative> を使用してください。

WRONG_NUM_ARGS

SQLSTATE: 42605

<functionName> には <expectedNum> パラメーターが必要ですが、実際の数は <actualNum>です。

詳細については、WRONG_NUM_ARGS を参照してください。

XML_ROW_TAG_MISSING

<rowTag> オプションは、XML 形式のファイルの読み取り/書き込みに必要です。

XML_UNSUPPORTED_NESTED_TYPES

SQLSTATE: 0N000

XML は、<innerDataType>の内部型として<dataType>をサポートしていません。 <innerDataType>内で使用するときは、<dataType> を StructType フィールド内でラップしてください。

XML_WILDCARD_RESCUED_DATA_CONFLICT_ERROR

復旧されたデータとワイルドカード列を同時に有効にすることはできません。 wildcardColumnName オプションを削除します。

ZIP_PLANS_NOT_MERGEABLE

zip()内の2つのDataFrameはマージできません。外部のProjectチェーンを除去した後も同じ標準化されたプランを作成し、非スカラーのPython UDFを含んではいけません。

ZORDERBY_COLUMN_DOES_NOT_EXIST

ALTER TABLE <table> SET MANAGED は失敗しました。

詳細については、DELTA_ALTER_TABLE_SET_MANAGED_FAILEDを参照してください。

DELTA_ALTER_TABLE_SET_MANAGED_IN_PLACE_UNSUPPORTED

ALTER TABLE ... SET MANAGED IN PLACE テーブルが型 <tableType>であるため、サポートされていません。

DELTA_ALTER_TABLE_SET_MANAGED_NOT_ENABLED

ALTER TABLE ... SET MANAGED コマンドが有効になっていません。サポートが必要な場合はAzure Databricksのサポートチームにお問い合わせください。

DELTA_ALTER_TABLE_SET_MANAGED_TABLE_NOT_MIGRATABLE

ALTER TABLE <table> SET MANAGED は、指定されたテーブルを移行できません。

テーブルが有効な状態であることを確認し、コマンドを再試行してください。問題が続く場合は、Azure Databricksサポートに連絡してください。

詳細については、DELTA_ALTER_TABLE_SET_MANAGED_TABLE_NOT_MIGRATABLEを参照してください。

DELTA_ALTER_TABLE_SET_MANAGED_UNSUPPORTED_COPY_MOVE_SYNTAX

ALTER TABLE ... SET MANAGED [COPY | MOVE] 構文は、テーブル <table>ではサポートされていません。代わりに ALTER TABLE ... SET MANAGED を使用してください。

DELTA_ALTER_TABLE_SET_MANAGED_UNSUPPORTED_FOREIGN_TABLE

外部テーブル <table> は、UC マネージドテーブル ( <errorMessage>) への移行ではサポートされていません。

DELTA_ALTER_TABLE_UNSET_MANAGED_DOES_NOT_SUPPORT_CATALOG_OWNED

ALTER TABLE ... UNSET MANAGED では、Catalog-Owned (catalogManaged) 機能が有効になっているテーブルはサポートされていません。

このコマンドを実行する前に、 ALTER TABLE ... DROP FEATURE catalogManaged を使用して Catalog-Owned 機能を削除します。

DELTA_ALTER_TABLE_UNSET_MANAGED_DOES_NOT_SUPPORT_COMPATIBILITY_MODE

ALTER TABLE ... UNSET MANAGED は、互換モードが有効になっているテーブルをサポートしていません。

このコマンドを実行する前に、テーブルの互換モードを無効にします。

DELTA_ALTER_TABLE_UNSET_MANAGED_UNIFORMをサポートしていません

ALTER TABLE ... UNSET MANAGED は Uniform をサポートしていません。 Uniform を無効にするか、 UNSET MANAGED TRUNCATE UNIFORM HISTORYを使用します。

DELTA_ALTER_TABLE_UNSET_MANAGED_FAILED

<table> は、マネージドテーブルから外部テーブルにロールバックできません。

詳細については、DELTA_ALTER_TABLE_UNSET_MANAGED_FAILED を参照してください

DELTA_ALTER_TABLE_UNSET_MANAGED_NOT_ENABLED

ALTER TABLE ... UNSET MANAGED コマンドが有効になっていません。サポートが必要な場合はAzure Databricksのサポートチームにお問い合わせください。

DELTA_AMBIGUOUS_DATA_TYPE_CHANGE

SQLSTATE: 429BQ

<column> のデータ型を <from> から <to>に変更することはできません。この変更には列の削除と追加が含まれているため、あいまいです。 ALTER TABLE [ADD | DROP | RENAME] COLUMNを使用して、これらの変更を個別に行ってください。

DELTA_AMBIGUOUS_PARTITION_COLUMN

あいまいなパーティション列 <column> は <colMatches>になる可能性があります。

DELTA_AMBIGUOUS_PATHS_IN_CREATE_TABLE

CREATE TABLE には、<identifier> と <location>の 2 つの異なる場所があります。

LOCATION 条項をCREATE TABLE 文から削除するか、または設定することができます

<config> を true に設定して、このチェックをスキップします。

DELTA_ARCHIVED_FILES_IN_LIMIT

SQLSTATE: 42KDC

テーブル <table> には、LIMIT レコードの指定された <limit> を満たすのに十分な数のレコードがアーカイブされていないファイルに含まれていません。

アーカイブされていないファイルからは <numRecords> 件のレコードのみが見つかりました。

LIMITを下げて再挑戦してください。設定していなければ、デフォルトを上書きする明示的な LIMIT 節を追加してください。

DELTA_ARCHIVED_FILES_IN_SCAN

SQLSTATE: 42KDC

このクエリ <numArchivedFiles> 一部としてスキャンする必要がある、アーカイブされた可能性のあるファイルがテーブル <table> に見つかりました。

アーカイブされたファイルにアクセスできません。アーカイブが <archivalTime>として構成されるまでの現在の時刻。

アーカイブされたファイルを除外するようにクエリフィルターを調整してください。

DELTA_BLOCKED_WRITE_WITH_DROPPED_NULLTYPE

NullType 列を含む Delta テーブルからのスキーマの進化による書き込みはサポートされていません。升級到較新的 Azure Databricks Runtime 版本。

DELTA_BLOCK_COLUMN_MAPPING_AND_CDC_OPERATION

テーブルで変更データフィード (CDF) が有効になっていて、<opName>またはDROP COLUMNを使用してスキーマの変更が行われる場合、操作 "RENAME COLUMN" は許可されません。

DELTA_BLOOM_FILTER_DROP_ON_NON_EXISTING_COLUMNS

次の存在しない列のブルームフィルターインデックスを削除できません: <unknownColumns>。

DELTA_BLOOM_FILTER_INVALID_PARAMETER_VALUE

ブルームフィルターインデックスを作成できません。パラメータ値が無効です:'<message>'。

DELTA_BLOOM_FILTER_OOM_ON_WRITE

SQLSTATE: 82100

次の列のブルームフィルターインデックスの書き込み中に OutOfMemoryError が発生しました: <columnsWithBloomFilterIndices>。

"numItems" オプションに小さい値を選択するか、'fpp' オプションの値を大きくするか、インデックスを作成する列を減らすことで、ブルームフィルターインデックスのメモリ占有領域を減らすことができます。

DELTA_CANNOT_CHANGE_DATA_TYPE

SQLSTATE: 429BQ

テーブルスキーマは変更できません。

詳細は DELTA_CANNOT_CHANGE_DATA_TYPE

DELTA_CANNOT_CHANGE_LOCATION

SET TBLPROPERTIESを使用して Delta テーブルの 'location' を変更することはできません。代わりに ALTER TABLE SET LOCATION を使用してください。

DELTA_CANNOT_CHANGE_PROVIDER

'provider' は予約済みテーブルプロパティであり、変更することはできません。

DELTA_CANNOT_CREATE_BLOOM_FILTER_NON_EXISTING_COL

次の存在しない列のブルームフィルターインデックスを作成できません: <unknownCols>。

DELTA_CANNOT_CREATE_LOG_PATH

SQLSTATE: 42KD5

<path>を作成できません。

DELTA_CANNOT_DESCRIBE_VIEW_HISTORY

ビューの履歴を記述できません。

DELTA_CANNOT_DROP_BLOOM_FILTER_ON_NON_INDEXED_COLUMN

インデックスが作成されていない列のブルームフィルターインデックスを削除できません: <columnName>。

DELTA_CANNOT_DROP_CHECK_CONSTRAINT_FEATURE

CHECK 制約テーブル機能を削除できません。

最初に次の制約を削除する必要があります: <constraints>。

DELTA_CANNOT_DROP_COLLATIONS_FEATURE

DELTA_CANNOT_RELATIVIZE_PATH

SQLSTATE:428フィート

パーティション列にすべての列を使用することはできません。

DELTA_CANNOT_VACUUM_LITE

一部のファイルはデルタログによって参照されないため、VACUUM LITE はすべての対象ファイルを削除できません。 VACUUM FULL実行してください。

DELTA_CANNOT_WRITE_EMPTY_SCHEMA

Delta テーブルは、スキーマの一部がサポートされていないため、書き込み可能ではありません。

Reason:

詳細については、DELTA_CANNOT_WRITE_EMPTY_SCHEMAを参照してください。

DELTA_CANNOT_WRITE_INTO_VIEW

<table> はビューです。ビューへの書き込みはサポートされていません。

DELTA_CAST_OVERFLOW_IN_TABLE_WRITE

オーバーフローが発生したため、<sourceType> 型の値を <targetType> 型の列 <columnName> に書き込めませんでした。

入力値に try_cast を使用してオーバーフローを許容し、代わりに NULL を返します。

必要に応じて、<storeAssignmentPolicyFlag>を "LEGACY" に設定してこのエラーをバイパスするか、<updateAndMergeCastingFollowsAnsiEnabledFlag>を true に設定して古い動作に戻し、<ansiEnabledFlag>とUPDATEのMERGEに従います。

DELTA_CATALOG_MANAGED_TABLE_UPGRADE_OR_DOWNGRADE_NOT_SUPPORTED

カタログ管理テーブルのアップグレードまたはダウングレードはサポートされていません。代わりに、目的のテーブル機能を使用して新しいテーブルを作成します。

DELTA_CATALOG_MANAGED_TABLE_UPGRADE_WITH_OTHER_PROPERTIES

SQLSTATE: 429BQ

トランザクションログで参照 <filePath> ファイルが見つかりません。これは、テーブル DELETE ステートメントを使用するのではなく、ファイルシステムからデータが手動で削除された場合に発生する可能性があります。この要求は変更データフィードを対象としているように見えます。その場合、このエラーは、変更データファイルが保持期間を過ぎると発生し、VACUUM ステートメントによって削除された場合に発生する可能性があります。詳細については、<faqPath> を参照してください。

DELTA_CHANGE_TABLE_FEED_DISABLED

SQLSTATE: 42807

delta.enableChangeDataFeed が設定されたテーブルに書き込めません。デルタからのデータフィード変更は利用できません。

DELTA_CHECKPOINT_NON_EXIST_TABLE

存在しないテーブル <path> に対してチェックポイントを実行することはできません。 _delta_log ディレクトリ内のファイルを手動で削除しましたか?

DELTA_CLONE_AMBIGUOUS_TARGET

行の追跡を有効にする場合は、まず次を実行してソーステーブルの統計を収集する必要があります。

ANALYZE TABLE テーブル名 COMPUTE DELTA STATISTICS

DELTA_CLUSTERING_CANNOT_DISABLE_VARIANT_SHREDDING

バリアントシュレッディング(テーブルプロパティ「<tableProperty>」)はバリアントクラスタリング式を使用しているため無効にできません。バリアントのクラスタリングを ALTER TABLE...CLUSTER BY で先に除去し、その後バリアントのシュレッディングを無効にしてください。

DELTA_CLUSTERING_CLONE_TABLE_NOT_SUPPORTED

CLONE は、DBR バージョン < 14.0 の Liquid クラスタリングを使用するデルタテーブルではサポートされていません。

DELTA_CLUSTERING_COLUMNS_DATATYPE_NOT_SUPPORTED

CLUSTER BY は、次の列ではサポートされていません。 <columnsWithDataTypes> はデータスキップをサポートしていません。

DELTA_CLUSTERING_COLUMNS_MISMATCH

SQLSTATE: 42P10

指定されたクラスタリング列が既存のテーブルと一致しません。

指定されたもの: <providedClusteringColumns>
既存のもの: <existingClusteringColumns>

DELTA_CLUSTERING_COLUMN_MISSING_STATS

液体クラスタリングでは、クラスタリング列に統計が必要です。統計スキーマでクラスタリング列 '<columns>' が見つかりませんでした:

<schema>

DELTA_CLUSTERING_CREATE_EXTERNAL_NON_LIQUID_TABLE_FROM_LIQUID_TABLE

リキッドクラスタリングを使用したテーブルディレクトリからリキッドクラスタリングなしの外部テーブルを作成することはできません。パス: <path>。

DELTA_CLUSTERING_EXPRESSION_REQUIRES_STATS

「<expression>」式のクラスタリングは、クラスタリング式の統計収集が無効になっている場合、サポートされません。「<collectConfigKey>」と「<clusteringConfigKey>」を「true」に設定するか、変換せずにその列にクラスタリングしてください。

DELTA_CLUSTERING_NOT_SUPPORTED

'<operation>' はクラスタリングをサポートしていません。

DELTA_CLUSTERING_PHASE_OUT_FAILED

<phaseOutType>テーブル機能を使用してテーブルの<tableFeatureToAdd>を完了できません（理由: <reason>）。 OPTIMIZE コマンドをもう一度試してください。

== エラー ==

<error>

DELTA_CLUSTERING_REPLACE_TABLE_WITH_PARTITIONED_TABLE

リキッドクラスタリングを使用して Delta テーブルからパーティションテーブルに REPLACE を行うことはできません。

DELTA_CLUSTERING_SHOW_CREATE_TABLE_WITHOUT_CLUSTERING_COLUMNS

SHOW CREATE TABLE は、クラスター化列のない Liquid クラスタリングを使用する Delta テーブルではサポートされていません。

DELTA_CLUSTERING_TO_PARTITIONED_TABLE_WITH_NON_EMPTY_CLUSTERING_COLUMNS

DELTA_CLUSTER_BY_VARIANT_STATS_NOT_ENABLED

<tableSchema>

DELTA_COLUMN_PATH_NOT_NESTED

入れ子になったデータ型 <columnPath> 想定されていますが、<other>見つかりました。次のものを探していました:

入れ子になったフィールド内の <column> のインデックス。

Schema:

<schema>

DELTA_COLUMN_STRUCT_TYPE_MISMATCH

SQLSTATE: 2200G

構造体列 <source> は、<targetType>の <targetField> フィールド <targetTable> に挿入できません。

DELTA_COMMIT_INTERMEDIATE_REDIRECT_STATE

リダイレクトテーブル状態 '<state>' 内でテーブルのコミットを処理できません。

DELTA_COMPACTION_VALIDATION_FAILED

パス <compactedPath> から <newPath> への圧縮の検証に失敗しました。バグレポートを提出してください。

DELTA_COMPLEX_TYPE_COLUMN_CONTAINS_NULL_TYPE

SQLSTATE: 22005

<columName>の列<dataType>に入れ子になった VOID フィールドが見つかりました。 Delta では、複合型での VOID の記述はサポートされていません。

DELTA_CONCURRENT_APPEND

トランザクションの競合が検出されました。同時実行 <operation> テーブルにデータを追加 <tableName> 、バージョン <version>でコミットされます。

詳細については、DELTA_CONCURRENT_APPENDを参照してください。

DELTA_CONCURRENT_DELETE_DELETE

トランザクションの競合が検出されました。同時実行 <operation> 、このトランザクションが削除しようとしたテーブル <tableName> (バージョン <version> でコミット) からデータが削除されました。

詳細については、DELTA_CONCURRENT_DELETE_DELETEを参照してください。

DELTA_CONCURRENT_DELETE_READ

トランザクションの競合が検出されました。同時 <operation> 、このトランザクションが読み取ったテーブル <tableName> (バージョン <version> でコミット) からデータが削除されました。

詳細については、DELTA_CONCURRENT_DELETE_READを参照してください。

DELTA_CONCURRENT_IDENTITY_COLUMN_DISABLED

テーブル<tableId><operation>できません:同時識別カラムは無効化されます。

DELTA_CONCURRENT_IDENTITY_COLUMN_TOO_MANY_COLUMNS

SQLSTATE: 54011

表 <tableId> は <numColumns> 列の同時識別数を持ち、最大値の <maxColumns>を超えます。識別列の数を減らす。

DELTA_CONCURRENT_TRANSACTION

ConcurrentTransactionException: このエラーは、複数のストリーミングクエリで同じチェックポイントを使用してこのテーブルに書き込む場合に発生します。同じストリーミングクエリの複数のインスタンスを同時に実行しましたか?<conflictingCommit>

詳細については、<docLink> を参照してください。

DELTA_CONCURRENT_WRITE

ConcurrentWriteException: 同時実行トランザクションは、現在のトランザクションがテーブルを読み取ってから新しいデータを書き込みました。操作をもう一度お試しください。<conflictingCommit>

詳細については、<docLink> を参照してください。

DELTA_CONFLICTING_METADATA_DOMAIN

同時トランザクションにより、矛盾するメタデータドメイン <domain>が追加されました。

DELTA_CONFLICT_SET_COLUMN

SET 列 <columnList> との競合があります。

DELTA_CONF_OVERRIDE_NOT_SUPPORTED_IN_COMMAND

<command>中は、コマンドから構成 "<configuration>" を設定できません。 TBLPROPERTIES 句から削除してから、もう一度コマンドを再試行してください。

DELTA_CONF_OVERRIDE_NOT_SUPPORTED_IN_SESSION

<command>中に、SparkSession 構成から構成 "<configuration>" を設定することはできません。 spark.conf.unset("<configuration>") を実行して設定を解除してから、もう一度コマンドを再試行してください。

DELTA_CONSTRAINT_ALREADY_EXISTS

制約 '<constraintName>' は既に存在します。最初に古い制約を削除してください。

古い制約:

<oldConstraint>

DELTA_CONSTRAINT_DATA_TYPE_MISMATCH

列 <columnName> にはデータ型 <columnType> があり、この列は次の check 制約によって参照されるため、データ型 <dataType> に変更することはできません。

<constraints>

DELTA_CONSTRAINT_DEPENDENT_COLUMN_CHANGE

<tableProperties>

デルタ構成:

<configuration>

設定をマージしたい場合は(既存のフィールドを更新し新しいフィールドを挿入する)、SQL設定 <metadataCheckSqlConf> をfalseに設定してください。

DELTA_CONVERT_NON_PARQUET_TABLE

CONVERT TO DELTA では parquet テーブルのみがサポートされていますが、<sourceName> のソース <tableId> の変換を試みようとしています。

DELTA_CONVERT_TO_DELTA_ROW_TRACKING_WITHOUT_STATS

統計を収集せずに行の追跡を有効にすることはできません。

行の追跡を有効にする場合は、次の操作を行います。

コマンドを実行して統計収集を有効にする

SET <statisticsCollectionPropertyKey> = 真

NO CONVERT オプションを指定せずに、DELTA TO STATISTICS を実行します。

統計を収集しない場合は、行の追跡を無効にします。

次のコマンドを実行して、テーブル機能を既定で有効にすることを非アクティブ化します。

RESET <rowTrackingTableFeatureDefaultKey>

次を実行して、既定で table プロパティを非アクティブ化します。

SET <rowTrackingDefaultPropertyKey> = 偽

DELTA_COPY_INTO_TARGET_FORMAT

ターゲット COPY INTO デルタテーブルである必要があります。

DELTA_CREATE_EXTERNAL_TABLE_WITHOUT_SCHEMA

外部テーブルを作成しようとしている <tableName>

という外部テーブルを <path> から作成しようとしていますが、

入力パスが空です。

Delta の詳細については、<docLink> を参照してください。

DELTA_CREATE_EXTERNAL_TABLE_WITHOUT_TXN_LOG

Delta を使用して<tableName>から外部テーブル<path>を作成しようとしていますが、<logPath>にトランザクションログが存在しません。アップストリームジョブを調べて、format("delta") を使用して書き込み中であり、パスがテーブルのルートであることを確認します。

Delta の詳細については、<docLink> を参照してください。

DELTA_CREATE_TABLE_IDENTIFIER_LOCATION_MISMATCH

別の場所を持つパスベースの Delta テーブルの作成はサポートされていません。識別子: <identifier>、場所: <location>。

DELTA_CREATE_TABLE_MISSING_TABLE_NAME_OR_LOCATION

テーブル名または場所を指定する必要があります。

DELTA_CREATE_TABLE_SCHEME_MISMATCH

指定したスキーマが、<path>の既存のスキーマと一致しません。

== 指定 ==

<specifiedSchema>

== 既存 ==

<existingSchema>

== 違い ==

<schemaDifferences>

既存のスキーマを保持することを意図している場合は、次のコードを省略できます。

create table コマンドのスキーマ。それ以外の場合は、スキーマが一致していることを

スキーマが一致します。

DELTA_CREATE_TABLE_SET_CLUSTERING_TABLE_FEATURE_NOT_ALLOWED

<tableFeature>を使用 TBLPROPERTIES テーブル機能を有効にすることはできません。 CREATE OR REPLACE TABLE CLUSTER BY を使用して、クラスタリングを使用して Delta テーブルを作成してください。

DELTA_CREATE_TABLE_WITH_DIFFERENT_CLUSTERING

指定したクラスタリング列が、<path>の既存のクラスタリング列と一致しません。

== 指定 ==

<specifiedColumns>

== 既存 ==

<existingColumns>

DELTA_CREATE_TABLE_WITH_DIFFERENT_PARTITIONING

指定したパーティション分割が、<path>の既存のパーティション分割と一致しません。

== 指定 ==

<specifiedColumns>

== 既存 ==

<existingColumns>

DELTA_CREATE_TABLE_WITH_DIFFERENT_PROPERTY

指定したプロパティが、<path>の既存のプロパティと一致しません。

== 指定 ==

<specifiedProperties>

DELTA_DEEP_CLONE_MV_ST_MISSING_PIPELINE_UUID

ソーステーブル <sourceTable> にはパイプラインUUIDがありません。ディープクローンには、関連付けられたパイプラインを含むソースが必要です。

DELTA_DEEP_CLONE_MV_ST_TARGET_ALREADY_EXISTS_AS_DELTA

ターゲットテーブル <targetTable> は、通常の Delta テーブルとして既に存在します。既存のテーブルを最初に削除するか、別のターゲット名を選択します。

DELTA_DELETED_PARQUET_FILE_NOT_FOUND

トランザクションログで参照 <filePath> ファイルが見つかりません。この Parquet ファイルは、Delta のデータ保持ポリシーで削除される可能性があります。

既定の Delta データ保持期間: <logRetentionPeriod>。 Parquet ファイルの変更時刻: <modificationTime>。 Parquet ファイルの削除時刻: <deletionTime>。デルタバージョンで削除: <deletionVersion>。

DELTA_DELETION_VECTOR_MISSING_NUM_RECORDS

numRecords 統計が欠落している削除ベクトルを持つファイルをコミットすることは無効です。

DELTA_DFV2_CREATE_REPLACE_INCOMPATIBLE_REPLACE_ON_OR_USING

DataFrame Writer V2 create()/replace()/createOrReplace() は、デルタテーブルの replaceOn または replaceUsing オプションでは使用できません。

DELTA_DISABLE_SOURCE_MATERIALIZATION_IN_INSERT_REPLACE_ON_OR_USING_NOT_ALLOWED

'spark.databricks.delta.insertReplaceOnOrUsing.materializeSource' オプションを 'none' に設定することにより、INSERT REPLACE ON/USING でソースの具体化を無効化することはできません。

DELTA_DISABLE_SOURCE_MATERIALIZATION_IN_MERGE_NOT_ALLOWED

'spark.databricks.delta.merge.materializeSource' を 'none' に設定することによって MERGE でソースの具体化を無効にすることはできません。

DELTA_DOMAIN_METADATA_NOT_SUPPORTED

ドメイン <domainNames>の DomainMetadata アクションが検出されましたが、DomainMetadataTableFeature が有効になっていません。

DELTA_DROP_COLUMN_AT_INDEX_LESS_THAN_ZERO

SQLSTATE: 42KD8

列を削除するインデックス <columnIndex> が 0 未満です。

DELTA_DROP_COLUMN_ON_SINGLE_FIELD_SCHEMA

1 つの列を持つスキーマから列を削除することはできません。 Schema:

<schema>

DELTA_DUPLICATE_ACTIONS_FOUND

パス <actionType>のファイル操作 '<path>' が複数回指定されました。

<conflictingPath>と競合しています。

同じパスを持つ複数のファイル操作が 1 つのコミットに存在する場合は無効です。

DELTA_DUPLICATE_COLUMNS_FOUND

重複する列が見つかりました: <duplicateCols>。

詳細については、DELTA_DUPLICATE_COLUMNS_FOUNDを参照してください。

DELTA_DUPLICATE_COLUMNS_ON_INSERT

INSERT句の列名が重複しています。

DELTA_DUPLICATE_COLUMNS_ON_UPDATE_TABLE

<message>

テーブルを更新する前に、重複する列を削除してください。

DELTA_DUPLICATE_DATA_SKIPPING_COLUMNS

重複データをスキップする列が見つかりました: <columns>。

DELTA_DUPLICATE_DOMAIN_METADATA_INTERNAL_ERROR

内部エラー: 同じトランザクション内の 2 つの DomainMetadata アクションに同じドメイン <domainName>があります。

重複したログエントリが見つかりました

デルタログは無効な状態です。 <numDuplicates> パスには、バージョン <version>のエントリが重複しています。 RESTORE 複製を導入したコミットの前のバージョンに移行するか、サポートにお問い合わせください。

DELTA_DV_HISTOGRAM_DESERIALIZATON

テーブルの整合性検証中に、削除されたレコード数ヒストグラムを逆シリアル化できませんでした。

DELTA_DYNAMIC_PARTITION_OVERWRITE_DISABLED

動的パーティション上書きモードは、セッション構成または書き込みオプションによって指定されますが、spark.databricks.delta.dynamicPartitionOverwrite.enabled=falseによって無効になります。

DELTA_DYNAMIC_PARTITION_OVERWRITE_INCOMPATIBLE_REPLACE_ON_OR_USING

動的パーティションの上書きは、 replaceOn/replaceUsing オプションと互換性がありません。

DELTA_EMPTY_DATA

Delta テーブルの作成に使用されるデータには列がありません。

DELTA_EMPTY_DIRECTORY

ディレクトリにファイルが見つかりません: <directory>。

DELTA_ERROR_FINDING_COLUMN_POSITION

列の位置を探す際にエラーが発生し <column>。

Schema:

<schema>

エラー:

<message>

DELTA_EXCEED_CHAR_VARCHAR_LIMIT

SQLSTATE: 22001

値 "<value>" が char/varchar 型の長さの制限を超えています。失敗した検査: <expr>。

DELTA_FAILED_CAST_PARTITION_VALUE

パーティション値 <value> を <dataType>にキャストできませんでした。

DELTA_FAILED_FIND_ATTRIBUTE_IN_OUTPUT_COLUMNS

既存のターゲット出力<newAttributeName>の<targetOutputColumns>が見つかりませんでした。

DELTA_FAILED_INFER_SCHEMA

指定されたファイルの一覧からスキーマを推論できませんでした。

DELTA_FAILED_MERGE_SCHEMA_FILE

SQLSTATE: 42KDA

ファイル <file>のスキーマをマージできませんでした:

<schema>

DELTA_FAILED_OPERATION_ON_SHALLOW_CLONE

浅い複製<sourceTable>がまだ存在し、浅いクローンで次のエラーが発生したため、ソーステーブル <targetTable>で操作を実行できませんでした。<message>

DELTA_FAILED_READ_FILE_FOOTER

SQLSTATE: KD001

ファイルのフッターを読み取れませんでした: <currentFile>。

DELTA_FAILED_RECOGNIZE_PREDICATE

述語 '<predicate>' を認識できません。

DELTA_FAILED_SCAN_WITH_HISTORICAL_VERSION

最新バージョンの Delta ソースのフルスキャンが必要ですが、バージョン <historicalVersion>の履歴スキャンが見つかりました。

DELTA_FAILED_TO_MERGE_FIELDS

SQLSTATE: 22005

フィールド '<currentField>' と '<updateField>' をマージできませんでした。

DELTA_FAIL_RELATIVIZE_PATH

パスの相対化に失敗しました(<path>)。これは絶対的な道筋が作るときに起こり得ます

トランザクションログに組み込まれ、そのログはスキームから始まります

s3://、wasbs://、または adls://。これはDBR 5.0以前から存在していたバグです。

この問題を解決するには、ライタージョブをDBR 5.0にアップグレードし、以下を実行してください:

%%scala com.databricks.delta.Delta.fixAbsolutePathsInLog("<path>").

このテーブルがファイルシステム間で浅いクローンで作成された場合

(異なるバケツや容器)そしてこのテーブルはIN PRODUCTIONNOT中古されています。

SQL設定を設定 <config>

真実だ。このSQL構成を使用すると、誤ってデータ損失が発生する可能性があります。

したがって、この旗の使用は、

これはテスト目的での浅いクローンです。

DELTA_FEATURES_PROTOCOL_METADATA_MISMATCH

次のテーブル機能はメタデータで有効になっていますが、プロトコルには記載されていないため、このテーブルを操作できません: <features>。

DELTA_FEATURES_REQUIRE_MANUAL_ENABLEMENT

テーブルスキーマでは、次のテーブル機能を手動で有効にする必要があります。<unsupportedFeatures>。

これを行うには、上記の各機能に対して次のコマンドを実行します。

ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES (「delta.feature.feature_name」=「支持されている」)

"table_name" と "feature_name" を実際の値に置き換えます。

現在サポートされている機能: <supportedFeatures>。

DELTA_FEATURE_CAN_ONLY_DROP_CHECKPOINT_PROTECTION_WITH_HISTORY_TRUNCATION

チェックポイント保護機能を削除できませんでした。

この機能は、履歴を切り捨てることによってのみ削除できます。

TRUNCATE HISTORY オプションを使用して、もう一度やり直してください。

ALTER TABLE テーブル名 DROP FEATURE チェックポイント保護 TRUNCATE HISTORY

DELTA_FEATURE_DROP_AFE_MARKER_ABSENT

自動機能有効化(AFE)クラスターの内部AFEプロヴィナンスマーカーが設定されていないため、 <feature> を落とすことはできません。

DELTA_FEATURE_DROP_AFE_MARKER_MISMATCH

オートフィーチャーイネーブルメント(AFE)クラスターの値がAFEのプロヴィナンスマーカーと一致しないため、 <feature> をドロップできません。

DELTA_FEATURE_DROP_CHECKPOINT_FAILED

チェックポイントの作成でエラーが発生したため、<featureName> の削除に失敗しました。

後でもう一度やり直してください。問題が続く場合は、Azure Databricksのサポートに連絡してください。

DELTA_FEATURE_DROP_CHECKPOINT_PROTECTION_WAIT_FOR_RETENTION_PERIOD

削除された機能のトレースが残っているため、操作が成功しませんでした

操作が正常に完了しませんでした。 CheckpointProtection は、これらの履歴まで削除できません。

バージョンの有効期限が切れています。

CheckpointProtection を削除するには、履歴バージョンの

有効期限が経過するのを待ってから、このコマンドをもう一度実行してください。履歴バージョンの保持期間は次の値です。

現在、<truncateHistoryLogRetentionPeriod>するように構成されています。

DELTA_FEATURE_DROP_CONFLICT_REVALIDATION_FAIL

同時実行トランザクションによってテーブルが変更されたため、機能を削除できません。

操作をもう一度お試しください。

<concurrentCommit>

DELTA_FEATURE_DROP_DEPENDENT_FEATURE

このテーブルの他のフィーチャ (<feature>) は <dependentFeatures>によって異なるため、テーブルフィーチャ <feature> を削除できません。

それらを最初に削除してから、この機能を削除することを検討してください。

DELTA_FEATURE_DROP_FEATURE_IS_DELTA_PROPERTY

このテーブルの <property> は、テーブル機能ではなくデルタテーブルプロパティであるため、削除できません。

DELTA_FEATURE_DROP_FEATURE_NOT_PRESENT

テーブルのプロトコルに現在存在しないため、このテーブルから <feature> を削除できません。

DELTA_FEATURE_DROP_HISTORICAL_VERSIONS_EXIST

デルタログには、この機能を使用する履歴バージョンが含まれているため、<feature> を削除できません。

履歴の保持期間 (<logRetentionPeriodKey>=<logRetentionPeriod>) までお待ちください

は、この機能が最後にアクティブになった後に渡されました。

または、TRUNCATE HISTORY のリテンション期間 (<truncateHistoryLogRetentionPeriod>) が期限切れになるまで待ってください

そして、次のコマンドを実行します。

ALTER TABLE テーブル名 DROP FEATURE 機能名 TRUNCATE HISTORY

DELTA_FEATURE_DROP_HISTORY_TRUNCATION_NOT_ALLOWED

特定の機能では、履歴の切り捨ては必要ありません。

DELTA_FEATURE_DROP_NONREMOVABLE_FEATURE

この機能の削除はサポートされていないため、<feature> を削除できません。

Azure Databricksサポートまでお問い合わせください。

DELTA_FEATURE_DROP_TRUNCATE_HISTORY_METADATA_CLEANUP_DISABLED

TRUNCATE HISTORYで<feature>をドロップできません:Deltaメタデータのクリーンアップは現在無効です。 Azure Databricks サポートにお問い合わせください。

DELTA_FEATURE_DROP_UNSUPPORTED_CLIENT_FEATURE

このAzure Databricksバージョンではサポートされていないため、<feature>は削除できません。

Azure Databricksの高バージョンの使用を検討してみてください。

DELTA_FEATURE_DROP_WAIT_FOR_RETENTION_PERIOD

<feature> の削除が部分的に成功しました。

この機能は、現在のバージョンのテーブルでは使用されなくなりました。ただし、この機能は

履歴バージョンのテーブルにまだ存在しています。テーブル機能を削除できない

テーブルプロトコルからテーブル機能を削除できません。

プロトコルからテーブル機能を削除するには、履歴バージョンが処理されるのを待ってください。

有効期限が経過するのを待ってから、このコマンドをもう一度実行してください。履歴バージョンの保持期間は次の値です。

現在、<logRetentionPeriodKey>=<logRetentionPeriod>として構成されています。

または、TRUNCATE HISTORY のリテンション期間 (<truncateHistoryLogRetentionPeriod>) が期限切れになるまで待ってください

そして、次のコマンドを実行します。

ALTER TABLE テーブル名 DROP FEATURE 機能名 TRUNCATE HISTORY

DELTA_FEATURE_REQUIRES_HIGHER_READER_VERSION

より高いリーダープロトコルバージョン (現在の <feature>) が必要なため、テーブル機能 <current> を有効にできません。テーブルのリーダープロトコルバージョンを <required>にアップグレードするか、リーダーテーブル機能をサポートするバージョンにアップグレードすることを検討してください。表プロトコルのバージョンの詳細については、<docLink> を参照してください。

DELTA_FEATURE_REQUIRES_HIGHER_WRITER_VERSION

より高いライタープロトコルバージョン (現在の <feature>) が必要なため、テーブル機能 <current> を有効にできません。テーブルのライタープロトコルバージョンを <required>にアップグレードするか、ライターテーブル機能をサポートするバージョンにアップグレードすることを検討してください。表プロトコルのバージョンの詳細については、<docLink> を参照してください。

DELTA_FILE_ALREADY_EXISTS

既存のファイルパス <path>。

DELTA_FILE_LISTING_MAX_RESULT_SIZE_EXCEEDED

SQLSTATE: 82100

<tablePath>の Delta テーブルには、現在の spark.driver.maxResultSize 制限 (現在は<currentMaxResultSize>) 内に一覧表示できるファイルが多すぎます。

spark.driver.maxResultSize を増やして、より大きなファイル一覧に対応しますが、注意が必要です。ドライバーのメモリに対して高すぎる値を設定すると、ドライバーが不安定になる可能性があります。必要に応じて、より大きなドライバーノードの種類を使用することを検討してください。

DELTA_FILE_LIST_AND_PATTERN_STRING_CONFLICT

ファイルリストとパターン文字列の両方を指定できません。

DELTA_FILE_NOT_FOUND

ファイルパス <path>。

DELTA_FILE_NOT_FOUND_DETAILED

トランザクションログで参照 <filePath> ファイルが見つかりません。これは、テーブル DELETE ステートメントを使用するのではなく、ファイルシステムからデータが手動で削除された場合に発生します。

また、テーブルの保持期間が短すぎると、まだ処理されていないデータをクリーンアップする VACUUM 操作が原因で発生する可能性もあります。

新しいチェックポイントの場所でクエリを再起動するか、spark.sql.files.ignoreMissingFiles を使用して不足しているファイルをスキップします。詳細については、<faqPath> を参照してください。

DELTA_FILE_OR_DIR_NOT_FOUND

そのようなファイルまたはディレクトリはありません: <path>。

DELTA_FILE_TO_OVERWRITE_NOT_FOUND

候補ファイルの中に書き換え対象のファイル (<path>) が見つかりません。

<pathList>

DELTA_FOUND_MAP_TYPE_COLUMN

MapType が見つかりました。 MapType のキーまたは値にアクセスするには、1 つを指定します。

of:

<key> または

<value>

その後に列の名前が続きます (その列が構造体型の場合のみ)。

たとえば、mymap.key.mykey

列が基本型の場合は、mymap.keyまたは mymap.value で十分です。

DELTA_GENERATED_COLUMNS_DEPENDENT_COLUMN_CHANGE

この列は次の生成された列によって参照されるため、列 <columnName> を変更できません。

<generatedColumns>。

DELTA_GENERATED_COLUMNS_EXPR_TYPE_MISMATCH

生成された列 <columnName> の式の型は <expressionType>されていますが、列の型は <columnType>。

DELTA_GENERATED_COLUMN_UPDATE_TYPE_MISMATCH

列 <currentName> は、生成された列、または生成された列によって使用される列です。データ型は <currentDataType> であり、データ型 <updateDataType>に変換することはできません。

DELTA_GEOSPATIAL_NOT_SUPPORTED

このバージョンの Delta Lake では、地理空間の種類はサポートされていません。

DELTA_GEOSPATIAL_SRID_NOT_SUPPORTED

地理空間型にはサポートされていないSRID: <srid>があります。デルタテーブルでは、負以外のスリッド値のみがサポートされます。

DELTA_HIERARCHICAL_CLUSTERING_COLUMNS_NOT_CLUSTERING_COLUMNS

'delta.liquid.hierarchyClusteringColumns' プロパティ [<hierarchicalColumns>] には、クラスタリング列ではない列が含まれています。現在のクラスタリング列は [<clusteringColumns>] です。 hierarchyClusteringColumns 内のすべての列は、クラスタリング列のサブセットである必要があります。

DELTA_ICEBERG_COMPAT_VIOLATION

IcebergCompatV<version> の検証に失敗しました。

詳細については、DELTA_ICEBERG_COMPAT_VIOLATION を参照してください

DELTA_ICEBERG_WRITER_COMPAT_VIOLATION

DELTA_IDENTITY_COLUMN_INCONSISTENT_METADATA

列<colName>のメタデータIDENTITY不整合が検出されました:<hasStart>, <hasStep>, <hasInsert>

DELTA_ILLEGAL_OPTION

オプション「<name>」の無効な値「<input>」。

詳細についてはDELTA_ILLEGAL_OPTIONをご覧ください。

DELTA_ILLEGAL_USAGE

Delta テーブルを <option> する場合、<operation> の使用は許可されません。

DELTA_INCOMPATIBLE_DATAFRAME_OPTIONS

<firstDeltaOption> オプションは、デルタテーブルの<secondDeltaOption> オプションでは使用できません。

DELTA_INCONSISTENT_BUCKET_SPEC

Delta バケットテーブルの BucketSpec がメタデータからの BucketSpec と一致しません。予想: <expected>。実際: <actual>。

DELTA_INCONSISTENT_LOGSTORE_CONFS

(<setKeys>) を異なる値に設定することはできません。いずれか 1 つだけを設定するか、同じ値に設定してください。

DELTA_INCORRECT_ARRAY_ACCESS

ArrayType に誤ってアクセスしています。 arrayname.element.elementname の位置を使用して、

配列に追加します。

DELTA_INCORRECT_ARRAY_ACCESS_BY_NAME

ArrayType が見つかりました。 ArrayType の要素にアクセスするには、指定します。

<rightName>の代わりに <wrongName> します。

Schema:

<schema>

DELTA_INCORRECT_GET_CONF

getConf()の代わりに conf.getConf() を使用します。

DELTA_INCORRECT_LOG_STORE_IMPLEMENTATION

SQLSTATE: 2200P

間隔を null または空白にすることはできません。

DELTA_INVALID_CDC_RANGE

開始 <start> から終了 <end> までの CDC 範囲が無効でした。終了は開始前に設定できません。

DELTA_INVALID_CHARACTERS_IN_COLUMN_NAME

属性名 "<columnName>" の中に無効な文字が含まれています。;{}()\n\t="。エイリアスを使用して名前を変更してください。

DELTA_INVALID_CHARACTERS_IN_COLUMN_NAMES

' の中に無効な文字が見つかりました。;{}() スキーマの列名に \t=' を\nします。

列名 <invalidColumnNames> は無効です。

他の文字を使用して、もう一度やり直してください。

または、列マッピングを有効にして、これらの文字を使用し続けます。

DELTA_INVALID_CHECK_CONSTRAINT_REFERENCES

<colName>制約でCHECKが見つかりました。 check 制約では、存在しない列を使用できません。

DELTA_INVALID_CLONE_PATH

CLONE のターゲットの場所は、絶対パスまたはテーブル名である必要があります。ツールを使用します。

<path>の代わりに絶対パスを指定します。

DELTA_INVALID_COLUMN_NAMES_WHEN_REMOVING_COLUMN_MAPPING

' の中に無効な文字が見つかりました。;{}() スキーマの列名に \t=' を\nします。

列名 <invalidColumnNames> は無効です。

列名に無効な文字がある場合、列マッピングを削除できません。

無効な文字を削除するには、列の名前を変更し、このコマンドをもう一度実行してください。

DELTA_INVALID_CONSTRAINT_NAME

<name>をCHECK制約の名前として使うことはできません。この名前は予約されています。

DELTA_INVALID_FORMAT

互換性のない形式が検出されました。

Delta のトランザクションログが <deltaRootPath>/_delta_logで見つかりました。

しかし、format("<operation> <path>") を使用して <format> を試しています。次を使用する必要があります

Delta テーブルに対する読み取り時および書き込み時には、'format(“delta”)’ を使用する必要があります。

Delta の詳細については、<docLink> を参照してください。

DELTA_INVALID_GENERATED_COLUMN_REFERENCES

生成された列では、存在しない列または別の生成列を使用できません。

DELTA_INVALID_IDEMPOTENT_WRITES_OPTIONS

冪等元DataFrameの無効なオプションは次のように書かれます:

詳細はDELTA_INVALID_IDEMPOTENT_WRITES_OPTIONSをご覧ください。

DELTA_INVALID_INDEX_AUTO_VALUE

テーブルプロパティ 'index.auto' の値 '<value>' が無効です。'true' または 'false' である必要があります。

DELTA_INVALID_INTERVAL

<interval> は有効な INTERVALではありません。

DELTA_INVALID_INVENTORY_SCHEMA

指定した INVENTORY のスキーマには、すべての必須フィールドが含まれていません。必須フィールド: <expectedSchema>

DELTA_INVALID_ISOLATION_LEVEL

無効な分離レベル '<isolationLevel>'。

DELTA_INVALID_LOGSTORE_CONF

(<classConfig>) と (<schemeConfig>) を同時に設定することはできません。それらのグループを 1 つだけ設定してください。

DELTA_INVALID_MANAGED_TABLE_SYNTAX_NO_SCHEMA

'delta.liquid.sortWithinFilesColumns'プロパティには、テーブルスキーマに存在しない列 <missingColumns> が含まれています:

<tableSchema>

DELTA_LOG_ALREADY_EXISTS

デルタログは既に <path>に存在します。

DELTA_LOG_FILE_ARCHIVED

デルタトランザクションログファイル <filePath> はコールドストレージにアーカイブされているため読み取れません。ファイルをオンラインアクセス層に再ハイドレートし、デルタログの場所( _delta_log ディレクトリ)をストレージライフサイクルやアーカイブポリシーから除外することで、トランザクションログが常に読み取れるようにします。

DELTA_LOG_FILE_INCONSISTENT_READ

デルタのトランザクションログファイル <filePath> は読み込み中に改変されました。クエリ実行中に同時処理がデルタトランザクションログファイルを書き換えないようにし、クエリを再試行してください。

DELTA_LOG_FILE_NOT_FOUND

チェックポイントバージョン<version>から開始するテーブルバージョン<checkpointVersion>を構築するためのデルタログファイルを<logPath>で取得できません。

DELTA_LOG_FILE_NOT_FOUND_FOR_STREAMING_SOURCE

削除したことがない場合は、クエリが遅れている可能性があります。チェックポイントを削除して最初から再起動してください。この問題を再び防ぐために、Delta テーブルの保持ポリシーを更新します。

DELTA_LOG_JSON_FILE_ACCESS_DENIED

デルタログ JSON ファイルの読み取り時にアクセスが拒否されました: <filePath>。 Delta テーブルの場所に対する読み取りアクセス許可があることを確認します。

DELTA_MATERIALIZED_ROW_TRACKING_COLUMN_NAME_MISSING

具体化された <rowTrackingColumn> 列名が <tableName>に見つかりません。

DELTA_MATERIALIZE_VOID_TYPE_NOT_SUPPORTED

materializeVoidTypeプレビューテーブル機能の有効化はサポートされていません。

DELTA_MAX_ARRAY_SIZE_EXCEEDED

Int.MaxValue - 8 未満の制限を使用してください。

DELTA_MAX_COMMIT_RETRIES_EXCEEDED

このコミットは <numAttempts> 回試行されましたが、成功しなかったため失敗しました。

これは、Delta テーブルが多数の同時実行によって継続的にコミットされていることが原因で発生する可能性があります。

commits.

バージョン<startVersion>よりコミット開始

バージョン<failVersion>でコミットに失敗しました。

コミットを試みたアクションの数: <numActions>

このコミットの試行に費やされた合計時間: <timeSpent> ミリ秒

DELTA_MAX_LIST_FILE_EXCEEDED

ファイルリストの最大エントリ数は <maxFileListSize> ですが、<numFiles> エントリありました。

DELTA_MAX_MST_COMMIT_RETRIES_EXCEEDED

テーブル <tableName> は既にカタログに存在しますが、パス <tablePath>のテーブルのメタデータが見つかりませんでした。

_delta_log ディレクトリからファイルを手動で削除しましたか? その場合は、次のように再作成できます。まず、 DROP TABLE <tableNameForDropCmd>を実行してテーブルを削除します。次に、現在のコマンドをもう一度実行して再作成します。

DELTA_METADATA_CHANGED

MetadataChangedException:Deltaテーブル <tableName> のメタデータが同時更新によって変更されました。操作をもう一度お試しください。<conflictingCommit>

詳細については、<docLink> を参照してください。

DELTA_METADATA_CLEANUP_DISABLED

このワークスペースではテーブルメタデータのクリーンアップが無効になっています。

DELTA_METADATA_MISMATCH

SQLSTATE: 42KDG

Delta テーブルへの書き込み時にメタデータの不一致が検出されました。

詳細については、DELTA_METADATA_MISMATCHを参照してください。

DELTA_MISSING_CHANGE_DATA

範囲 [<startVersion> , <endVersion>] の変更データを取得中に、変更データが取得されなかった場合にエラーが発生しました

バージョン [<version>] 用に記録されます。このテーブルで変更データフィードを有効にしている場合は、

DESCRIBE HISTORY を使用して、最初に有効にされた日時を確認します。

それ以外の場合は、変更データの記録を開始するには、 ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES

(<key>=真).

DELTA_MISSING_COLUMN

テーブル列に <columnName> が見つかりません: <columnList>。

DELTA_MISSING_COMMIT_INFO

このテーブルには、すべてのコミットに CommitInfo アクションが存在する必要がある機能 <featureName> が有効になっています。ただし、コミットバージョン <version>には CommitInfo アクションがありません。

DELTA_MISSING_COMMIT_TIMESTAMP

このテーブルには、CommitInfo アクションに commitTimestamp が存在する必要がある機能 <featureName> が有効になっています。ただし、このフィールドはコミットバージョン <version>で設定されていません。

DELTA_MISSING_DELTA_TABLE

<tableName> は Delta テーブルではありません。

DELTA_MISSING_DELTA_TABLE_COPY_INTO

テーブルが存在しません。最初に CREATE TABLE <tableName>を使用して空の Delta テーブルを作成します。

DELTA_MISSING_FILES_UNEXPECTED_VERSION

デルタストリームはバージョン <startVersion>から再開できず、トランザクションログは <earliestVersion>から始まります。ログファイルはログ保持によって削除された可能性があります。新しいチェックポイントの場所でストリームを再開し、delta.logRetentionDurationを増やすことを検討してください。欠落データをスキップするには、.option("<option>", "false")を設定してください。

DELTA_MISSING_ICEBERG_CLASS

Apache Iceberg クラスが見つかりませんでした。 Delta Apache Iceberg のサポートがインストールされていることを確認してください。

詳細については、<docLink> を参照してください。

DELTA_MISSING_NOT_NULL_COLUMN_VALUE

SQLSTATE: 23502

<columnName> 制約を持つ列 NOT NULLは、テーブルに書き込まれるデータにはありません。

DELTA_MISSING_PARTITION_COLUMN

SQLSTATE: 42KD6

パーティション列 <columnName> スキーマ <columnList>で見つかりません。

DELTA_MISSING_PART_FILES

SQLSTATE: 42KD6

チェックポイントバージョンのすべてのパーツファイル ( <version>) が見つかりませんでした。

DELTA_MISSING_PROVIDER_FOR_CONVERT

CONVERT TO DELTA がサポートするのは、Parquet テーブルのみです。ターゲットを Parquet として書き換えてください。 parquet ディレクトリの場合は <path>。

DELTA_MISSING_ROW_TRACKING_FOR_CDC

行の追跡が有効になっていないため、 <tableName> の変更データを取得中にエラーが発生しました。行の追跡を有効にするには、 ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES (<key>=true)を使用します。

DELTA_MISSING_SET_COLUMN

SET 列 <columnName> が指定された列 <columnList> に見つかりません。

DELTA_MISSING_TRANSACTION_LOG

互換性のない形式が検出されました。

Delta を使用して <operation> <path> を行おうとしていますが、

トランザクションログが存在します。アップストリームジョブを確認して、書き込み中であることを確認します

format("delta") を使用していること、およびテーブルベースパスに %1$s を試していること。

Delta の詳細については、<docLink> を参照してください。

DELTA_MODE_NOT_SUPPORTED

指定されたモード '<mode>' はサポートされていません。サポートされているモードは、 <supportedModes>です。

DELTA_MULTIPLE_CDC_BOUNDARY

CDC 読み取り用に複数の <startingOrEnding> 引数が指定されました。 <startingOrEnding>タイムスタンプまたは <startingOrEnding>バージョンのいずれかを指定してください。

DELTA_MULTIPLE_CONF_FOR_SINGLE_COLUMN_IN_BLOOM_FILTER

複数のブルームフィルターのインデックス構成が列 <columnName> のコマンドに渡されました。

DELTA_MULTIPLE_SOURCE_ROW_MATCHING_TARGET_ROW_IN_MERGE

SQLSTATE: 21506

複数のソース行が一致し、同じ行を変更しようとした場合にマージを実行できない

差分テーブル内のターゲット行が競合する可能性があります。マージの SQL セマンティクスによって、

同じターゲット行で複数のソース行が一致する場合、結果があいまいになる可能性があります

一致するソース行を更新または削除するために使用する必要があるソース行が不明であるため

ターゲット行。ソーステーブルを前処理して、次の可能性を排除できます。

複数の一致。を参照してください。

<usageReference>

DELTA_MUST_SET_ALL_COORDINATED_COMMITS_CONFS_IN_COMMAND

<command> の間、両方の調整されたコミット構成 ("delta.coordinatedCommits.commitCoordinator-preview"、"delta.coordinatedCommits.commitCoordinatorConf-preview") がコマンド内に設定されるか、あるいはどちらも設定されません。欠落: "<configuration>"。 TBLPROPERTIES 句でこの構成を指定するか、他の構成を削除してから、もう一度コマンドを再試行してください。

DELTA_MUST_SET_ALL_COORDINATED_COMMITS_CONFS_IN_SESSION

<command> の間、両方の調整されたコミット構成 ("delta.coordinatedCommits.commitCoordinator-preview"、"delta.coordinatedCommits.commitCoordinatorConf-preview") が SparkSession 構成内に設定されるか、あるいはどちらも設定されません。欠落: "<configuration>"。 SparkSession でこの構成を設定するか、他の構成の設定を解除してから、もう一度コマンドを再試行してください。

DELTA_NAME_CONFLICT_IN_BUCKETED_TABLE

次の列名は、Delta バケットテーブルの内部使用専用に予約されています: <names>。

DELTA_NESTED_CORRELATED_SUBQUERY_NOT_SUPPORTED

入れ子になった相関サブクエリは、 <operation> 条件ではサポートされていません。

DELTA_NESTED_FIELDS_NEED_RENAME

入力スキーマには、ターゲットテーブルとは異なる大文字の入れ子になったフィールドが含まれています。

Delta への書き込み中にこれらのフィールドのデータが失われるのを防ぐために、名前を変更する必要があります。

Fields:

<fields>。

元のスキーマ:

<schema>

DELTA_NESTED_NOT_NULL_CONSTRAINT

デルタログコミットのバージョンは順序が乱れており、 <previousVersion> は <nextVersion>に先行しません。ログが破損している可能性があります。 Azure Databricks サポートにお問い合わせください。

DELTA_NON_PARSABLE_TAG

タグ <tag>を解析できませんでした。

ファイルタグは次のとおりです: <tagList>。

DELTA_NON_PARTITION_COLUMN_ABSENT

SQLSTATE: KD005

Deltaに書き込まれたデータは、少なくとも1つの非分割列を含む必要があります。

詳細はDELTA_NON_PARTITION_COLUMN_ABSENTをご覧ください

DELTA_NON_PARTITION_COLUMN_REFERENCE

SQLSTATE: 42P10

述語はパーティション以外の列 '<columnName>' を参照します。 [<columnList>] というパーティション列のみを参照できます。

DELTA_NON_PARTITION_COLUMN_SPECIFIED

SQLSTATE: 42P10

パーティション分割列以外の <columnList> は、パーティション分割列のみが必要な場合に指定されます:<fragment>。

DELTA_NON_SINGLE_PART_NAMESPACE_FOR_CATALOG

デルタカタログには単一部分の名前空間が必要ですが、<identifier> はマルチパートです。

DELTA_NON_UC_COMMIT_COORDINATOR_NOT_SUPPORTED_IN_COMMAND

UC マネージドテーブルではコミットコーディネーターとして 'unity-catalog' のみを使用できるため、コマンドからコミットコーディネーターを '<nonUcCoordinatorName>' に設定することはサポートされていません。これを 'unity-catalog' に変更するか、 TBLPROPERTIES 句からすべての Coordinated Commits テーブルプロパティを削除してから、もう一度コマンドを再試行してください。

DELTA_NON_UC_COMMIT_COORDINATOR_NOT_SUPPORTED_IN_SESSION

コミットコーディネーターを SparkSession 構成から '<nonUcCoordinatorName>' に設定することはサポートされていません。UC マネージドテーブルではコミットコーディネーターとして 'unity-catalog' のみを使用できるためです。 spark.conf.set("<coordinatorNameDefaultKey>", "unity-catalog")を実行してそれを 'unity-catalog' に変更するか、spark.conf.unset("<coordinatorNameDefaultKey>"), spark.conf.unset("<coordinatorConfDefaultKey>"), spark.conf.unset("<tableConfDefaultKey>")を実行して SparkSession 構成からすべての Coordinated Commits テーブルプロパティを削除してから、もう一度コマンドを再試行してください。

DELTA_NON_UC_MANAGED_TABLE_UPGRADE_OR_DOWNGRADE_NOT_SUPPORTED

テーブル <tableName> は UC で管理されていません。カタログ管理テーブルにアップグレードまたはダウングレードできるのは、UC マネージドテーブルのみです。

DELTA_NOT_A_DATABRICKS_DELTA_TABLE

<table> は Delta テーブルではありません。 Azure Databricks Deltaで作成したい場合は、まずこのテーブルを落としてください。

DELTA_NOT_A_DELTA_TABLE

<tableName> は Delta テーブルではありません。 Delta Lake で再作成する場合は、最初にこのテーブルを削除してください。

DELTA_NOT_NULL_COLUMN_NOT_FOUND_IN_STRUCT

null 許容列が構造体 <struct> に見つかりません。

DELTA_NOT_NULL_CONSTRAINT_VIOLATED

SQLSTATE: 23502

NOT NULL 制約が列 <columnName>に対して違反しました。

DELTA_NOT_NULL_NESTED_FIELD

nullを許容しない入れ子フィールドを、nullを許容する親に追加することはできません。それに応じて、親列の null 許容値を設定してください。

DELTA_NO_COMMITS_FOUND

<logPath>でコミットが見つかりません。

DELTA_NO_RECREATABLE_HISTORY_FOUND

<logPath>で再作成可能なコミットが見つかりません。

DELTA_NO_REDIRECT_RULES_VIOLATED

操作は許可されていません:リダイレクト機能を持つテーブルに対して <operation> を実行することはできません。

リダイレクトなしのルールが満たされていない <noRedirectRules>。

DELTA_NO_RELATION_TABLE

テーブル <tableIdent> 見つかりません。

DELTA_NO_START_FOR_CDC_READ

CDC 読み取り用に startingVersion または startingTimestamp が指定されていません。

DELTA_NULL_SCHEMA_IN_STREAMING_WRITE

SQLSTATE: 42P18

Delta は、ストリーミング書き込みのスキーマで NullType を受け入れられません。

DELTA_ONEOF_IN_TIMETRAVEL

タイムトラベルには、'timestampAsOf' または 'versionAsOf' を指定してください。

DELTA_ONLY_OPERATION

<operation> はデルタテーブルでのみサポートされます。

DELTA_OPERATION_MISSING_PATH

<operation>のパスまたはテーブル識別子を指定してください。

DELTA_OPERATION_NOT_ALLOWED

操作は許可されていません:デルタテーブルでは <operation> はサポートされていません。

DELTA_OPERATION_NOT_ALLOWED_DETAIL

操作は許可されていません:デルタテーブルの <operation> はサポートされていません: <tableName>。

DELTA_OPERATION_NOT_SUPPORTED_FOR_COLUMN_WITH_COLLATION

既定以外の照合順序 <operation>を持つ列 <colName> では、<collation> はサポートされていません。

DELTA_OPERATION_NOT_SUPPORTED_FOR_DATATYPES

<operation> は、データ型 ( <dataTypeList>) ではサポートされていません。

DELTA_OPERATION_NOT_SUPPORTED_FOR_EXPRESSION_WITH_COLLATION

<operation> は、既定以外の照合順序を使用するため、式 <exprText> ではサポートされていません。

DELTA_OPERATION_ON_TEMP_VIEW_WITH_GENERATED_COLS_NOT_SUPPORTED

<operation> コマンドは、生成列を含む Delta テーブルを参照する一時ビューではサポートされていません。 Delta テーブルで <operation> コマンドを直接実行してください。

DELTA_OPERATION_ON_VIEW_NOT_ALLOWED

操作を許可しない: ビューに対して <operation> を実行できません。

DELTA_OPTIMIZE_FULL_NOT_SUPPORTED

OPTIMIZE FULL は、空でないクラスタリング列を持つクラスター化テーブルでのみサポートされます。

DELTA_OVERWRITE_BY_FILTER_INCOMPATIBLE_REPLACE_ON_OR_USING

フィルターによる上書きは、 replaceOn/replaceUsing オプションと互換性がありません。

DELTA_OVERWRITE_MUST_BE_TRUE

copy オプション overwriteSchema は、 OVERWRITE = 'true' に設定しないと指定できません。

DELTA_OVERWRITE_SCHEMA_WITH_DYNAMIC_PARTITION_OVERWRITE

'overwriteSchema' は、動的パーティション上書きモードでは使用できません。

DELTA_PARTITION_COLUMN_CAST_FAILED

SQLSTATE: 22525

パーティション列の<value>の<dataType>に値<columnName>をキャストできませんでした。

DELTA_PARTITION_COLUMN_NOT_FOUND

パーティション列 <columnName> スキーマ [<schemaMap>] に見つかりません。

DELTA_PARTITION_SCHEMA_IN_ICEBERG_TABLES

Apache Iceberg テーブルを変換するときにパーティションスキーマを指定できません。自動的に推論されます。

DELTA_PATH_BASED_ACCESS_TO_CATALOG_MANAGED_TABLE_BLOCKED

SQLSTATE: KD00G

Catalog-Managed テーブル ( <path>) では、パスベースのアクセスは許可されません。名前を使用してテーブルにアクセスし、再試行してください。

DELTA_PATH_BASED_ACCESS_TO_TABLE_BLOCKED

<path>のテーブルは Unity カタログのマネージドテーブルに移行され、パスでアクセスできなくなります。名前でテーブルにアクセスするようにクライアントを更新します。

DELTA_PATH_DOES_NOT_EXIST

<path> が存在しないか、Delta テーブルではありません。

DELTA_PATH_EXISTS

<path> = 'true' を設定しないと、既に存在するパスOVERWRITEに書き込めません。

DELTA_PATH_NOT_SPECIFIED

「経路」は明示されていません。

DELTA_POST_COMMIT_HOOK_FAILED

SQLSTATE: 2DKD0

Delta テーブルバージョンへのコミット <version> 成功しましたが、コミット後のフック <name> <message> の実行中にエラーが発生しました

DELTA_PROTOCOL_CHANGED

ProtocolChangedException: Delta テーブルのプロトコルバージョンが同時更新によって変更されました。詳細については、<docLink> を参照してください。

詳細はDELTA_PROTOCOL_CHANGEDをご覧ください。

DELTA_PROTOCOL_PROPERTY_NOT_INT

Protocol プロパティ <key> は整数である必要があります。 <value>が見つかりました。

DELTA_READ_FEATURE_PROTOCOL_REQUIRES_WRITE

テーブル機能を使用するためにリーダープロトコルバージョンのみをアップグレードできません。ライタープロトコルバージョンは続行するために、少なくとも <writerVersion> である必要があります。表プロトコルのバージョンの詳細については、<docLink> を参照してください。

DELTA_READ_SOURCE_SCHEMA_CONFLICT

SQLSTATE: 42K07

ストリーミングソースの読み取り用に指定されたスキーマが Delta テーブルのスキーマと一致しません。

指定されたスキーマ: <providedSchema>

テーブルスキーマ: <tableSchema>

これを修正するには、スキーマオプションを省略して、テーブルスキーマが自動的に使用されるようにします。

または、指定されたスキーマが Delta テーブルスキーマと正確に一致することを確認します。

DELTA_READ_TABLE_WITHOUT_COLUMNS

列のない Delta テーブル <tableName> を読み取ろうとしています。

テーブルを読み取ることができるように mergeSchema = true オプションを使用して新しいデータを書き込みます。

DELTA_READ_TIME_CDC_NOT_SUPPORTED_FOR_TABLES_WITH_ACCESS_POLICIES

アクセスポリシーが定義されている <tableName> で Change Data Feed を計算しようとしています。読み取り時間変更データフィードは現在プレビュー段階であり、アクセスポリシーを持つテーブルでの CDF はサポートされていません。テーブルのテーブルプロパティ '<cdfTableProperty>' を 'true' に設定して、読み取り最適化 CDF を有効にします。

DELTA_REDIRECT_SOURCE_PATH_DBFS_MOUNT_UNSUPPORTED

DBFSマウントはテーブルリダイレクトでサポートされていません。ソースパス:「<sourcePath>」。

DELTA_REDIRECT_TARGET_ROW_FILTER_COLUMN_MASK_UNSUPPORTED

行フィルターまたは列マスクがあるテーブルへのリダイレクトはサポートされていません。ターゲットテーブル <tableIdent> を直接参照するようにコードを更新します。

DELTA_REDIRECT_VALIDATION_FAILED_EXTERNAL_URL_MISMATCH

リダイレクト検証に失敗しました:ターゲットテーブル <targetTableIdent> は、ソースパス '<sourcePath>' からのリダイレクトを確認しません。これは、正しく構成されていないリダイレクトまたは未承認のリダイレクトを示している可能性があります。

DELTA_REGEX_OPT_SYNTAX_ERROR

SQLSTATE: 2201B

'<regExpOption>' の構文を再確認してください。

DELTA_RELATION_PATH_MISMATCH

SQLSTATE: 2201B

リレーションパス '<relation>' が、 <targetType>のパス '<targetPath>' と一致しません。

行数統計なしで行 ID を割り当てることはできません。

ANALYZE TABLE コマンドを実行して、テーブルの統計を収集します。

ANALYZE TABLEtableNameCOMPUTE DELTA STATISTICS

DELTA_ROW_TRACKING_BACKFILL_RUNNING_CONCURRENTLY_WITH_UNBACKFILL

行追跡の無効化と同時に実行されている行追跡の有効化操作が検出されました。無効化処理の中止。有効化操作が完了したら、必要に応じて無効化操作を再試行してください。

DELTA_ROW_TRACKING_ILLEGAL_PROPERTY_COMBINATION

不正なテーブルの状態が検出されました。テーブルのプロパティ <property1> と <property2> の両方が true に設定されます。この問題は、2 つのテーブルプロパティのいずれかを無効にすることで解決できます。

詳細については、Azure Databricksサポートまでお問い合わせください。

DELTA_SCHEMA_CHANGED

検出されたスキーマの変更:

ストリーミングソーススキーマ: <readSchema>

データファイルスキーマ: <dataSchema>

クエリを再起動してみてください。この問題がクエリの再起動間で繰り返され、

進捗している中で、互換性のないスキーマ変更を行ってしまったため、作業をやり直す必要があります。

新しいチェックポイントディレクトリを使用して最初からクエリを実行します。

DELTA_SCHEMA_CHANGED_WITH_STARTING_OPTIONS

バージョン <version>でスキーマの変更が検出されました:

ストリーミングソーススキーマ: <readSchema>

データファイルスキーマ: <dataSchema>

クエリを再起動してみてください。この問題がクエリの再起動間で繰り返され、

進捗している中で、互換性のないスキーマ変更を行ってしまったため、作業をやり直す必要があります。

新しいチェックポイントディレクトリを使用して最初からクエリを実行します。問題が解決しない場合

新しいチェックポイントディレクトリに変更する場合は、既存のチェックポイントディレクトリを変更する必要があります。

より新しいバージョンから開始する 'startingVersion' または 'startingTimestamp' オプション

新しいチェックポイントディレクトリを使用する、<version> 以降のバージョンから開始する必要がある場合があります。

DELTA_SCHEMA_CHANGED_WITH_VERSION

バージョン <version>でスキーマの変更が検出されました:

ストリーミングソーススキーマ: <readSchema>

データファイルスキーマ: <dataSchema>

クエリを再起動してみてください。この問題がクエリの再起動間で繰り返され、

進捗している中で、互換性のないスキーマ変更を行ってしまったため、作業をやり直す必要があります。

新しいチェックポイントディレクトリを使用して最初からクエリを実行します。

DELTA_SCHEMA_CHANGE_SINCE_ANALYSIS

DataFrame 以降、Delta テーブルのスキーマが互換性のない方法で変更されました

または DeltaTable オブジェクトが作成されました。 DataFrame または DeltaTable オブジェクトを再定義してください。

Changes:

<schemaDiff> <legacyFlagMessage>

DELTA_SCHEMA_NOT_PROVIDED

SQLSTATE: 42908

テーブルスキーマは指定されていません。 REPLACEテーブルを使用し、AS SELECT クエリが指定されていない場合は、テーブルのスキーマ (列定義) を指定してください。

DELTA_SCHEMA_NOT_SET

SQLSTATE: KD008

テーブルスキーマが設定されていません。データを書き込むか、CREATE TABLE を使用してスキーマを設定します。

DELTA_SET_LOCATION_SCHEMA_MISMATCH

新しい Delta の場所のスキーマは、現在のテーブルスキーマとは異なります。

元のスキーマ:

<original>

宛先スキーマ:

<destination>

これが意図した変更である場合は、次を実行してこのチェックをオフにすることができます。

%%sql 設定 <config> = true

DELTA_SHALLOW_CLONE_FILE_NOT_FOUND

トランザクションログで参照 <filePath> ファイルが見つかりません。これは、テーブル DELETE ステートメントを使用するのではなく、ファイルシステムからデータが手動で削除された場合に発生する可能性があります。このテーブルは浅い複製のように見えますが、その場合、このエラーは、このテーブルが複製された元のテーブルが、複製でまだ使用しているファイルを削除した場合に発生する可能性があります。複製を元のテーブルから独立させる場合は、代わりに DEEP クローンを使用します。

DELTA_SHARING_CANNOT_MODIFY_RESERVED_RECIPIENT_PROPERTY

<prefix> で始まる定義済みのプロパティは変更できません。

DELTA_SHARING_CURRENT_RECIPIENT_PROPERTY_UNDEFINED

データは、セッション内の現在の受信者には適用されない受信者プロパティ <property> によって制限されます。

詳細については、DELTA_SHARING_CURRENT_RECIPIENT_PROPERTY_UNDEFINED を参照してください

DELTA_SHARING_INVALID_OP_IN_EXTERNAL_SHARED_VIEW

<operation> は、クロスアカウントで共有されている OpenSharing ビューでは使用できません。

DELTA_SHARING_INVALID_PROVIDER_AUTH

プロバイダー <authenticationType>の認証の種類 <provider> が正しくありません。

DELTA_SHARING_INVALID_RECIPIENT_AUTH

受信者 <authenticationType>の認証の種類 <recipient> が無効です。

DELTA_SHARING_INVALID_SHARED_DATA_OBJECT_NAME

共有内の <type> を参照する名前が無効です。 [schema].[<type>] の形式に従って共有内で<type>の名前を使用するか、またはテーブルの元の完全な名前である [catalog].[schema].[>type>] の形式を使用することもできます。

使用する名前がわからない場合は、"SHOW ALL IN SHARE [共有]" を実行し、削除する <type> の名前を見つけることができます。列 "name" は共有内の <type>の名前で、列 "shared_object" は <type>の元のフルネームです。

DELTA_共有_最大値_RECIPIENT_TOKENS_を超えました

受信者の <recipient>には 2 つ以上のトークンがあります。

DELTA_SHARING_RECIPIENT_PROPERTY_NOT_FOUND

受信者プロパティ <property> が存在しません。

DELTA_SHARING_RECIPIENT_TOKENS_見つかりません

受信者の <recipient>に受信者トークンがありません。

DELTA_SHARING_UNEXPECTED_HTTP_STATUS

OpenSharing サーバーから予期しない HTTP 状態が返されました。 <message>

DELTA_SHARING_UNSUPPORTED_OPERATION

DELTA_STATS_NOT_FOUND_IN_FILE

ファイルに統計が見つかりません: <filePath>。 'ANALYZE TABLE [tableName] COMPUTE DELTA STATISTICS' を実行して統計を計算します。

DELTA_STREAMING_CANNOT_CONTINUE_PROCESSING_POST_SCHEMA_EVOLUTION

Delta ストリーミングソースの Delta バージョン <opType> と <previousSchemaChangeVersion> の間で、1 つ以上の非加算スキーマ変更 (<currentSchemaChangeVersion>) が検出されました。

Changes:

<columnChangeDetails>

バージョン <currentSchemaChangeVersion>で最終スキーマを使用してストリーム処理を続行する前に、スキーマの変更をシンクテーブルに手動で反映するかどうかを確認してください。

シンクテーブルのスキーマを修正するか、修正する必要がないと判断したら、次の構成を設定して非追加スキーマ変更のブロックを解除し、ストリーム処理を続行できます。

データフレームリーダーオプションの使用:

この一連のスキーマ変更のためだけに、この特定のストリームのブロックを解除するには:

<unblockChangeOptions>

この特定のストリームのブロックを解除するには:

<unblockStreamOptions>

SQL 構成を使用する:

この一連のスキーマ変更のためだけに、この特定のストリームのブロックを解除するには:

<unblockChangeConfs>

この特定のストリームのブロックを解除するには:

<unblockStreamConfs>

すべてのストリームのブロックを解除するには:

<unblockAllConfs>

DELTA_STREAMING_CHECK_COLUMN_MAPPING_NO_SNAPSHOT

列マッピングスキーマの変更を確認する際に、初期バージョンのデルタログスナップショットを取得できませんでした。別の開始バージョンを選択するか、'<config>' を 'true' に設定して、ストリーミング読み取りを強制的に有効にしてください。

DELTA_STREAMING_INCOMPATIBLE_SCHEMA_CHANGE

読み取り互換性のないスキーマの変更 (名前の変更や削除、データ型の変更など) を含むテーブルでは、ストリーミング読み取りはサポートされていません。

この問題を解決するための詳細と次の手順については、<docLink> のドキュメントを参照してください。

スキーマの読み取り: <readSchema>。互換性のないデータスキーマ: <incompatibleSchema>。

DELTA_STREAMING_INCOMPATIBLE_SCHEMA_CHANGE_USE_SCHEMA_LOG

デルタストリーム処理で非加法スキーマの進化を有効にするには、'schemaTrackingLocation' を指定してください。

詳細については、<docLink> を参照してください。

スキーマの読み取り: <readSchema>。互換性のないデータスキーマ: <incompatibleSchema>。

DELTA_STREAMING_INTERRUPTED_BY_MANAGED_TABLE_CONVERSION

<path>のテーブルは、Unity カタログのマネージドテーブルに変換されています。

ストリーミング中に Delta テーブルのスキーマ、テーブル構成、またはプロトコルが変更されました。

スキーマまたはメタデータ追跡ログが更新されました。

更新されたメタデータを使用して処理を続行するには、ストリームを再起動してください。

更新されたスキーマ: <schema>。

更新されたテーブル構成: <config>。

更新されたテーブルプロトコル: <protocol>

DELTA_ストリーミング_スキーマ_進化_サポートされていない行フィルター_COLUMN_MASKS

スキーマ追跡を使用したソーステーブル <tableId> からのストリーミングでは、行フィルターや列マスクはサポートされません。

行フィルターまたは列マスクを削除するか、スキーマ追跡を無効にしてください。

DELTA_STREAMING_SCHEMA_LOCATION_CONFLICT

'<loc>' にあるテーブルまたはテーブルからのストリーミング中に、競合するスキーマの場所 '<table>' が検出されました。

別のストリームが同じスキーマの場所を再利用している可能性がありますが、これは許可されていません。

この表のいずれかのストリームのリーダーオプションとして、新しい一意の schemaTrackingLocation パスまたは streamingSourceTrackingId を指定してください。

DELTA_STREAMING_SCHEMA_LOCATION_NOT_UNDER_CHECKPOINT

スキーマの場所 '<schemaTrackingLocation>' は、チェックポイントの場所 '<checkpointLocation>' の下に配置する必要があります。

Delta ストリーミングソーススキーマログを初期化できませんでした。理由:

テーブルバージョン <a> から <b>へのストリーミングバッチの提供中に、互換性のないスキーマまたはプロトコルの変更が検出されました。

DELTA_STREAMING_SCHEMA_LOG_PARSE_SCHEMA_FAILED

Delta ストリーミングソーススキーマログからスキーマを解析できませんでした。

スキーマログが破損している可能性があります。新しいスキーマの場所を選択してください。

DELTA_STREAMING_SCHEMA_MISMATCH_ON_RESTART

ストリーミングクエリのスキーマは現在のテーブルスキーマと一致しません。

クエリスキーマ(分析から): <querySchema>

現在のテーブルスキーマ: <tableSchema>

このストリーミングクエリが作成されてからテーブルスキーマは変更されています。新しいストリーミングDataFrameを作成して現在のスキーマを取得します。

DELTA_STREAMING_SINK_TRANSACTION_NOT_FOUND

最後の<batchId> バージョンのストリーミング Delta シンクでバッチ <versionLimit>のトランザクションが見つかりませんでした。

DELTA_STREAMING_SKIP_OFFSETS_INVALID_OFFSET_RANGE

デルタソース範囲 =[<startOffset>, <endOffset>) のスキップオフセット範囲が無効です。このオフセット範囲を修正して、もう一度やり直してください。

詳細については、DELTA_STREAMING_SKIP_OFFSETS_INVALID_OFFSET_RANGEを参照してください。

DELTA_STREAMING_TRAILING_COMMIT_MISSING

デルタストリームはバージョン <expectedVersion> までのコミットを検出しますが、トランザクションログにはバージョン <seenVersion> 以降のファイルが欠けています。

DELTA_TABLE_ALREADY_CONTAINS_CDC_COLUMNS

テーブルで Change Data Capture を有効にできません。テーブルには、テーブルの

変更データフィードのメタデータとして <columnList>

は、テーブルの変更データフィードのメタデータとして内部的に使用されます。有効にするには

テーブルのデータフィードを変更して、これらの列の名前を変更または削除します。

DELTA_TABLE_ALREADY_EXISTS

テーブル <tableName> は既に存在します。

DELTA_TABLE_CHANGES_VIEW_MODIFIED_AFTER_STARTING_TIMESTAMP

SQLSTATE: 42816

表示「<viewName>」は、要求された開始タイムスタンプの後に「<lastUpdatedTimestamp>」で修正されました。ビューの新しいスナップショットを読み、その後「<validStartingTimestamp>」以降の変更を読み取る。

DELTA_TABLE_CHANGES_VIEW_REQUIRES_ROW_TRACKING

ビュー '<viewName>' のtable_changesはサポートされていません。基になる Delta テーブル '<tableName>' には行追跡がないためです。

DELTA_TABLE_CHANGES_VIEW_REQUIRES_STARTING_TIMESTAMP

表示時のデータフィード変更は「<viewName>」で開始タイムスタンプが必要です。スタートバージョンはサポートされていません。

DELTA_TABLE_CHANGES_VIEW_UNSUPPORTED

ビュー '<viewName>' では table_changes はサポートされていません。

詳細については、DELTA_TABLE_CHANGES_VIEW_UNSUPPORTEDを参照してください。

DELTA_TABLE_CONTAINS_RESERVED_CDC_COLUMNS

テーブルの変更データフィードを計算できません。テーブルには、テーブルの変更データフィードの出力列として使用される予約列名 <columnList> が含まれています。テーブルの変更データフィードを計算するには、これらの列の名前を変更または削除します。

DELTA_TABLE_FOR_PATH_UNSUPPORTED_HADOOP_CONF

現在、DeltaTable.forPath では <allowedPrefixes> で始まる hadoop 構成キーのみがサポートされていますが、<unsupportedOptions> が渡されました。

DELTA_TABLE_ID_MISMATCH

<tableLocation> の Delta テーブルは、このコマンドでテーブルを使用しているときに置き換えられました。

テーブル ID が <oldId> から <newId>に変更されました。

現在のコマンドを再試行して、テーブルの一貫性のあるビューが読み取られるようにしてください。

DELTA_TABLE_INVALID_REDIRECT_STATE_TRANSITION

テーブルリダイレクト状態を更新できません:無効な状態遷移が試行されました。

デルタテーブル '<table>' を '<oldState>' から '<newState>' に変更することはできません。

DELTA_TABLE_INVALID_SET_UNSET_REDIRECT

SETでプロパティをUNSETまたは<table>リダイレクトできません: 現在のプロパティ '<currentProperty>' は新しいプロパティ '<newProperty>' と一致しません。

DELTA_TABLE_LOCATION_MISMATCH

既存のテーブル <tableName> の場所が <existingTableLocation>。指定した場所の <tableLocation>と一致しません。

DELTA_TABLE_NOT_FOUND

デルタテーブル <tableName> が存在しません。

DELTA_TABLE_NOT_SUPPORTED_IN_OP

テーブルは、<operation>ではサポートされていません。代わりにパスを使用してください。

DELTA_TABLE_ONLY_OPERATION

<tableName> は Delta テーブルではありません。 <operation> はデルタテーブルでのみサポートされます。

DELTA_TABLE_UNRECOGNIZED_REDIRECT_SPEC

Delta ログには、認識できないテーブルリダイレクトスペック '<spec>' が含まれています。

DELTA_TARGET_TABLE_FINAL_SCHEMA_EMPTY

ターゲットテーブルの最終スキーマが空です。

DELTA_TIMESTAMP_EARLIER_THAN_COMMIT_RETENTION

SQLSTATE: 42816

指定されたタイムスタンプ (<userTimestamp>) は、使用可能な最も古いバージョンより前です。

指定されたパーティションスキーマ:

<userPartitionSchema>

DELTA_UNIFORM_COMPATIBILITY_LOCATION_CANNOT_BE_CHANGED

delta.universalFormat.compatibility.location は変更できません。

DELTA_UNIFORM_COMPATIBILITY_LOCATION_NOT_REGISTERED

SQLSTATE: 42K0I

delta.universalFormat.compatibility.location がカタログに登録されていません。

DELTA_UNIFORM_COMPATIBILITY_MISSING_OR_INVALID_LOCATION

統一互換形式の場所が見つからないか無効です。 delta.universalFormat.compatibility.location の空のディレクトリを設定してください。

失敗した理由:

詳細については、DELTA_UNIFORM_COMPATIBILITY_MISSING_OR_INVALID_LOCATION を参照してください

DELTA_UNIFORM_ICEBERG_INGRESS_VIOLATION

Delta Uniform 経由で Apache Iceberg のデータ読み込みが失敗しました。

詳細については、DELTA_UNIFORM_ICEBERG_INGRESS_VIOLATION を参照してください

DELTA_UNIFORM_ICEBERG_ROW_TRACKING_UPGRADE_BLOCKED

Row Trackingのアップグレード中にApache Icebergのスナップショット系譜を保持できません。

<config>=falseを設定して、スナップショット系譜を保持せずにアップグレードします。

Reason:

詳細についてはDELTA_UNIFORM_ICEBERG_ROW_TRACKING_UPGRADE_BLOCKEDをご覧ください。

DELTA_UNIFORM_INGRESS_AMBIGUOUS_FORMAT

複数の Delta Uniform イングレス形式 (<formats>) が見つかり、最大 1 つを設定できます。

DELTA_UNIFORM_INGRESS_NOT_SUPPORTED

Uniform イングレステーブルの作成または更新はサポートされていません。

DELTA_UNIFORM_INGRESS_NOT_SUPPORTED_FORMAT

<fileFormat> 形式はサポートされていません。元のファイル形式としての Apache Iceberg と hudi のみがサポートされています。

DELTA_UNIFORM_INGRESS_VIOLATION

デルタ Uniform の読み取りが失敗する:

詳細については、DELTA_UNIFORM_INGRESS_VIOLATIONを参照してください。

DELTA_UNIFORM_NOT_SUPPORTED

ユニバーサル形式は、Unity カタログテーブルでのみサポートされます。

DELTA_UNIFORM_REFRESH_INVALID_ARGUMENT

引数が無効な REFRESH TABLE:

詳細については、DELTA_UNIFORM_REFRESH_INVALID_ARGUMENTを参照してください。

DELTA_UNIFORM_REFRESH_NOT_SUPPORTED

REFRESH 識別子 SYNC UNIFORM は、次の理由でサポートされていません。

詳細については、DELTA_UNIFORM_REFRESH_NOT_SUPPORTED を参照してください

DELTA_UNIFORM_REFRESH_NOT_SUPPORTED_FOR_MANAGED_ICEBERG_TABLE_WITH_METADATA_PATH

REFRESH TABLE METADATA_PATHでは、マネージド Apache Iceberg テーブルではサポートされていません。

DELTA_UNIVERSAL_FORMAT_CONVERSION_FAILED

テーブルバージョンの <version> をユニバーサル形式の <format>に変換できませんでした。

詳細はDELTA_UNIVERSAL_FORMAT_CONVERSION_FAILEDをご覧ください。

DELTA_UNIVERSAL_FORMAT_VIOLATION

ユニバーサルフォーマット(<format>)の検証は失敗しました:

詳細についてはDELTA_UNIVERSAL_FORMAT_VIOLATIONをご覧ください。

DELTA_UNKNOWN_CONFIGURATION

不明な構成が指定されました: <config>。

このチェックを無効にするには、Spark セッション構成で <disableCheckConfig>=true を設定します。

DELTA_UNKNOWN_PRIVILEGE

不明な特権: <privilege>。

DELTA_UNKNOWN_READ_LIMIT

不明なリードリミット: <limit>。

DELTA_UNPARTITIONED_TO_PARTITIONED_TABLE_CLONE_OR_RESTORE

DELTA_UNSUPPORTED_CHANGE_ON_COLUMNS_WITH_INDEX

列は 1 つ以上のインデックスの一部であるため、 <quotedColumnNames> を変更できません。最初にインデックスを削除してから、操作を再試行します。

DELTA_UNSUPPORTED_CLONE_REPLACE_SAME_TABLE

REPLACEで既存のテーブル (<tableName>) を CLONE しようとしました。この操作は次のようになります。

unsupported. CLONE 別のターゲットを試すか、現在のターゲットでテーブルを削除します。

DELTA_UNSUPPORTED_CLUSTERING_COLUMN_PREDICATES

DELTA_UNSUPPORTED_FSCK_WITH_DELETION_VECTORS

パーティション分割列にブルームフィルターインデックスを作成することはサポートされていません: <columnName>。

DELTA_UNSUPPORTED_RENAME_COLUMN

Delta テーブルでは、列名の変更はサポートされていません。

詳細はDELTA_UNSUPPORTED_RENAME_COLUMNをご覧ください。

DELTA_UNSUPPORTED_SCHEMA_DURING_READ

Delta では、読み取り時のスキーマの指定はサポートされていません。

DELTA_UNSUPPORTED_SORT_ON_BUCKETED_TABLES

SORTED BY は、Delta バケットテーブルではサポートされていません。

DELTA_UNSUPPORTED_SOURCE

列のデータ型を変更できませんでした <quotedColumnNames>

これらの列にはブルームフィルターインデックスがあるためです。

ブルームフィルターインデックスを使用して列のデータ型を変更する場合は、

最初にブルームフィルターインデックスを削除してください。

DROP BLOOMFILTER INDEX ON TABLEtableNameFOR COLUMNS(<columnNames>)

代わりに、テーブルのすべてのブルームフィルターインデックスを削除する場合は、次の値を使用します。

DROP BLOOMFILTER INDEX ON TABLE テーブル名

DELTA_UNSUPPORTED_VACUUM_SPECIFIC_PARTITION

Delta テーブルをバキュームする場合は、ベースパス (<baseDeltaPath>) を指定してください。特定のパーティションのバキュームは現在サポートされていません。

DELTA_UNSUPPORTED_WRITES_STAGED_TABLE

SQLSTATE: 42807

テーブルの実装では、書き込み ( <tableName>) はサポートされていません。

DELTA_UNSUPPORTED_WRITES_WITHOUT_COORDINATOR

コミットコーディネーター <coordinatorName>に登録されているテーブルに対して書き込みを実行しようとしています。ただし、このコーディネーターの実装は現在の環境では使用できません。また、コーディネーターを使用しない書き込みは許可されません。

DELTA_UNSUPPORTED_WRITE_SAMPLE_TABLES

サンプルテーブルへの書き込みはサポートされていません。

DELTA_UPDATE_SCHEMA_MISMATCH_EXPRESSION

<fromCatalog> を <toCatalog>にキャストできません。入れ子になった列はすべて一致する必要があります。

DELTA_USER_DEFINED_TYPE_COLUMN_CONTAINS_NULL_TYPE

SQLSTATE: 22005

ユーザー定義型の列 <columnName> で NullType <userClass> 見つかりました。 Delta では、ユーザー定義型での NullType の書き込みはサポートされていません。

DELTA_V2_CHECKPOINTS_REQUIRED_FOR_OPERATION

CHECKPOINT V2チェックポイントなしではテーブル <tableNameOrPath> の操作はサポートされていません。

DELTA_VACUUM_COPY_INTO_STATE_FAILED

データファイルの VACUUM は成功しましたが、COPY INTO 状態のガベージコレクションに失敗しました。

DELTA_VACUUM_RETENTION_PERIOD_NEGATIVE

バキュームの保持期間を 0 時間未満にすることはできません。

DELTA_VACUUM_RETENTION_PERIOD_TOO_SHORT

指定した VACUUM 保持期間が低すぎるため、書き込みが進行中の場合、この Delta テーブルが破損する可能性があります。

操作 (挿入、アップサート、削除、最適化) が実行されていない場合は、次の設定でこの安全性チェックを無効にすることができます。

delta.retentionDurationCheck.enabled = false

それ以外の場合は、少なくとも <configuredRetentionHours> 時間の保持期間を使用します。

DELTA_VERSIONS_NOT_CONTIGUOUS

SQLSTATE: KD00C

バージョン (<versionList>) は連続していません。

バージョン <startVersion>の読み込み中に、<endVersion>バージョンと<versionToLoad>間の差分ログのギャップが検出されました。

詳細については、DELTA_VERSIONS_NOT_CONTIGUOUS を参照してください。

DELTA_VERSION_INVALID

SQLSTATE: 42815

指定されたバージョン (<version>) が有効なバージョンではありません。

DELTA_VERSION_NOT_FOUND

Delta テーブルをバージョン <userVersion>にタイムトラベルできません。使用可能なバージョン: [<earliest>, <latest>]。

DELTA_VIOLATE_CONSTRAINT_WITH_VALUES

SQLSTATE: 23001

次の値を持つ行が CHECK 制約 <constraintName> <expression> に違反しています:

<values>。

DELTA_VIOLATE_TABLE_PROPERTY_VALIDATION_FAILED

テーブル <table> のプロパティの検証に違反しています。

詳細については、DELTA_VIOLATE_TABLE_PROPERTY_VALIDATION_FAILED を参照してください

DELTA_WRITE_INTO_VIEW_NOT_SUPPORTED

<viewIdentifier> はビューです。ビューにデータを書き込む場合はありません。

DELTA_ZORDERING_COLUMN_DOES_NOT_EXIST

Z-Ordering 列 <columnName> がデータスキーマに存在しません。

DELTA_ZORDERING_ON_COLUMN_WITHOUT_STATS

SQLSTATE: KD00D

DS_SHALLOW_CLONE_BASE_TABLE_DELETED

SQLSTATE: 42S02

<dsError>: 浅いクローン「<sharedAsName>」にはアクセスできません。ベーステーブルが削除されているためです。

DS_SHALLOW_CLONE_BASE_TABLE_UNSUPPORTED

CF_ADD_NEW_NOT_SUPPORTED

スキーマが指定されている場合、スキーマの進化モード <addNewColumnsMode> はサポートされません。このモードを使用するには、代わりに cloudFiles.schemaHints を使用してスキーマを指定できます。

CF_AMBIGUOUS_AUTH_OPTIONS_ERROR

(既定) ディレクトリの通知セットアップ認証オプションが見つかりました

リストモード:

<options>

ファイル通知モードを使用する場合は、明示的に次の設定を行ってください。

.option("cloudFiles.<useNotificationsKey>", "true")

または、オプションの検証をスキップし、これらを無視する場合

Event Grid サブスクリプションを作成できませんでした。サービスプリンシパルに

<permissionType> Event Grid サブスクリプションがあることを確認してください。詳細については、以下を参照してください。

<docLink>

CF_EVENT_GRID_CREATION_FAILED

Event Grid サブスクリプションを作成できませんでした。必ずMicrosoftしてください。EventGrid は

サブスクリプションにおいてリソースプロバイダーとして登録されています。詳細については、以下を参照してください。

<docLink>

CF_EVENT_GRID_NOT_FOUND_ERROR

Event Grid サブスクリプションを作成できませんでした。ストレージアカウント

アカウント (<storageAccount>) はリソースグループ (<resourceGroup>) に属しています。

ストレージアカウントは "StorageV2 (汎用 v2)" アカウントです。詳細については、以下を参照してください。

<docLink>

CF_EVENT_NOTIFICATION_NOT_SUPPORTED

自動ローダーイベント通知モードは、<cloudStore>ではサポートされていません。

CF_EVENT_NOTIFICATION_SETUP_FAILED

入力パス <fileFormatInput>内の既存のファイルから <path> 形式のスキーマを推論できませんでした。

詳細については、CF_FAILED_TO_INFER_SCHEMA を参照してください

CF_FAILED_TO_WRITE_TO_SCHEMA_LOG

場所 <path>スキーマログに書き込めませんでした。

CF_FGAC_VOLUME_MODE_NOT_SUPPORTED

ボリューム '<path>' ではサポートされていないファイル検出モードで自動ローダーを使用しています。これは、このボリュームへの部分的なアクセス権しかないためです。ディレクトリ一覧モードのみがサポートされています。 cloudFiles.useNotifications を false に、cloudFiles.useManagedFileEvents を false に設定してください。

CF_FILE_FORMAT_REQUIRED

必要なオプション cloudFiles.format が見つかりませんでした。

CF_FOUND_MULTIPLE_AUTOLOADER_PUBSUB_SUBSCRIPTIONS

トピック <num>の自動ローダープレフィックスを持つ複数の (<topicName>) サブスクリプションが見つかりました。

<subscriptionList>

トピックごとにサブスクリプションは 1 つだけ必要です。トピックに複数のサブスクリプションがないことを手動で確認してください。

CF_GCP_AUTHENTICATION

次のいずれかを指定してください: <clientEmail>, <client>、

<privateKey>Azure Databricksサービス認証情報を使うための情報<privateKeyId>または提供<serviceCredential>。

または、GCP リソースで認証するために既定の GCP 資格情報プロバイダーチェーンを使用するために、いずれも指定しません。

CF_GCP_LABELS_COUNT_EXCEEDED

GCP リソースに対して受け取ったラベルが多すぎます (<num>)。リソースあたりの最大ラベル数は <maxNum>。

CF_GCP_RESOURCE_TAGS_COUNT_EXCEEDED

GCP リソースに対してリソースタグ (<num>) を受け取りすぎました。リソースごとの最大リソースタグ数は<maxNum>です。なぜなら、リソースタグはリソース上のGCPラベルとして保存され、特定のタグAzure Databricksこのタグノルマの一部を消費するためです。

CF_GDRIVE_CHANGE_FEED_SUBFOLDER_NOT_SUPPORTED

SQLSTATE: 42KDB

Google ドライブの変更フィードにはドライブルートパスが必要ですが、サブフォルダーパス (fileId=<fileId>) を受け取りました。

Google Drive Changes API はドライブレベルで動作し、サブフォルダーにスコープを設定することはできません。

代わりにドライブルート URL を使用してください。

CF_INCOMPLETE_LOG_FILE_IN_SCHEMA_LOG

パス <path> のスキーマログの不完全なログファイル

これらのオプションを削除してから、ストリームを再起動することをお勧めします。

CF_INVALID_MANAGED_FILE_EVENTS_RESPONSE

マネージドファイルイベントサービスからの応答が無効です。サポートが必要な場合はAzure Databricksサポートまでお問い合わせください。

詳しくは、CF_INVALID_MANAGED_FILE_EVENTS_RESPONSE を参照してください

CF_INVALID_SCHEMA_EVOLUTION_MODE

cloudFiles. <schemaEvolutionModeKey> { のいずれかである必要があります

<addNewColumnsWithTypeWidening>

<addNewColumns>

<failOnNewColumns>

<rescue>

「<noEvolution>」}

CF_INVALID_SCHEMA_HINTS_OPTION

スキーマヒントでは、特定の列を 1 回だけ指定できます。

この場合、列の再定義: <columnName>

schemaHints で複数回:

<schemaHints>

CF_INVALID_SCHEMA_HINT_COLUMN

パス「<path>」のファイルイベントキャッシュ内のストリームの読み取り位置が無効になっています。これは、ファイルイベントの構成が更新されたことが原因で発生する可能性があります (たとえば、指定されたキューの URL が変更されたか、ファイルイベントが無効になって再び有効にされました)。サポートが必要な場合はAzure Databricksサポートまでお問い合わせください。

エラー: <underlyingError>

CF_MANAGED_FILE_EVENTS_IS_PREVIEW

マネージドファイルイベントを含む自動ローダーはプレビュー機能です。続行するには、Azure Databricksサポートに連絡するか、cloudFiles.useManagedFileEventsオプションをオフにしてください。

CF_MANAGED_FILE_EVENTS_RATE_LIMIT_EXCEEDED

同時実行自動ローダーストリームが実行されている数が多すぎます。解決するには、可能であればストリームのコンカレンシーを減らすか、外部の場所にある複数のサブディレクトリから読み込むときにサブディレクトリごとに個別のボリュームを作成します。問題が続く場合はAzure Databricksの担当者に連絡してください。

CF_MAX_MUST_BE_POSITIVE

max は正である必要があります

CF_METADATA_FILE_CONCURRENTLY_USED

複数のストリーミングクエリが同時に <metadataFile> を使用している

CF_MISSING_METADATA_FILE_ERROR

ストリーミングソースチェックポイントディレクトリ内のメタデータファイルがありません。このメタデータ

ファイルにはストリームの重要な既定のオプションが含まれているため、ストリームを再起動できません

今すぐ。サポートが必要な場合はAzure Databricksサポートまでお問い合わせください。

CF_MISSING_PARTITION_COLUMN_ERROR

CF_PREFIX_MISMATCH

一致しないイベントが見つかりました:キー <key> にプレフィックスがありません。 <prefix>

CF_PROTOCOL_MISMATCH

<message>

コードに他の変更を加える必要がない場合は、SQL を設定してください

構成: '<sourceProtocolVersionKey> = <value>'

ストリームを再開してください。以下を参照してください。

<docLink>

詳細については、以下を参照してください。

CF_READ_CHANGE_FEED_UNSUPPORTED

SFTP にはパスワードまたはキーファイルを指定する必要があります。

ソース URI または <passwordOption>でパスワードを指定するか、キーファイルの内容を <keyFileOption>で指定してください。

CF_SFTP_NOT_ENABLED

SFTP ファイルへのアクセスが有効になっていません。サポートが必要な場合はAzure Databricksサポートまでお問い合わせください。

CF_SFTP_REQUIRE_FULL_PATH

正確な UC 接続の検索を確実に行うために、sftp://$user@$host:$port/$path の形式で SFTP ソースの完全パスコンポーネントを指定します。

CF_SFTP_REQUIRE_UC_CLUSTER

SFTP ファイルにアクセスするには、UC 対応クラスターが必要です。サポートが必要な場合はAzure Databricksサポートまでお問い合わせください。

CF_SFTP_USERNAME_NOT_FOUND

<optionList>

ST_DIFFERENT_SRID_VALUES

"<sqlFunction>" の引数には、同じ SRID 値が必要です。 SRID 値が見つかりました: <srid1>, <srid2>

ST_INVALID_ARGUMENT（無効な引数）

Unity カタログ

CANNOT_DROP_ABAC_MASKED_COLUMN

ABACのカラムマスクポリシーが適用されるため、 <columnNames> 列をドロップできません。 SHOW EFFECTIVE POLICIESを実行してポリシーを見つけ、ポリシーを削除したり、MATCH COLUMNS条件を修正したり、対応するカラムタグを削除してからカラムを外してください。ガイダンスについては、ドキュメントの <docLink>を参照してください。

CANNOT_DROP_ABAC_ROW_FILTER_COLUMN

ABACの行フィルターポリシーがそれに依存しているため、 <columnNames> 列をドロップできません。 SHOW EFFECTIVE POLICIESを実行してポリシーを見つけ、ポリシーを削除したり、MATCH COLUMNS条件を修正したり、対応するカラムタグを削除してからカラムを外してください。ガイダンスについては、ドキュメントの <docLink>を参照してください。

CANNOT_DROP_MASKED_COLUMN

カラムマスクがあるため、 <columnNames> 列をドロップできません。コラムを落とす前に、必ずマスクを外してください。ガイダンスについては、ドキュメントの <docLink>を参照してください。

CANNOT_DROP_TAGGED_COLUMN

1 つ以上の管理タグが割り当てられているため、列を削除できません。列を削除する前に、タグを削除してください。ガイダンスについては、ドキュメントの <docLink>を参照してください。

CANNOT_RENAME_MASKED_COLUMN

カラム <columnNames> はカラムマスクがあるため名前を変更することはできません。列名を変更する前に、必ずマスクを外してください。ガイダンスについては、ドキュメントの <docLink>を参照してください。

CHILD_CREATION_FORBIDDEN_FOR_FOREIGN_SECURABLE

種類<childSecurableName>のセキュリティ保護可能な<childSecurableType>は、<parentSecurableName>の親<parentSecurableKind>に作成できません。

列形式が列タイプと互換性がありません

列 <columnName> には <formatType> 形式があり、列型の <columnType>と互換性がありません。

CONFLICTING_COLUMN_NAMES_ERROR

列 <columnName> 、同じ名前を持つ別の列と競合しますが、末尾に空白がある場合とない場合 (たとえば、 <columnName> という名前の既存の列)。別の名前で列の名前を変更してください。

CONNECTION_CREDENTIALS_NOT_SUPPORTED_FOR_ONLINE_TABLE_CONNECTION

<connectionType>の種類の接続に対する接続レベルの資格情報を取得する要求が無効です。このような資格情報は、マネージド PostgreSQL 接続でのみ使用できます。

CONNECTION_TYPE_NOT_ENABLED

接続の種類 '<connectionType>' が有効になっていません。接続を有効にして使用してください。

DELTA_SHARING_プロビジョニング_状態_非アクティブ

現在、共有エンティティ '<securableFullName>' は、対応するソースエンティティと完全に同期されていないため、使用できません。原因: <reason>。

DELTA_SHARING_READ_ONLY_RECIPIENT_EXISTS

同じ共有識別子 '<existingRecipientName>' を持つ Recipient オブジェクト '<existingMetastoreId>' が既にあります。

DELTA_SHARING_READ_ONLY_SECURABLE_KIND

OpenSharingのセキュラブル・タイプ <securableKindName> データは読み取り専用であり、作成、変更、削除はできません。

DELTA_SHARING_SYSTEM_TABLE_PROVIDER_MOUNT_NOT_ALLOWED

システムテーブルプロバイダーからのOpenSharing共有のマウントは許可されていません。

DISASTER_RECOVERY_READ_ONLY

SQLSTATE: 25006

カタログ <catalogName> がマネージドディザスターリカバリーのセカンダリリージョンにあるため、要求された操作を完了できません。セカンダリカタログは読み取り専用です。プライマリリージョンで書き込み操作を実行します。

DISASTER_RECOVERY_RENAME_NOT_ALLOWED

カタログ <catalogName> は災害復旧フェイルオーバーグループの一部であるため、名前を変更することはできません。リネームを試みる前に、まずDisaster Recoveryからカタログを削除してください。

EXTERNAL_ACCESS_DISABLED_ON_METASTORE

メタストア<metastoreName>では、非Azure Databricksコンピュート環境からの外部データアクセスが無効化されています。メタストアで "外部データアクセス" 構成を有効にするには、metastore 管理者に問い合わせてください。

EXTERNAL_ACCESS_NOT_ALLOWED_FOR_TABLE

id <tableId>のテーブルは、その種類が<securableKind>Azure Databricksため、Compute Environmentの外部からアクセスできません。外部からアクセスできるのは、'TABLE_EXTERNAL'、'TABLE_DELTA_EXTERNAL' テーブル、および 'TABLE_DELTA' テーブルの種類だけです。

EXTERNAL_USE_SCHEMA_ASSIGNED_TO_INCORRECT_SECURABLE_TYPE

USE EXTERNALSCHEMA 特権は、このエンティティ <assignedSecurableType> には適用されず、スキーマまたはカタログにのみ割り当てることができます。 <assignedSecurableType> オブジェクトから権限を削除し、代わりにスキーマまたはカタログに割り当ててください。

EXTERNAL_WRITE_NOT_ALLOWED_FOR_TABLE

id <tableId>を持つテーブルは、その種類が<securableKind>Azure Databricksため、Compute Environmentの外部からは書き込むことができません。外部で書き込むことができるのは、'TABLE_EXTERNAL' テーブルと 'TABLE_DELTA_EXTERNAL' テーブルの種類だけです。

FOREIGN_CATALOG_STORAGE_ROOT_MUST_SUPPORT_WRITES

<catalogType> 型の外部カタログの格納場所は、データのアンロードに使用され、読み取り専用にすることはできません。

HMS_SECURABLE_OVERLAP_LIMIT_EXCEEDED

入力パス <resourceType> の <url> の数が、重複する HMS <overlapLimit> に許可される制限 (<resourceType>) を超えています。

無効なデータソース形式

データソース形式 '<datasourceFormat>' はサポートされていません<tableTypeSuffix> <catalogKindSuffix>。

INVALID_NAME_FORMAT

<fieldDescription> は有効な名前ではありません。有効な名前には、スペース、ピリオド、スラッシュ、または制御文字を含めることはできません。

INVALID_RESOURCE_NAME_DELTA_SHARING

OpenSharing 要求は、リソース名を使用してサポートされていません

INVALID_RESOURCE_NAME_ENTITY_TYPE

指定されたリソース名はエンティティの種類 <provided> を参照していますが、期待されているのは <expected> です。

INVALID_RESOURCE_NAME_METASTORE_ID

指定されたリソース名は、現在の要求のスコープ内にないメタストアを参照します

INVALID_SECURABLE_NAME

<rpcName> 無効な <securableType> 名: '<securableFullName>'

LOCATION_OVERLAP

入力パス URL '<path>' は、'<overlappingLocation>' 呼び出し内の<caller>と重複しています。 <conflictingSummary>。 <permissionErrorSuggestion>

LOCATION_OVERLAP_STORAGE_CONFLICT_WITH_WORKSPACE_STORAGE

ユーザー定義のストレージの場所は、'<path>' 操作中にワークスペースの既定のストレージ '<caller>' と競合します。これにより、ワークスペースストレージに依存する機能が動作できなくなります。競合の概要: <conflictingSummary>。修復手順については、 https://docs.databricks.com/aws/en/data-governance/unity-catalog/storage-conflicts を参照してください。

LOCATION_OVERLAP_WITH_ACCOUNT_STORAGE_CONFIGURATION

外部の場所パス '<path>' は、'<caller>' 操作中にアカウントのストレージ構成と競合します。外部の場所は、アカウント内のワークスペースで使用されるストレージと重複しないようにする必要があります。これにより、内部機能が正しく動作しなくなる可能性があります。解決するには、より具体的なサブパス ('s3://bucket/' ではなく 's3://bucket/my-data/' など) を使用します。詳細については、https://docs.databricks.com/aws/en/data-governance/unity-catalog/storage-conflicts を参照してください。

管理されたテーブルフォーマット

マネージドテーブルでは Delta のみがサポートされています。指定されたデータソース形式は <datasourceFormat>。

METASTORE_DOES_NOT_EXIST

現在のワークスペースに割り当てられたメタストアはありません。

METASTORE_UPDATE_NOT_ALLOWED_FOR_NON_SAP_PRINCIPAL

SAP Azure DatabricksアカウントではMetastoreの更新は許可されていません。

MONGO_DB_SRV_CONNECTION_STRING_DOES_NOT_ALLOW_PORT

MongoDB SRV 接続文字列ではポートが必要ないため、MongoDB 接続の作成または更新は許可されません。

SRV 接続文字列はポートを必要としないため、ポートを削除してください。

NESTED_SCHEMA_INVALID_CATALOG_ID

スキーマは入れ子状です。スキーマ詳細変更イベントのparent_typeとparent_idを使って、スキーマの親を識別し、解決catalog_idしないでください。

PRINCIPAL_DOES_NOT_EXIST (主体が存在しません)

名前が <principalName>のプリンシパルが見つかりませんでした。

特権サポートは有効化されていません

種類 [<typeString>] で特権のサポートが有効になっていません

PRIVILEGE_NOT_APPLICABLE_TO_ENTITY

特権 <privilege> は、このエンティティ [<classifier>] には適用されません。予期しない場合は、[<privilegeVersion>] を使用しているメタストアの特権バージョンを確認してください。

読み取り専用カタログ

OpenSharing カタログ内のデータは読み取り専用であり、作成、変更、削除はできません。カタログ「<catalogName>」はOpenSharingカタログです。

REDSHIFT_FOREIGN_CATALOG_STORAGE_ROOT_MUST_BE_S3

Redshift 外部カタログのストレージルートは AWS S3 である必要があります。

SCHEMA_NOT_EMPTY

スキーマ '<fullName>' が空ではありません。 <extraInfo>

SECURABLE_KIND_DOES_NOT_SUPPORT_LAKEHOUSE_FEDERATION

種類が <securableKind> のセキュリティ保護可能なリソースは、Lakehouse フェデレーションをサポートしていません。

SECURABLE_KIND_NOT_ENABLED

セキュリティ保護可能な種類 '<securableKind>' が有効になっていません。プレビュー機能に関連付けられているセキュリティ保護可能な種類の場合は、ワークスペースの設定で有効にしてください。

SECURABLE_TYPE_DOES_NOT_SUPPORT_LAKEHOUSE_FEDERATION

型が <securableType> のセキュリティ保護可能なリソースは、Lakehouse フェデレーションをサポートしていません。

SOURCE_TABLE_COLUMN_COUNT_EXCEEDS_LIMIT

ソーステーブルには、<columnCount> 以上の列があります。列の数を減らして <columnLimitation> 以下にしてください。

SYSTEM_SERVICE_PRINCIPAL_IS_NOT_REGISTERED

リソース名が <servicePrincipalResource>の登録済みシステムサービスプリンシパルが見つかりませんでした。

TABLE_TYPE_DOES_NOT_SUPPORT_COLUMN_METADATA (テーブルのタイプは列メタデータをサポートしていません)

テーブルの種類 <tableType> は、列メタデータをサポートしていません。

UC_AAD_CLIENT_SECRET_EXPIRED_FOR_SERVICE_PRINCIPAL

アプリケーション ID <applicationId> を持つサービスプリンシパルのクライアントシークレットキーの有効期限が切れています。 Azure ポータルにアクセスして、サービスプリンシパルの新しいキーを作成します。

UC_AAD_CLIENT_SECRET_EXPIRED_FOR_STORAGE_CREDENTIAL

ストレージ資格情報 <storageCredentialName> のクライアントシークレットキーの有効期限が切れています。ストレージ資格情報を更新するには、所有者またはアカウント管理者に問い合わせてください。

UC_AAD_CLIENT_SECRET_INVALID_FOR_SERVICE_PRINCIPAL

アプリケーション ID <applicationId> を持つサービスプリンシパルのクライアントシークレットキーが無効です。

UC_AAD_SERVICE_PRINCIPAL_CONFIG_INVALID

サービスプリンシパルの構成が無効です。ディレクトリ ID、アプリケーション ID、クライアントシークレットを確認します。

UC_AAD_TOKEN_EXCHANGE_GENERIC_FAILURE

資格情報を取得できませんでした:ストレージ資格情報 <storageCredentialName> が正しく構成されていません。構成を更新するには、所有者またはアカウント管理者に問い合わせてください。

UC_AAD_TOKEN_LIFETIME_TOO_SHORT

ExchangeD AAD トークンの有効期間が <lifetime> であり、構成が短すぎます。 Azure AD 設定を確認して、一時的なアクセストークンの有効期間が少なくとも 1 時間であることを確認してください。 https://learn.microsoft.com/azure/active-directory/develop/active-directory-configurable-token-lifetimes

UC_ABAC_AMBIGUOUS_COLUMN_MATCH（あいまいな列の一致）

'<resource>' の ABAC ポリシーの評価中にエラーが発生しました。ポリシー '<policyName>' がメッセージで失敗しました: エイリアス '<alias>' を使用した結果、<size> つの一致がありましたが、許可されているのは正確に 1 つだけです。

UC_ABAC_AND_NATIVE_ROW_FILTERS

'<resource>' の ABAC ポリシーを評価すると、複数の行フィルターが発生しました。ネイティブの行フィルター「<nativeRowFilterFunction>」と以下のABACポリシーはそれぞれ行フィルターを適用します: <policyNames>。最大 1 つの行フィルターが許可されます。

UC_ABAC_BUILTIN_FUNCTION_DISABLED

'<resource>' の ABAC ポリシーの評価中にエラーが発生しました。ポリシー「<policyName>」は、現在有効になっていない組み込み関数「<functionName>」を使用しています。

UC_ABAC_BUILTIN_FUNCTION_NOT_ALLOWED

'<resource>' の ABAC ポリシーの評価中にエラーが発生しました。ポリシー「<policyName>」は組み込み関数「<functionName>」を使用していますが、このポリシータイプでは許可されていません。

UC_ABAC_CONTEXT_ATTRIBUTE_FUNCTIONS_DISABLED

'<resource>' の ABAC ポリシーの評価中にエラーが発生しました。ポリシー「<policyName>」は現在有効になっていないコンテキスト属性関数を使用します。

UC_ABAC_DEPENDENCY_COMPLEXITY_LIMIT_EXCEEDED

<resourceType> '<ref>' には、 <resolverType> abac 依存関係が多すぎます。

UC_ABAC_DEPENDENCY_DIFFERING_RF_CM

依存関係 '<dependency>' は複数回参照され、ABAC 行フィルターまたは列マスクが異なります。

UC_ABAC_EVALUATION_USER_ERROR

'<resource>' の ABAC ポリシーの評価中にエラーが発生しました。ポリシー '<policyName>' が失敗し、次のメッセージが表示されました: <message>。

UC_ABAC_IDENTITY_ATTRIBUTES_UNAVAILABLE

'<resource>' の ABAC ポリシーの評価中にエラーが発生しました。もう一度やり直してください;問題が続く場合は、Azure Databricksのサポートに連絡し、このエラークラスを参照してください。

UC_ABAC_INVALID_TAG_POLICY_VALUE

'<resource>' の ABAC ポリシーの評価中にエラーが発生しました。ポリシー '<policyName>' は、キー <tagValue>の無効なタグ値<tagKey>を参照します。管理タグの値が有効であることを確認します。

UC_ABAC_MULTIPLE_ROW_FILTERS

'<resource>' の ABAC ポリシーを評価すると、複数の行フィルターが発生しました。以下のポリシーはそれぞれ行フィルターを適用します: <policyNames>。最大 1 つの行フィルターが許可されます。

UC_ABAC_SESSION_IDENTITY_REQUIRED

このクエリにはセッション識別挙動が必要ですが、このアカウントでは有効ではありません。セッション識別挙動は2026年4月28日にデフォルトとなりました。このクエリを実行するには、アカウント管理者にセッション識別挙動を有効にするよう依頼してください。以下のガイダンスに従ってください https://databricks.helpjuice.com/en_US/upcoming-change-to-abac-policy-evaluation-for-tables-accessed-through-views-and-functions

UC_ABAC_TAG_INTROSPECTION_DISABLED

'<resource>' の ABAC ポリシーの評価中にエラーが発生しました。ポリシー '<policyName>' は、現在有効になっていないタグイントロスペクションを使用します。

UC_ABAC_UNKNOWN_CONTEXT_ATTRIBUTE_KEY

'<resource>' の ABAC ポリシーの評価中にエラーが発生しました。ポリシー「<policyName>」は未知のコンテキスト属性キー: <key>を参照しています。サポートされているrequest.* コンテキスト属性を使用してください。

UC_ABAC_UNKNOWN_TAG_ポリシー

'<resource>' の ABAC ポリシーの評価中にエラーが発生しました。ポリシー '<policyName>' は、不明なタグ ( <tagKey>) を参照します。管理タグが存在することを確認します。

UC_ABAC_UNMATCHED_ALIAS_IN_USING_COLUMNS

'<resource>' の ABAC ポリシーの評価中にエラーが発生しました。メッセージの失敗: <alias> で使用されているエイリアス 'USING COLUMNS' は、どの列とも一致しませんでした。

UC_ABAC_UNMATCHED_ON_COLUMN_ALIAS

'<resource>' の ABAC ポリシーの評価中にエラーが発生しました。ポリシー '<policyName>' は次のメッセージで失敗しました: <alias> に使用されているエイリアス 'ON COLUMN' は列と一致しませんでした。

UC_ABAC_UNMATCHED_USING_ALIAS

'<resource>' の ABAC ポリシーの評価中にエラーが発生しました。ポリシー '<policyName>' がメッセージで失敗しました:エイリアス '<alias>' の使用に一致する列がありません。

UC_ABAC_USING_REF_OF_NATIVE_MASKED_COLUMNS

'<resource>' の ABAC ポリシーの評価中にエラーが発生しました。メッセージ失敗:列「<usingCol>」はネイティブのRLS/CMポリシー「<nativeFunction>」によって隠されており、ABACポリシー「<policyName>」への入力として使用できません。

UCアクセスにはワークスペースが必要です

ユーザーが関連するワークスペースに割り当てられていないため、ワークスペースに結び付けられたリソースにアクセスできません。

UC_ALTER_DLT_VIEW_OUTSIDE_DEFINING_PIPELINE

ビューを定義したパイプラインの外部でビュー '<viewFullName>' を変更することは許可されません。代わりに、それを定義したパイプラインからビュー定義を更新します (パイプライン ID: <owningPipelineId>)。

UC_ATLAS_NOT_ENABLED_FOR_CALLING_SERVICE

Atlas は、呼び出し元のサービス <serviceName>に対して有効になっていません。

UC_AUTHZ_ACTION_NOT_SUPPORTED

<actionName> の承認はサポートされていません。呼び出された RPC がこのリソースの種類に対して実装されていることを確認してください

UC_AWS_ASSUME_ROLE_FAILED

資格情報を取得できませんでした:Unity カタログの資格情報の AWS IAM ロールが正しく構成されていません。 AWS の構成を更新するには、metastore 管理者または資格情報の所有者に問い合わせてください。

UC_AWS_EMPTY_STORAGE_LOCATION

空の保存場所。

UC_AWS_INVALID_S3_POLICY_PREFIX

ストレージの場所の s3 パスが無効です。S3 パス <providedPath> は、予期されるプレフィックスで始まらない: <expectedPrefix>。

UC_AWS_UNSUPPORTED_S3_SCHEME

ストレージの場所の s3 パスが無効です:サポートされていないスキームが見つかりました: <providedScheme>。サポートされているスキームは、 <supportedS3Schemes>です。

UC_AZURE_BLOB_SERVICE_UNAVAILABLE

SQLSTATE: 57P03

Azure BLOB サービスは一時的に使用できません。後でもう一度やり直してください。

UC_AZURE_CREDENTIAL_NOT_FOUND

ストレージ資格情報Azure見つかりませんでした。アクセスコネクタが削除または再作成されている可能性があります。ストレージ資格情報を再構成するには、アカウント管理者に問い合わせてください。詳細: <details>

UC_AZURE_GOVCLOUD_LEGACY_NOT_SUPPORTED

Unity カタログは、レガシ Azure Government Cloud (AZURE_US_GOVERNMENT) ではサポートされていません。

UC_AZURE_MANAGED_IDENTITY_CREDENTIAL_NOT_FOUND

Azureアクセスコネクタ ID <accessConnectorId> とマネージド ID ID: アカウント ID の <managedIdentityId>: <accountId> が見つかりませんでした。

UC_AZURE_UDK_UNAUTHORIZED

ユーザー委任キーの要求が承認されていません。詳細: <details>

UC_BUILTIN_HMS_CONNECTION_CREATION_PERMISSION_DENIED

ユーザー: <userId> がワークスペースの管理者ではないため、組み込みの Hive メタストアの接続を作成できません: <workspaceId>

UC_BUILTIN_HMS_CONNECTION_MODIFY_RESTRICTED_FIELD

組み込みの HMS 接続 '<connectionName>' の制限付きフィールドの変更を試みます。 'warehouse_directory' のみを更新できます。

UC_CANNOT_DELETE_TABLE_WITH_ACTIVE_SHALLOW_CLONES

テーブル「<tableFullName>」は <cloneCount> 活動中の浅いクローンによって参照されているため削除できません。ベーステーブルを削除する前に、すべての浅いクローンを外してください。

UC_CANNOT_REMOVE_CATALOG_MANAGED_OUTSIDE_DELTA_COMMIT

テーブル「<tableFullName>」への更新は、catalogManaged機能やio.unitycatalog.tableIdプロパティを削除しますが、これらは許可されていません。これらはカタログ管理のダウングレードパスを通じてのみ削除可能です。

UC_CANNOT_RENAME_PARTITION_FILTERING_COLUMN

SQLSTATE: 428FR

テーブル列 <originalLogicalColumn> の名前を変更できませんでした。これは、 <sharedTableName>でのパーティションフィルター処理に使用されるためです。続行するには、共有からテーブルを削除し、列の名前を変更して、目的のパーティションフィルター列ともう一度共有することができます。ただし、受信者のストリーミングクエリが中断される可能性があります。

UC_CHILD_COLUMNS_ALREADY_EXIST_IN_PRIMARY_KEY_OR_UNIQUE_CONSTRAINT

SQLSTATE: 42891

<newConstraintType>制約<newConstraintName>を作成できませんでした:テーブル <tableName>には、同じ子列のセットを持つ<existingConstraintType>という<existingConstraintName>制約が既に存在します。

UC_CHILD_CREATION_FORBIDDEN_FOR_NON_UC_CLUSTER

UCクラスターからの要求でないため、<securableType> '<securable>' の下に<parentSecurableType> '<parentSecurable>'を作成できません。

UC_CLOUD_STORAGE_ACCESS_FAILURE

クラウドストレージにアクセスできませんでした: <errMsg> exceptionTraceId=<exceptionTraceId>

UC_COMMIT_TRANSACTION_OPERATION_USING_MST_NOT_SUPPORTED

<operationType> は単一テーブルコミットとしてのみ許可され、マルチテーブルトランザクション内では実行できません。

UC_CONFLICTING_CONNECTION_ALLOW_LIST_OPTIONS

接続オプションと重複する許可リストを持つ接続を作成できません。値: <conflictingOptions>

UC_CONFLICTING_CONNECTION_OPTIONS

ユーザー名/パスワードと oauth 認証オプションの両方を使用して接続を作成することはできません。いずれかを選択してください。

UC_CONNECTION_ACCESS_TOKEN_REQUEST_FAILED

アイデンティティプロバイダーから新しいアクセストークン(HTTPステータスコード <httpStatus>)を取得しられませんでした。接続の認証情報が正しく、IDプロバイダーに連絡が取れるか確認してください。

UC_CONNECTION_CREDENTIALS_MAXIMUM_REACHED

接続名 '<connectionName>' の資格情報の最大数に達しました。新しい資格情報を作成する前に、既存の資格情報を削除してください。

UC_CONNECTION_CREDENTIALS_NOT_EXIST_FOR_USER_WITH_LOGIN

SQLSTATE: 42517

接続 '<userIdentity>' のユーザー ID('<connectionName>') の資格情報が見つかりません。最初に<connectionPage>を訪問して接続にログインしてください。

UC_CONNECTION_CREDENTIALS_TYPE_NOT_SUPPORTED

セキュリティ保護可能な種類 '<securableType>' の資格情報の作成はサポートされていません。サポートされているセキュリティ保護可能な種類: <allowedSecurableType>。

UC_CONNECTION_DEPENDENCY_PATH_INVALID

無効な依存関係パス: <reason>

UC_CONNECTION_ENVIRONMENT_VERSION_INVALID

無効な環境バージョン: <reason>

UC_CONNECTION_ENVIRONMENT_VERSION_NOT_SUPPORTED

環境バージョンは現在サポートされていません。提供： <environmentVersion>

UC_CONNECTION_EXISTS_FOR_CREDENTIAL

資格情報 '<credentialName>' には、1 つ以上の依存接続があります。資格情報を引き続き更新または削除するには force オプションを使用できますが、この資格情報を使用する接続が機能しなくなる可能性があります。

UC_CONNECTION_EXPIRED_REFRESH_TOKEN

接続に関連付けられている更新トークンの有効期限が切れています。 OAuth フローを再起動して新しいトークンを取得するように接続を更新してください。

UC_CONNECTION_INVALID_CREDENTIAL_TYPE

UC 接続に対して選択した資格情報の種類は許可されません。許可される資格情報の種類: <allowedCredentialTypes>。

UC_CONNECTION_IN_FAILED_STATE

接続が FAILED 状態です。有効な資格情報で接続を更新して、再アクティブ化してください。

UC_CONNECTION_MISSING_OPTION

セキュリティ保護可能な種類 '<securableType>' の接続には、次のオプションを含める必要があります: <requiredOptions>。

UC_CONNECTION_MISSING_REFRESH_TOKEN

接続に関連付けられている更新トークンはありません。更新トークンを返すように ID プロバイダーの OAuth クライアント統合を更新し、接続を更新または再作成して OAuth フローを再起動し、必要なトークンを取得してください。

UC_CONNECTION_OAUTH_EXCHANGE_FAILED

OAuth トークン交換が HTTP 状態コード <httpStatus>で失敗しました。返されるサーバーの応答または例外メッセージは次のとおりです: <response>

UC_CONNECTION_OPTION_NOT_SUPPORTED

セキュリティ保護可能な種類 '<securableType>' の接続では、次のオプションはサポートされていません: <optionsNotSupported>。サポートされているオプション: <allowedOptions>.

UC_CONNECTION_OPTION_SANITIZER_REJECTED

接続オプション「<option>」の無効な値は: <reason>

UC_COORDINATED_COMMITS_BACKFILL_ONLY_NO_EXISTING_COMMITS

バックフィルのみのコミットが無効です。テーブル <tableFullName> には既存のコミットがありません。

UC_COORDINATED_COMMITS_NOT_ENABLED

調整されたコミットのサポートは有効になっていません。 Azure Databricksサポートまでお問い合わせください。

UC_CREATE_FORBIDDEN_UNDER_INACTIVE_SECURABLE

'<securableType>' <securableName>作成できません。これは、アクティブでない<parentSecurableType> '<parentSecurableName>' の下にあるためです。親のセキュリティ保護可能なリソースを削除して、親を再作成してください。

UC_CREDENTIAL_ACCESS_CONNECTOR_PARSING_FAILED

指定されたアクセスコネクタ ID (<accessConnectorId>) を解析できませんでした。書式設定を確認してから、もう一度やり直してください。

UC_CREDENTIAL_FAILED_TO_OBTAIN_VALIDATION_TOKEN

アクセスコネクタでクラウドアクセス許可の検証を実行するための AAD トークンを取得できませんでした。アクションを再試行してください。

UC_CREDENTIAL_INVALID_CLOUD_PERMISSIONS

資格情報を登録するには、ID <accessConnectorId>を持つ対応するアクセスコネクタに対する投稿者ロールが必要です。アカウント管理者にお問い合わせください。

UC_CREDENTIAL_INVALID_CREDENTIAL_TYPE_FOR_FILE_EVENT_OPERATION

ストレージ認証情報タイプ「<credentialType>」は、ファイルイベント操作「<operation>」には使用できません。認証情報のクラウドプロバイダーはファイルイベントキューの種類と一致しなければなりません。AzureのファイルイベントキューにはAzureマネージドアイデンティティまたはサービスプリンシパル認証、AWSにはAWS IAMロール、GCPにはサービスアカウント認証を使用します。

UC_CREDENTIAL_INVALID_CREDENTIAL_TYPE_FOR_PURPOSE

資格情報の種類 '<credentialType>' は、目的 '<credentialPurpose>' ではサポートされていません

UC_CREDENTIAL_MI_IS_MISSING_READER_ROLE

資格情報を登録するには、マネージド ID (MI) に、 <accessConnectorId>の MI 自体をスコープとする閲覧者ロールが必要です。アカウント管理者にお問い合わせください。

UC_CREDENTIAL_PERMISSION_DENIED

<storageCredentialType>の種類で資格情報を作成または更新できるのは、アカウント管理者だけです。

UC_CREDENTIAL_TRUST_POLICY_IS_OPEN

IAM ロールの信頼ポリシーは、Azure Databricks アカウントが役割を引き継ぐことを許可する際に外部IDが必要です。外部ID条件の追加については、アカウント管理者にご連絡ください。この動作は、混乱した副官問題 (https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/confused-deputy.html) を防ぐためのものです。

UC_CREDENTIAL_TYPE_NOT_SUPPORTED_FOR_EXTERNAL_CALLERS

ストレージ認証情報「<credentialName>」は、Unity Catalog対応のコンピュート環境外からは使用Azure Databricksできません。 Unity Catalogとの統合については、Azure Databricksサポートにお問い合わせください。

UC_CREDENTIAL_WORKSPACE_API_PROHIBITED

アカウントレベルの API では、アカウント以外の管理者として資格情報を作成または更新することはできません。代わりにワークスペースレベルの API を使用してください。

UC_CROSS_REGION_CACHE_REGION_MISMATCH

キャッシュの位置領域 <cacheRegion> はワークスペースの領域 <workspaceRegion>と一致しません。

UC_DBFS_KIND_OUT_OF_AUTHORIZED_PATHS_SCOPE

認証されたパスのエラー。 <securableType> の場所 <location> は、カタログの許可されたパス (<catalogName>) 内で定義されていません。カタログで定義されている承認済みパスの一覧にパスを追加するよう、カタログ所有者に依頼してください。次に、 REFRESH FOREIGN SCHEMA schema_name RESOLVE DBFS LOCATION (スキーマとその依存) または REFRESH FOREIGN TABLE table_name RESOLVE DBFS LOCATION (1 つのテーブルの場合) を実行して DBFS の場所を解決し、エンティティを ACTIVE 状態にします。

UC_DBR_TRUST_VERSION_TOO_OLD

現在使用されているAzure Databricksランタイムは、この操作をサポートしていません。最新バージョンを使用してください (クラスターの再起動が必要な場合があります)。

UC_DELETED_USER_IN_POLICY_EVALUATION

ABAC ポリシーを評価できません:プリンシパル <principalType><userId>削除されます。

UC_DELTA_ILLEGAL_BACKFILLED_VERSION

コミット (<latestBackfilledVersion>) で予期しない latestBackfilledVersion <version>, <commitType>。

UC_DELTA_UNIVERSAL_FORMAT_CANNOT_PARSE_ICEBERG_VERSION

SQLSTATE: 22P02

メタデータの場所 <metadataLocation>から Apache Iceberg テーブルバージョンを解析できません。

UC_DELTA_UNIVERSAL_FORMAT_COMMIT_VERSION_MISMATCH

Apache Iceberg メタデータに <convertedDeltaVersion> コミットバージョンが、カタログの既知のバージョンの <commitVersion>と一致しません。

UC_DELTA_UNIVERSAL_FORMAT_CONCURRENT_WRITE

同じ Apache Iceberg メタデータバージョンへの同時更新が検出されました。

UC_DELTA_UNIVERSAL_FORMAT_INVALID_METADATA_LOCATION

コミットされたメタデータの場所 <metadataLocation> が無効です。テーブルのルートディレクトリ <tableRoot>のサブディレクトリではありません。

UC_DELTA_UNIVERSAL_FORMAT_MISSING_FIELD_CONSTRAINT

指定されたデルタ Apache Iceberg 形式の変換情報に必須フィールドがありません。

UC_DELTA_UNIVERSAL_FORMAT_NON_CREATE_CONSTRAINT

作成時にデルタ Apache Iceberg 形式情報を設定することはサポートされていません。

UC_DELTA_UNIVERSAL_FORMAT_TOO_LARGE_CONSTRAINT

指定された差分 Apache Iceberg 形式の変換情報が大きすぎます。

UC_DELTA_UNIVERSAL_FORMAT_UPDATE_INVALID

均一メタデータは、Uniform が有効になっている Delta テーブルでのみ更新できます。

UC_DENY_POLICY_MULTIPLE_PRIVILEGES_NOT_SUPPORTED

DENY ポリシーでは、1 つの特権のみがサポートされます。 <privilegeCount>権限が見つかりました: <privileges>。

UC_DENY_POLICY_UNSUPPORTED_PRIVILEGE

DENY ポリシーのサポートされていない特権: <unsupportedPrivileges>。サポートされている特権: <supportedPrivileges>。

UC_DEPENDENCY_DEPTH_LIMIT_EXCEEDED

<resourceType> '<ref>' の深さが制限を超えています (または循環参照を持っています)。

UC_DEPENDENCY_DOES_NOT_EXIST

<resourceType> 基になるリソースのいずれかが存在しないため、'<ref>' は無効です。 <cause>

UC_DEPENDENCY_PERMISSION_DENIED

<resourceType> 基になるリソースの所有者が承認チェックに失敗したため、'<ref>' には実行するための十分な特権がありません。 <cause>

UC_DUPLICATE_CONNECTION

同じ URL を持つ '<connectionName>' という接続が既に存在します。重複を作成する代わりに、その接続を使用するアクセス許可を所有者に依頼してください。

UC_DUPLICATE_ONELAKE_CATALOG_CREATION

既存のカタログ '<storageLocation>' と一致する URL '<existingCatalogName>' を持つ OneLake カタログを作成しようとしましたが、これは許可されていません。

UC_DUPLICATE_TAG_ASSIGNMENT_CREATION

タグキー <tagKey> でのタグの割り当ては既に存在します。

UC_ENTITY_DOES_NOT_HAVE_CORRESPONDING_ONLINE_CLUSTER

エンティティ <securableType> <entityId> には、対応するオンラインクラスターがありません。

UC_ETAG_MISMATCH

リソースが変更されました。最新の etag をフェッチして再試行してください。予想される etag 値: プロトコルバージョンの<expectedTokenValue>を使用した<expectedTokenVersion>、受信した etag 値: プロトコルバージョンでの<providedTokenValue><providedTokenVersion>

UC_EXCEEDS_MAX_FILE_LIMIT

<maxFileResults> 以上のファイルがあります。 [max_results] を指定して、返されるファイルの数を制限してください。

UC_EXTERNAL_HMS_SCHEMA_LOCATION_NOT_FEDERATED

スキーマ <schemaName>DEGRADEDプロビジョニング状態です。これは、eHMS/Glue スキーマの場所がフェデレーションされていないために想定されます。

UC_EXTERNAL_LOCATION_OP_NOT_ALLOWED

<opName> <extLoc> <reason> を実行できません。 <suggestion>。

UC_EXTERNAL_SECRETS_CANNOT_BE_UPDATED

外部シークレットの更新はサポートされていません。

UC_FEATURE_DISABLED

<featureName> は UC で現在無効になっています。

UC_FOREIGN_CATALOG_FOR_CONNECTION_TYPE_NOT_SUPPORTED

接続の種類 '<connectionType>' の外部カタログの作成はサポートされていません。この接続の種類は、マネージドインジェストパイプラインの作成にのみ使用できます。詳細についてはAzure Databricksのドキュメントを参照してください。

UC_FOREIGN_CREDENTIAL_CHECK_ONLY_FOR_READ_OPERATIONS

外部テーブルの READ 資格情報のみを取得できます。

UC_FOREIGN_ENTITY_CREATION_FORBIDDEN_DURING_CONVERSION

カタログ FOREIGN <securableType> '<entityName>' をカタログ '<catalogName>' の下に作成することは、カタログが FOREIGN から STANDARDに変換されている間は禁止されています。

UC_FOREIGN_HMS_SHALLOW_CLONE_MISMATCH

基本テーブルとクローンテーブルは、外部 Hive Metastore カタログで作成された浅いクローンの場合、同じカタログに含まれている必要があります。ベーステーブル '<baseTableName>' はカタログ '<baseCatalogName>' にあり、複製テーブル '<cloneTableName>' はカタログ '<cloneCatalogName>' にあります。

UC_FOREIGN_KEY_CHILD_COLUMN_LENGTH_MISMATCH

外部キー <constraintName> の子列と親列のサイズが異なります。

UC_FOREIGN_KEY_COLUMN_MISMATCH

外部キーの親列が、参照されている主キーの子列または一意の制約列と一致しません。外部キーの親列は (<parentColumns>) です。

UC_FOREIGN_KEY_COLUMN_TYPE_MISMATCH

外部キーの子列の型が親列の型と一致しません。外部キーの子列 <childColumnName> は型 <childColumnType> であり、親列 <parentColumnName> は型 <parentColumnType>です。

UC_GCP_INVALID_PRIVATE_KEY

アクセスが拒否されました。原因: サービスアカウントの秘密キーが無効です。

UC_GCP_INVALID_PRIVATE_KEY_JSON_FORMAT

Google Server アカウント OAuth 秘密キーは、必須フィールドを持つ有効な JSON オブジェクトである必要があります。サービスアカウントの詳細ページの 'KEYS' セクションから生成された完全な JSON ファイルを必ず指定してください。

UC_GCP_INVALID_PRIVATE_KEY_JSON_FORMAT_MISSING_FIELDS

Google Server アカウント OAuth 秘密キーは、必須フィールドを持つ有効な JSON オブジェクトである必要があります。サービスアカウントの詳細ページの 'KEYS' セクションから生成された完全な JSON ファイルを必ず指定してください。欠損している項目は <missingFields>

UC_GRANT_POLICY_UNSUPPORTED_PRIVILEGE

GRANT ポリシーのサポートされていない特権: <unsupportedPrivileges>。サポートされている特権: <supportedPrivileges>。

UC_IAM_ROLE_NON_SELF_ASSUMING

このストレージ資格情報の IAM ロールは、自己引き受けを行わないことが判明しました。ロールの信頼と IAM ポリシーをチェックして、IAM ロールが Unity Catalog ストレージ認証情報のドキュメントに従ってそれ自体を引き受けることができることを確認してください。

UC_ICEBERG_COMMIT_CONFLICT

<tableName>コミットできません: メタデータの場所 <baseMetadataLocation> が <catalogMetadataLocation>から変更されました。

UC_ICEBERG_COMMIT_INVALID_TABLE

Managed Apache Iceberg 以外のテーブル ( <tableName>) に対して Managed Apache Iceberg コミットを実行できません。

UC_ICEBERG_COMMIT_MISSING_FIELD_CONSTRAINT

指定された Managed Apache Iceberg コミット情報に必須フィールドがありません。

UC_ICEBERG_METADATA_FILE_TOO_LARGE

テーブル <tableName> の Apache Iceberg メタデータファイルが大きすぎます (<fileSizeMB> MB、 <maxSizeMB> MB の制限を超えています)。これは、多くの Apache Iceberg スナップショットの有効期限が切れていないことが原因である可能性があります。メタデータファイルのサイズを小さくするには、スナップショットの期限切れを検討してください。

UC_ID_MISMATCH

<type> <name> には ID <wrongId>がありません。操作を再試行してください。

UC_INFORMATION_SCHEMA_PER_METASTORE_DB_RATE_LIMIT_EXCEEDED

SQLSTATE: 53300

メタストアに対する情報スキーマ要求が多すぎます。しばらくお待ちください。問題が解決しない場合は、クエリの選択性を調整するか、サポートに連絡することを検討してください。

UC_INTERNAL_STORAGE_UNSUPPORTED

Unity Catalogの内部ストレージは現在の構成ではサポートされていません。理由: <msg>

UC_INTERNAL_UPDATE_METADATA_MODE_HEADER_NOT_ALLOWED

X-Azure Databricks-UC-Internal-Update-Metadata-Mode ヘッダーはunity-catalog-opsサービスでのみ使用可能です。呼び出し元サービス: <callerService>。

UC_INVALID_ACCESS_BRICKSTORE_ONLINE_TABLE_DEPRECATION

オンラインテーブルは非推奨です。オンラインテーブル <securableName> へのアクセス権の取得はサポートされなくなりました。

UC_INVALID_ACCESS_BRICKSTORE_PG_CONNECTION

データベースインスタンスへのアクセスが無効です。 <reason>

UC_INVALID_ACCESS_DBFS_ENTITY

フェデレーションカタログ <securableType> <securableName>内の <catalogName> のアクセスが無効です。 <reason>

UC_INVALID_AZURE_BLOB_ENDPOINT

指定された Azure ストレージ URL は BLOB エンドポイント (<uri>) を使用しますが、外部の場所には ADLS Gen2 (DFS) エンドポイントが必要です。次の形式を使用します: abfss://CONTAINER@ACCOUNT.dfs.core.windows.net/PATH

UC_INVALID_AZURE_PATH

無効なAzure パス: <path>

UC_INVALID_CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID

Cloudflare アカウント ID が無効です。

UC_INVALID_CREDENTIAL_CLOUD

資格情報クラウドプロバイダー '<cloud>' が無効です。許可されたクラウドプロバイダー '<allowedCloud>'。

UC_INVALID_CREDENTIAL_PURPOSE_VALUE

資格情報の 'purpose' の値 '<value>' が無効です。使用できる値 '<allowedValues>'。

UC_INVALID_CREDENTIAL_TRANSITION

<startingCredentialType> から <endingCredentialType>への接続を更新できません。唯一の有効な移行は、ユーザー名/パスワードベースの接続からOAuthトークンベースまたはPEM秘密鍵ベースの接続への移行です。

UC_INVALID_CRON_STRING_FABRIC

SQLSTATE: 22P02

cron 文字列が無効です。見つかりました: '<cronString>' と解析例外 '<message>'

UC_INVALID_DIRECT_ACCESS_MANAGED_TABLE

直接アクセスマネージドテーブル <tableName>が無効です。 & ソーステーブルのパイプライン定義が定義されていないことを確認してください。

UC_INVALID_EMPTY_STORAGE_LOCATION

カタログ '<securableType>' の '<securableName>' 用のストレージ場所 <catalogName> が予期せず空です。このエラーを修正するには、DESCRIBE SCHEMA <catalogName>を実行してください。 <securableName> をクリックしてこのページを更新します。

UC_INVALID_OPTIONS_UPDATE

更新プログラムのオプションが無効です。無効なオプション: <invalidOptions>。使用できるオプション: <allowedOptions>.

UC_INVALID_OPTION_VALUE

'<value>' の値 '<option>' が無効です。使用できる値 '<allowedValues>'。

UC_INVALID_OPTION_VALUE_EMPTY

'<option>' を空にすることはできません。空でない値を入力してください。

UC_INVALID_POLICY_CONDITION

SQLSTATE: 42611

ポリシー '<policyName>' の条件が無効です。 "<message>" というメッセージが表示されたコンパイルエラー。

UC_INVALID_R2_ACCESS_KEY_ID

R2 アクセスキー ID が無効です。

UC_INVALID_R2_SECRET_ACCESS_KEY

R2 シークレットアクセスキーが無効です。

UC_INVALID_UPDATE_ON_SYSTEM_WORKSPACE_ADMIN_GROUP_OWNED_SECURABLE

<securableType> '<securableName>' は内部グループによって所有されているため、更新できません。詳細についてはAzure Databricksサポートまでお問い合わせください。

UC_INVALID_UPDATE_TABLE_DISASSOCIATE_FROM_PIPELINE

テーブル '<tableName>' は既存のパイプライン '<pipelineId>' に属しており、そのpipeline_idフィールドはクリアできません。

UC_INVALID_WASBS_EXTERNAL_LOCATION_STORAGE_CREDENTIAL

ストレージ資格情報 <storageCredentialName> が DBFS ルートに関連付けられていない場合、wasbs 外部ロケーションの作成は禁止されます。

UC_LAKEBASE_CATALOG_ACCESS_DENIED

リソース <resourceName> にアクセスするにはサーバーレスコンピュートが必要です。 Unity Catalogに登録されたLakebaseデータベースは、サーバーレスSQLウェアハウスまたはサーバーレスの一般的なコンピュートからのみクエリ可能です。ProおよびClassicのSQLウェアハウスはサポートされていません。クエリを実行する場合やUIでデータベースカタログを表示する際に使用する計算方法をサーバーレスに切り替えてください。詳細については、<docLink> を参照してください。

UC_LOCATION_INVALID_SCHEME

ストレージの場所に無効な URI スキームがあります: <scheme>。

UC_MALFORMED_OAUTH_SERVER_RESPONSE

トークンサーバーからの応答に <missingField>フィールドが見つかりませんでした。返されるサーバー応答は次のとおりです: <response>

UC_MANAGED_ICEBERG_UNSUPPORTED

現在のエンドポイントでマネージド Apache Iceberg テーブルをサポートすることはできません。

UC_MAPS_CONTINUATION_TOKEN_INVALID

ページ番号トークンは無効または期限切れです。

UC_MAPS_PAGINATION_FALLBACK_REQUIRED

ページに載せられたリクエストは継続できません。部分的な結果は破棄し、ページを付けずに再挑戦してください。

UC_MAPS_SNAPSHOT_VERSION_CHANGED

ページ付きリクエストが進行中、スナップショットが変更されました。部分的な結果は破棄し、ページを書き直す。

UC_MATERIALIZED_METRIC_VIEW_DIRECT_OWNER_CHANGE_NOT_SUPPORTED

物質化されたメトリックビューの所有者を直接変更することは<tableName>しません。代わりにSQLウェアハウスから ALTER VIEW...OWNER TOコマンドを発行してください。

UC_MATERIALIZED_METRIC_VIEW_OWNERSHIP_TRANSFER_NOT_SUPPORTED

具体化されたメトリックビュー '<tableName>' の変更所有者はサポートされていません。

UC_METASTORE_ASSIGNMENT_STATUS_INVALID

'<metastoreAssignmentStatus>' を割り当てることはできません。 MANUALLY_ASSIGNABLE と AUTO_ASSIGNMENT_ENABLED のみがサポートされています。

UC_METASTORE_CERTIFICATION_NOT_ENABLED

メタストア認定が有効になっていません。

UC_METASTORE_HAS_ACTIVE_MANAGED_ONLINE_CATALOGS

metastore <metastoreId> には、マネージドオンラインカタログ <numberManagedOnlineCatalogs> があります。明示的に削除してから、メタストアの削除を再試行してください。

UC_METASTORE_QUOTA_EXCEEDED

id <accountId> を持つこのアカウントは、リージョン <region>のメタストアの制限に達しました。

UC_METASTORE_REGION_NOT_AVAILABLE

Unity Catalogはリージョン「<region>」では利用できません。

UC_METASTORE_STORAGE_ROOT_CREDENTIAL_UPDATE_INVALID

メタストアルートの場所を更新するときに、メタストアルート資格情報を定義できません。資格情報は、メタストアの親の外部の場所からフェッチされます。

UC_METASTORE_STORAGE_ROOT_DELETION_INVALID

メタストアストレージのルートの場所の削除に失敗しました。 <reason>

UC_METASTORE_STORAGE_ROOT_READ_ONLY_INVALID

メタストアのルート <securableType> を読み取り専用にすることはできません。

UC_METASTORE_STORAGE_ROOT_UPDATE_INVALID

メタストアストレージルートを設定した後は更新できません。

UC_MISSING_SECURABLE_KIND_OPTION

<securableType> / <securableKind> 以下のオプションを含める必要があります: <options>。

UC_MLFLOW_MODEL_CREDENTIAL_CLIENT_UPGRADE_REQUIRED

モデルバージョン<modelVersion>の一時的な「<opName>」認証情報を生成できません。

mlflowパッケージをバージョン2.18以降にアップグレードし、環境変数を設定してください

MLFLOW_USE_DATABRICKS_SDK_MODEL_ARTIFACTS_REPO_FOR_UC=あなたの計算で真。

UC_MODEL_INVALID_STATE

状態 <opName> であるモデルバージョン <modelVersion> に対して一時的な '<modelVersionStatus>' 資格情報を生成できません。 '<opName>' 資格情報は、特定のステータスを持つモデルバージョンに対してのみ作成可能です <validStatus>

UC_NATIVE_USING_REF_OF_ABAC_MASKED_COLUMNS

'<resource>' の ABAC ポリシーの評価中にエラーが発生しました。メッセージで失敗:列「<usingCol>」はABACポリシー「<policyName>」によって隠されており、ネイティブRLS/CMポリシーの入力として使用できません: <nativeFunctions>。

UC_NO_ORG_ID_IN_CONTEXT

組織 ID (またはワークスペース ID) にアクセスしようとしましたが、コンテキストに何も含まれていません。

UC_ONELAKE_DATA_ITEM_NOT_FOUND

OneLakeのパス「<path>」Azureには見つからないデータ項目Fabric。ワークスペースとアイテムのUUIDを確認し、ストレージ認証がそれらにアクセスできることを確認してください。 Fabricエラーコード:<fabricErrorCode>。

UC_ONELAKE_DATA_ITEM_NOT_UUID

OneLake パス '<path>' Azure: データ項目コンポーネント '<dataItem>' は有効な UUID である必要があります。

UC_ONELAKE_DISALLOWED_ITEM_TYPE

OneLakeのパス「<path>」Azureは「<actualType>」型のデータ項目を参照しています。外部位置は「<allowedType>」型のアイテムのみ作成可能です。

UC_ONELAKE_FABRIC_AUTH_FAILED

ストレージ認証はOneLakeパスの「<path>」にあるFabricワークスペースやデータ項目Azureアクセスできません。 Fabricエラーコード:<fabricErrorCode>。

UC_ONELAKE_INVALID_MANAGED_EL_URL

OneLake パス '<path>' Azure: パスは、Lakehouse データ項目の '/Files' フォルダー内にある必要があります。

UC_ONELAKE_PATH_BAD_DOMAIN

OneLake パス '<path>' Azure、ドメイン名 '<expectedHost>' が必要です。

UC_ONELAKE_PATH_BAD_FORMAT

OneLake パス '<path>' Azureは、'abfss://_WORKSPACEUUID@<host>/_DATAITEM_UUID/.. の形式である必要があります。'.

UC_ONELAKE_PATH_MISSING_AT

OneLake パス '<path>' に '@' が含まれていないAzure。

UC_ONELAKE_PATH_MISSING_WORKSPACE

OneLake パス '<path>' Azureワークスペース名を含む必要があります。

UC_ワンレイク_ボリューム_レイクハウス項目が必要

指定された OneLake 項目が Lakehouse ではないため、OneLake カタログにボリュームを作成できません。

UC_ONELAKE_WORKSPACE_NOT_UUID

OneLake パス '<path>' Azure: ワークスペースコンポーネント '<workspace>' は有効な UUID である必要があります。

UC_ONLINE_CATALOG_NOT_MUTABLE

<rpcName> 要求は <fieldName>を更新します。オンラインカタログのコメント、所有者、isolationMode 以外を変更するには、オンラインストアのコンピューティングタブを使用します。

UC_ONLINE_CATALOG_QUOTA_EXCEEDED

メタストアには <quota> 以上のオンラインストアを作成できず、既に <currentCount>があります。既存のオンラインストアにアクセスできない場合があります。アクセス権が付与されるように、または詳細な手順については、metastore 管理者に問い合わせてください。

UC_ONLINE_INDEX_CATALOG_INVALID_CRUD

オンラインインデックスカタログは、/vector-search API を介して <action> で指定する必要があります。

UC_ONLINE_INDEX_CATALOG_NOT_MUTABLE

<rpcName> 要求は <fieldName>を更新します。 /vector-search API を使用して、オンラインインデックスカタログのコメント、所有者、isolationMode 以外のものを変更します。

UC_ONLINE_INDEX_CATALOG_QUOTA_EXCEEDED

メタストアに <quota> 以上のオンラインインデックスカタログを作成できませんが、既に <currentCount>あります。既存のオンラインインデックスカタログにアクセスできない場合があります。アクセス権が付与されるように、または詳細な手順については、metastore 管理者に問い合わせてください。

UC_ONLINE_INDEX_INVALID_CRUD

オンラインインデックスは、/vector-search API を使用して <action> にする必要があります。

UC_ONLINE_STORE_INVALID_CRUD

オンラインストアは、オンラインストアの [コンピューティング] タブを使用して <action> を実行する必要があります。

UC_ONLINE_TABLE_COLUMN_NAME_TOO_LONG

ソーステーブルの列名 <columnName> が長すぎます。最大長は <maxLength> 文字です。

UC_ONLINE_TABLE_PRIMARY_KEY_COLUMN_NOT_IN_SOURCE_TABLE_PRIMARY_KEY_CONSTRAINT

SQLSTATE: 42P16

列 <columnName> は、ソーステーブルの既存の PRIMARY KEY 制約の一部ではないため、オンラインテーブルの主キー列として使用できません。詳細については、<docLink> を参照してください。

UC_ONLINE_TABLE_TIMESERIES_KEY_NOT_IN_SOURCE_TABLE_PRIMARY_KEY_CONSTRAINT

SQLSTATE: 42P16

列 <columnName> は、ソーステーブルの既存の PRIMARY KEY 制約の時系列列ではないため、オンラインテーブルの時系列キーとして使用できません。詳細については、<docLink> を参照してください。

UC_ONLINE_VIEWS_PER_SOURCE_TABLE_QUOTA_EXCEEDED

ソーステーブルごとに <quota> 以上のオンラインテーブルを作成することはできません。

UC_ONLINE_VIEW_ACCESS_DENIED

リソース <resourceName> にアクセスするには、サーバーレス SQL ウェアハウスを使用する必要があります。クエリの実行または UI でのデータベースカタログの表示に使用されているウェアハウスがサーバーレスであることを確認してください。詳細については、<docLink> を参照してください。

UC_ONLINE_VIEW_CONTINUOUS_QUOTA_EXCEEDED

オンラインストアでは <quota> 以上の連続したオンラインビューを作成することはできず、すでに <currentCount>あります。既存のオンラインビューにアクセスできない場合があります。アクセス権が付与されるように、または詳細な手順については、オンラインストア管理者に問い合わせてください。

UC_ONLINE_VIEW_DOES_NOT_SUPPORT_DMK

<tableKind>Azure Databricks管理キーではストレージロケーション下で作成できません。 Azure Databricksマネージドキー暗号化がないストレージ場所で別のスキーマやカタログを選択してください。

UC_ONLINE_VIEW_INVALID_CATALOG

内部で <catalogName> を作成するには、種類 <catalogKind> のカタログ <tableKind> は無効です。 <tableKind> は、<validCatalogKinds>の種類のカタログでのみ作成できます。

UC_ONLINE_VIEW_INVALID_SCHEMA

内部で <schemaName> を作成するには、種類 <schemaKind> のスキーマ <tableKind> は無効です。 <tableKind> は、<validSchemaKinds>の種類のスキーマでのみ作成できます。

UC_ONLINE_VIEW_INVALID_TTL_TIME_COLUMN_TYPE

<columnName> 型の列 <columnType> は、TTL 時間列として使用できません。使用できる型は <supportedTypes> です。

UC_OPERATION_NOT_SUPPORTED

Unity カタログでは操作がサポートされていません。 <detailedMessage>

UC_OUT_OF_AUTHORIZED_PATHS_SCOPE

認証されたパスのエラー。 <securableType> の場所 <location> は、カタログの許可されたパス (<catalogName>) 内で定義されていません。カタログで定義されている承認済みパスの一覧にパスを追加するよう、カタログ所有者に依頼してください。

UC_OVERLAPPED_AUTHORIZED_PATHS

"authorized_paths" オプションには、重複するパス ( <overlappingPaths>) が含まれています。各パスが一意であり、リスト内の他のパスと交差していないことを確認します。

UC_PAGINATION_AND_QUERY_ARGS_MISMATCH

クエリ引数 '<arg>' が '<received>' に設定されています。これは、最初の改ページ位置の呼び出し ('<expected>' で使用される値とは異なります)

UC_PAGINATION_REQUIRED

<rpcName>結果セットは単一の応答で返すには大きすぎます。このAPIのページ付きバージョンを採用し、max_resultsを設定してpage_tokenでページングして結果をページングしてください。エラーコード #UC-<errorCodeArbitraryFiveLettersUpperCase>

UC_PATH_FILTER_ALLOWLIST_VIOLATION

資格情報 '<credentialName>' はワークスペースの既定の資格情報であり、'<allowlist>' のパス内のデータへのアクセスのみが許可されます。この資格情報を使用してアクセスされるすべてのパスが、次のいずれかのパスの下にあることを確認してください。

UC_PATH_FILTER_DENYLIST_VIOLATION

資格情報 '<credentialName>' はワークスペースの既定の資格情報であり、制限されたパス '<targetPath>' のデータにアクセスできません。

UC_PATH_TOO_LONG

入力パスが長すぎます。許容される長さ: <maxLength>。入力の長さ: <inputLength>。入力: <path>...

UC_PER_METASTORE_DATABASE_CONCURRENCY_LIMIT_EXCEEDED

メタストア <metastoreId>のコンカレンシー制限を超えました。後でもう一度やり直してください。問題が解決しない場合は、サポートにお問い合わせください。エラーコード #UC-<errorCodeArbitraryFiveLettersUpperCase>

UC_POLICY_TYPE_OPTIONS_MISMATCH

ポリシーオプションが、指定したpolicy_type '<policyType>' と一致しません。「<expectedOptions>」オプション(必須項目: <expectedRequiredFields>)を期待していましたが、「<actualOptions>」の選択肢を見つけました。

UC_POSTGRESQL_ONLINE_VIEWS_PER_SOURCE_TABLE_QUOTA_EXCEEDED

<quota> 同期されたデータベーステーブルは、1つのソーステーブルにつき1つ以上作成することはできません。

UC_PRIMARY_KEY_ON_NULLABLE_COLUMN

SQLSTATE: 42831

子列 <constraintName> が null 許容であるため、主キー <childColumnNames> を作成できません。列の null 値の許容を変更して再試行してください。

UC_REFERENTIAL_CONSTRAINT_DOES_NOT_EXIST

テーブル <tableName> には、主キー制約または UNIQUE 制約がありません。

UC_REQUEST_LIMIT_EXCEEDED

組織がレート制限を超えたため、要求は拒否されました。後で要求をもう一度お試しください。

UC_REQUEST_URL_NOT_RELATED_TO_TABLE

要求 URL は、この <tableType> テーブルに関連していません。要求 URL = <requestUrl>。テーブルのストレージパスが <tableStorageUrl>。<additionalLocationInfo>

UC_REQUEST_URL_REQUIRED_FOR_TABLE_TYPE

要求 URL は、テーブルの種類の <tableType>に必要です。

UC_RESOURCE_QUOTA_EXCEEDED

<amount> <resourceType>に<parentResourceType> <parentResourceId>を作成できません (推定カウント: <currentCount>、制限: <quotaLimit>)。

UC_ROOT_STORAGE_S3_BUCKET_NAME_CONTAINS_DOT

ドットを含むルートストレージ S3 バケット名は、Unity カタログではサポートされていません: <uri>

UC_SCHEMA_EMPTY_STORAGE_LOCATION

カタログ '<schemaName>' のスキーマ '<catalogName>' の予期しない空の格納場所。スキーマで <validPathSchemesListStr>のパススキームが使用されていることを確認してください。

UC_SCHEMA_FILTER_TYPE_UPDATE_NOT_ALLOWED

カタログのスキーマフィルタータイプは <fromType> から <toType>に変更できません。スキーマフィルターは SCHEMA_FILTER_TYPE_INCLUDE_ALLに変更可能です。

UC_SCHEMA_FILTER_UNSUPPORTED_CATALOG_TYPE

スキーマフィルターは外国カタログでのみサポートされています。カタログ「<catalogName>」はタイプ <catalogType>です。

UC_SECRET_USED_BY_CONNECTIONS

シークレット '<secretFullName>' は<connectionCount><connectionNames>接続によって使用されるため、削除できません。 force オプションを使用して削除します。

UC_SERVERLESS_UNTRUSTED_DOMAIN_STORAGE_TOKEN_MINTING

サーバーレス Python と scala ノートブックは、ネットワーク制限付きワークスペース内の Unity カタログから一時的なストレージ資格情報を取得することは禁止されています。

UC_SHALLOW_CLONE_BASE_TABLE_DELETED

SQLSTATE: 42S02

基本テーブル '<tableFullName>' が削除されているため、簡易クローン '<baseTableName>' にアクセスできません。

UC_STORAGE_CREDENTIALS_外部ロケーションの削除拒否

ストレージ資格情報 '<credentialName>' には、直接依存する外部テーブルと<extTablesCount>依存するストレージの場所<extLocationsCount>があります。強制オプションを使用して削除することもできますが、このストレージ資格情報を使用するマネージドストレージデータは、Unity カタログによって削除できなくなります。

UC_STORAGE_CREDENTIALS_外部位置情報更新拒否

ストレージ資格情報 '<credentialName>' には <extTablesCount> 直接依存する外部テーブルと、<extLocationsCount> 依存するストレージの場所があります。更新するには、強制オプションを使用してください。

UC_STORAGE_CREDENTIAL_ACCESS_CONNECTOR_PARSING_FAILED

指定されたアクセスコネクタ ID (<accessConnectorId>) を解析できませんでした。書式設定を確認してから、もう一度やり直してください。

UC_STORAGE_CREDENTIAL_DBFS_ROOT_CREATION_PERMISSION_DENIED

ユーザー: <userId> はワークスペースの管理者ではないため、DBFS ルートのストレージ資格情報を作成できません: <workspaceId>

UC_STORAGE_CREDENTIAL_DBFS_ROOT_PRIVATE_DBFS_ENABLED

ファイアウォールが有効な DBFS を使用するワークスペースでは、DBFS ルートストレージ資格情報はまだサポートされていません

UC_STORAGE_CREDENTIAL_DBFS_ROOT_PRIVATE_NOT_SUPPORTED

現在のワークスペースの DBFS ルートストレージ資格情報はまだサポートされていません

UC_STORAGE_CREDENTIAL_DBFS_ROOT_WORKSPACE_DISABLED

ワークスペース <workspaceId> に対して DBFS ルートが有効になっていません

UC_STORAGE_CREDENTIAL_FAILED_TO_OBTAIN_VALIDATION_TOKEN

アクセスコネクタでクラウドアクセス許可の検証を実行するための AAD トークンを取得できませんでした。アクションを再試行してください。

UC_STORAGE_CREDENTIAL_GCP_DOMAIN_RESTRICTED_SHARING

Google Cloud組織のドメイン制限共有ポリシー(iam.allowedPolicyMemberDomains)が許可していないため、Azure Databricksサービスアカウントにワークスペースストレージバケットへのアクセスを付与できません。アカウント管理者に、組織ポリシー内でAzure Databricksサービスアカウントのドメインを許可してもらうようお願いしてください。

UC_STORAGE_CREDENTIAL_INVALID_CLOUD_PERMISSIONS

ストレージ資格情報を登録するには、ID <accessConnectorId>を持つ対応するアクセスコネクタに対する共同作成者ロールが必要です。アカウント管理者にお問い合わせください。

UC_STORAGE_CREDENTIAL_METASTORE_ROOT_削除拒否

ストレージ資格情報 '<credentialName>' は、このメタストアのルート資格情報として構成されているため、削除できません。削除を試みる前に、メタストアのルート資格情報を更新してください。

UC_STORAGE_CREDENTIAL_PERMISSION_DENIED

<storageCredentialType>の種類でストレージ資格情報を作成または更新できるのは、アカウント管理者だけです。

UC_STORAGE_CREDENTIAL_PRINCIPAL_MISSING_AZURE_OBJECT_ID

このAzure認証に使われる識別子(id <userId>)はAzure(Microsoft Entra ID)オブジェクトIDとは紐付けられていないため、Azureアクセスコネクタ上の権限は検証できません。もしこれがサービスプリンシパルであれば、Azure(Microsoft Entra ID)のサービスプリンシパルであることを確認し、IDプロバイダー(IdP)同期を実行してAzureオブジェクトIDを入力させ、再試行してください。

UC_STORAGE_CREDENTIAL_SERVICE_PRINCIPAL_MISSING_VALIDATION_TOKEN

サービスプリンシパルの検証トークンがありません。「X-Azure Databricks-Azure-SP-Management-Token」リクエストヘッダーに有効なARMスコープ付きEntra IDトークンを提供し、再試してください。詳細については、https://docs.databricks.com/api/workspace/storagecredentials を参照してください

FILES_API_API_IS_NOT_ENABLED

ABAC_POLICY_REQUIRES_USER_ACTION

このパイプライン更新では、1つ以上のテーブルに対して属性ベースのアクセス制御(ABAC)ポリシーを適用できませんでした。

進めるには、パイプラインのrun-asプリンシパルを影響を受けるABACポリシーから除外し、その後アップデートを再実行します。

ABNORMAL_DRIVER_TERMINATION

SQLSTATE: 57P02

クラスター上のドライバー<clusterId><terminationCause>が原因で異常終了しました。詳細については、ドライバーログを確認してください。

ACTIVE_UPDATE_EXISTS_FOR_LINKED_PIPELINE

リンクされたパイプライン '<updateId>' のアクティブな更新 '<linkedPipelineId>' が既に存在します。

ACTIVE_UPDATE_EXISTS_FOR_PIPELINE

パイプライン '<updateId>' のアクティブな更新 '<pipelineId>' が既に存在します。

ADOBE_CAMPAIGNS_INVALID_INSTANCE_URL

Adobe Campaignsの接続オプション「instance_url」が欠けているか、有効なURLではない「<instanceUrl>」です。

Unity Catalogの接続でキャンペーンインスタンスのベースURLに「instance_url」を設定し、例えば「https://<instance>.campaign.adobe.com'とします。

ALTER_NOT_ALLOWED_FOR_PIPELINE_TABLE

ALTER が管理するテーブルでは使用できません。

詳細については、ALTER_NOT_ALLOWED_FOR_PIPELINE_TABLE を参照してください

ALTER_PERMISSION_DENIED

ユーザーは、<action>に <tableName> アクセス許可を持っていません。

ALTER_SCHEDULE_SCHEDULE_DOES_NOT_EXIST

既存のスケジュールまたはトリガーがないテーブルの <type> を変更することはできません。変更を試みる前に、スケジュールまたはトリガーをテーブルに追加してください。

AMBIGUOUS_PIPELINE_ENVIRONMENT_VERSION_PROVIDED

指定されたクライアントと環境のバージョン値が一致しません。クライアントまたは環境のバージョンを指定してください。両方は指定しないでください。

指定されたクライアント: <clientVersion>

指定された環境バージョン: <environmentVersion>

API_QUOTA_EXCEEDED

APPLY_CHANGES_FROM_SNAPSHOT_ERROR

AUTO CDC FROM SNAPSHOT操作中にエラーが発生しました。

詳細については、APPLY_CHANGES_FROM_SNAPSHOT_ERROR を参照してください

APPLY_CHANGES_FROM_SNAPSHOT_EXPECTATIONS_NOT_SUPPORTED

データセット <datasetName> には期待値が定義されていますが、現在、 AUTO CDC FROM SNAPSHOTを使用するデータセットに対する期待はサポートされていません。

このエラーを解決するための期待値を削除します。別の方法として、次の構造を使用して、 AUTO CDC と AUTO CDC FROM SNAPSHOTを組み合わせて期待値を適用することを検討してください。

SCD タイプ 1 を使用したスナップショットからの変更を、期待せずに中間テーブルに適用します。
spark.readStream.option("readChangeFeed", "true").tableを使用して中間テーブルから変更を読み取ります。
dlt.apply_changesで現在使用されているパラメーターに加えて、次のパラメーターを持つdlt.apply_changes_from_snapshotを使用して、中間テーブルから最終的なターゲットテーブルに変更を適用します。

変更を処理するには: apply_as_deletes = "_change_type == 'delete'"
CDF によって追加された列を削除するには: except_column_list = ["_change_type", "_commit_version", "_commit_timestamp"]

dlt.apply_changesに使用される最終的なターゲットテーブルに現在の期待値のセットを含めます。

APPLY_CHANGES_PARTIAL_UPDATES_NOT_ENABLED

ワークスペースで機能 COLUMNS TO UPDATE が有効になっていません。

APPLY_CHANGES_SEQUENCE_BY_TYPE_CHANGED

テーブル SEQUENCE BYの<tableName>列の種類が<existingType>から<newType>に変更されました。 SEQUENCE BY列の種類の変更は、完全な更新なしでは許可されません。完全な更新でパイプラインを再起動してください。

APPLY_CHANGES_SYSTEM_SEQUENCING_REQUIRES_BITEMPORAL

system_sequence_by stored_as_scd_typeが「バイテンポラル」である場合にのみサポートされます。

stored_as_scd_type="bitemporal"を設定して二時テーブルを作成するか、削除してください

system_sequence_by。

APPLY_ENVIRONMENT_CLUSTER_NOT_AVAILABLE

<pipelineId>のパイプラインコンピューティングは使用できません。パイプラインコンピューティングが停止しているか、まだ起動している可能性があります。

コンピューティングが完全に利用可能になったら、後でもう一度お試しください。問題が続く場合は、Azure Databricksサポートにご連絡ください。

環境クラスターが見つかりませんでした

<pipelineId>のパイプラインコンピューティングが見つかりません。このパイプラインコンピューティングは、まだ開始されていないか、既に停止している可能性があります。パイプラインを開始してください

環境を適用する前に

環境適用はサポートされていません

ApplyEnvironment エンドポイントはサポートされていません。

ARCHITECTURE_MIGRATION_FAILURE

詳細については、ARCHITECTURE_MIGRATION_FAILURE を参照してください

ARCLIGHT_REQUIRES_SERVERLESS

既定のストレージを使用するカタログを対象とするパイプラインでは、サーバーレスコンピューティングを使用する必要があります。サーバーレスコンピュートにアクセスできない場合は、ワークスペースでこの機能を有効にするためにAzure Databricksにお問い合わせください。

ATLASSIAN_INCLUDE_SPACES_CHANGED

LakeflowのSpark Declarative Pipelinesは、このパイプラインを環境版に近代化するためのプラットフォーム改善を展開しており、このパイプラインで有効化することで動作が変わる可能性があることを検出しました。この更新は、データが書き込まれる前に安全に中止され、次回の実行時に変更が元に戻された状態で自動的に再試行されます。ユーザーからの操作は必要ありません。

原因:

詳細については、AUTO_MIGRATION_ENVIRONMENT_VERSION_ENABLEMENT_BLOCKEDを参照してください。

AUTO_ROUTER_DOWNSTREAM_SCHEMA_MISMATCH

自動ルーターの「<routerName>」から読み取るフロー「<flowName>」は「<destination>」に書き込みますが、その宣言されたスキーマはフローの出力スキーマと一致しません。

明示的なスキーマを宛先から削除してフローから推論するか、宣言されたスキーマをフローの出力と一致させる。

AUTO_ROUTER_DUPLICATE_SOURCE_NAME

自動ルーター「<routerName>」に送る2つのストリーミングソースは「<sourceName>」という名前になっています。ソース名は一意でなければならず、ソースの進化が各ソースのオフセットを名前でキー化できます。

各ストリーミングソースに自動ルーターを割り当て、depends_on入力を注文する readStream.name(...)を経由して別の名前を付けます。

AUTO_ROUTER_INCONSISTENT_INPUT_SCHEMAS

自動ルーターの「<routerName>」に書き込むフロー「<flowName>」は、ルーターの他の入力フローとスキーマが一致しません。

オートルーターに書き込みするすべてのフローは同じ列とタイプを生成しなければなりません。

AUTO_ROUTER_MULTIPLE_STREAMING_SOURCES

自動ルーターの「<routerName>」からのフロー「<flowName>」は複数のストリーミングソースを読み取っており、これはSYNCHRONIZEDオートルーターポリシーでサポートされていません。

自動ルーターからのフロー読み取りは、その1台のルーターのみを読み取らなければなりません(他のストリームと統合したり複数のルーターを読み取ったりしないでください)。

このパイプラインのS3データを暗号化するために使用されたAWS KMSキーは削除待ちです。

キーの所有者に連絡して削除をキャンセルしアクセスを復元し、パイプラインを再試行してください。

AWS_S3_NO_SUCH_BUCKET

要求された AWS S3 バケットが存在しません。問題を解決するには、アカウント管理者に問い合わせてください。

AWS_S3_OBJECT_LOCK_NOT_SUPPORTED

このパイプラインで使用される AWS S3 バケット '<bucket>' でオブジェクトロックが有効になっていますが、これはサポートされていません。

このバケットのオブジェクトロックを無効にしてください。

AWS ストレージアクセスブロック

AWS ストレージ要求が承認されませんでした。

AWS ストレージの資格情報またはファイアウォールの例外設定を検証します。

AZURE_ACTIVE_DIRECTORY_APPLICATION_DISABLED

アプリケーションにサインインできません。

リソーステナントでサービスプリンシパルが無効になっています。

テナント所有者に連絡して、無効にされた理由を確認し、必要に応じて再度有効にします。

AZURE_ACTIVE_DIRECTORY_AUTHENTICATION_FAILED

資格情報を取得できませんでした:ストレージ資格情報が正しく構成されていません。構成を更新するには、アカウント管理者に問い合わせてください。

AZURE_STORAGE_HOSTNAME_RESOLUTION_FAILED

ストレージホスト名 Azure解決できませんでした: <hostname>。

DNS が正しく構成されており、ストレージアカウントにネットワークからアクセス可能であることを確認します。

AZURE_STORAGE_INVALID_CONFIGURATION

ストレージアカウント <storageAccount>の構成を初期化できませんでした。

<configKey>に対して無効な構成値が検出されました。

ストレージアカウントが正しく構成されていることを確認します。

AZURE_STORAGE_REQUEST_NOT_AUTHORIZED

ストレージAzure要求は、ネットワークセキュリティ境界によって承認されませんでした。

ストレージが正しく構成され、アクセス可能であることを確認します。

BIGQUERYデータコネクタソースカタログが見つかりません

BigQuery データコネクタでエラーが発生しました。

インジェスト仕様に "ソースカタログ" (GCP Project ID) がありません。

この問題を解決するには、インジェスト仕様でソースカタログ (プロジェクト ID) を指定してください。

BUDGET_POLICY_CHECK_UNAVAILABLE

パイプラインの更新の開始時に内部エラーが発生しました。

更新を再試行してください。問題が続く場合は、Azure Databricksの管理者に連絡してください。

BUDGET_POLICY_DENIED

CANNOT_ADD_TABLES_AFTER_SCHEMA_LOCATION_CHANGE

ターゲットスキーマのストレージの場所が変更されたため、パイプラインに新しいテーブルを追加できません。

スキーマ '<schemaName>' にストレージの場所が追加されました。 <newStorageLocation>

作成できない新しいテーブル: <newTableNames>

解決するオプション:

パイプラインから新しいテーブル定義を削除する

詳細については、CANNOT_ADD_TABLES_AFTER_SCHEMA_LOCATION_CHANGEを参照してください。

CANNOT_ADOPT_MANAGED_TABLE_INCOMPATIBLE_SCHEMA

既存のテーブル <identifier> をこのパイプラインに採用できませんでした。なぜなら、そのスキーマがこのパイプラインで生成するスキーマと互換性がないためです。 <reason>

CANNOT_CHANGE_COLUMN_MAPPING_MODE

テーブル「<tableName>」の列マッピングモードを「<existingColumnMappingMode>」から「<requestedColumnMappingMode>」に変更できません。

CANNOT_CHANGE_COLUMN_SELECTION_WITHOUT_FULL_REFRESH

テーブル <qualifiedTableName> の列選択が変更されました(include_columns / exclude_columns)。管理型インジェスションパイプラインではテーブルの完全なリフレッシュが必要です。

CANNOT_CHANGE_DATASET_TYPE

パイプラインテーブルのデータセットの種類を <existingType> から <newType> の<identifier>に変更することはできません。

データセットの種類を変更するには、最初に既存のデータセットを削除してください。

CANNOT_CHANGE_TABLE_MODEL_TYPE

既存のテーブルの型が変わるので <identifier> を再定義することはできません。

管理されたテーブル(create_table()APIまたは CREATE TABLE name FLOW ...で作成)とストリーミングテーブルやマテリアル化されたビューは、お互いの名前を乗っ取ることはできません。

この名前を別のテーブルタイプで再利用する場合は、まず既存のテーブルを削除してください。

CANNOT_CLUSTER_BY_NON_EXISTENT_COLUMN

パイプライン定義は、ソース<sourceType>のテーブル<qualifiedTableName>に存在しない列(<columnNames>)でクラスタリングします。これらの列をclustering_columnsフィールドから削除してください。

CANNOT_COMPOSE_DECORATOR

@<decoratorName>デコレーターは、<otherDecorators>で構成できません。

CANNOT_DELETE_DATASET_FOR_NON_UC_PIPELINE

HMS パイプラインでは、カスケードパラメーターを true に設定できません。 Lakeflowサービス上のSpark Declarative PipelinesはHMSテーブルをカスケード削除できません

パイプラインの削除時。カスケードパラメーターを false に設定するか、パイプライン '<pipelineId>' を削除するには省略してください。

CANNOT_DELETE_PIPELINE_CLEANUP_FAILED

パイプライン '<pipelineId>' を削除できません:クラスター '<clusterId>' のリソースをクリーンアップできませんでした。

リソースをクリーンアップせずにパイプラインを削除するには、"force" パラメーターを使用します。

CANNOT_DELETE_PIPELINE_CLUSTER_UNAVAILABLE

パイプライン '<pipelineId>' を削除できません:クラスター '<clusterId>' はリソースのクリーンアップに使用できません。

リソースをクリーンアップせずにパイプラインを削除するには、"force" パラメーターを使用します。

CANNOT_DELETE_PIPELINE_NO_ACTIVE_CLUSTER

パイプライン '<pipelineId>' を削除できません。リソースをクリーンアップするためのアクティブなクラスターが見つかりません。

リソースをクリーンアップせずにパイプラインを削除するには、"force" パラメーターを使用します。

CANNOT_EXCLUDE_NON_EXISTENT_COLUMN

パイプライン定義は、ソース <columnNames>のテーブル <qualifiedTableName> に存在しない列 (<sourceType>) を除外します。 exclude_columns フィールドからこれらの列を削除してください。

CANNOT_FILTER_OUT_REQUIRED_COLUMN

パイプライン定義には、インジェストに必要な列 (<columnNames>) がソース <qualifiedTableName> の <sourceType> テーブルに含まれていません。 include_columnsに追加するか、exclude_columnsから削除してください。

CANNOT_INCLUDE_NON_EXISTENT_COLUMN

パイプライン定義には、ソース <columnNames>のテーブル <qualifiedTableName>に存在しない列またはアクセスできない列 (<sourceType>) が含まれます。 include_columns フィールドからこれらの列を削除してください。

CANNOT_INGEST_TABLE_WITHOUT_PRIMARY_KEY

<qualifiedTableName> ソース内のテーブル<sourceType>には主キーがありません。

テーブルが存在する場合は、テーブルを取り込むための主キーをコネクタ構成で指定してください。

CANNOT_MODIFY_PIPELINE_OWNER_FOR_UC_PIPELINES

UC 以外のパイプラインの所有者の変更はまだサポートされていません。

CANNOT_MODIFY_PIPELINE_OWNER_PERMISSION_DENIED

テーブル <columnNames>のパイプライン定義exclude_columnsフィールドから列 (<qualifiedTableName>) が削除されます。データ損失の可能性を回避するには、テーブルを完全に更新するか、これらの列をexclude_columnsに追加し直してください。

CANNOT_REMOVE_COLUMN_MAPPING_MODE

テーブル '<existingColumnMappingMode>' の列マッピングモード '<tableName>' を削除できません。

列マッピングを削除するには、列マッピングモード構成の削除と共に、テーブルの完全な更新をトリガーします。

または、テーブル定義で列マッピングモードの構成を復元します。

CANNOT_REMOVE_PIPELINE_ENVIRONMENT_VERSION

一度設定すると、環境バージョンをパイプラインから削除することはできません。

現在のenvironment_version: <currentEnvironmentVersion>。

これを変更するには、パイプラインスペックで別の環境バージョンを指定します。既存の動作を維持するには、フィールドを <currentEnvironmentVersion>のままにします。

CANNOT_SET_CATALOG_FOR_HMS_PIPELINE

UC を使用して新しいパイプラインを作成し、カタログを設定する場合は、ストレージの場所が定義された既存のパイプラインにカタログを追加できません。

既存のストレージの場所: '<storageLocation>'

要求されたカタログ: '<catalog>'

ユースケースとスキーマの変更によっては、スキーマの変更を無効にできる場合があります。出力スキーマが既存のスキーマと互換性を持つようクエリを更新できます (たとえば、列を正しいデータ型に明示的にキャストするなど)。

CANNOT_WRITE_TO_INACTIVE_COLUMNS

<details>

ただし、コピー先テーブルには、この名前の非アクティブな列が既に存在します。以前にソーステーブルから削除されているため、列は非アクティブです。

更新を続行するには、テーブルに対して FULL REFRESH を実行します。

CANNOT_WRITE_TO_INACTIVE_TABLES

変換先の次のテーブルは非アクティブであり、現在のソーステーブルと競合しています: <tables>。

これらのテーブルは、以前にソースから削除されたか、コネクタから選択されていないため、非アクティブなままです。

更新を続行するには、移行先のテーブル名を変更するか、これらのテーブルに対して FULL REFRESH を実行するか、カタログエクスプローラーまたは DROP TABLE コマンドを使用して、これらの非アクティブなテーブルを削除してから、更新を再試行してください。

CANNOT_WRITE_TO_TABLES_PENDING_RESET

移行先の次の表は、前回の完全更新では正しくリセットされません:<tables>。

復旧させるには、それらを完全に最新の情報に更新してください。

CATALOG_MAPPING_NOT_AVAILABLE_IN_UC

UC カタログには、カタログ '<sourceCatalog>' のマッピングがありません。

カタログが UC カタログに登録されているかどうかを確認してください。

CATALOG_SCHEMA_MISMATCH_WITH_DESTINATION_PIPELINE

ID '<destPipelineCatalog>' の宛先パイプラインのカタログ <destPipelineSchema>とスキーマ <destPipelineId>が、テーブル <tableName>のカタログとスキーマと一致しません。ターゲットパイプラインには、テーブルと同じカタログとスキーマが必要です。または、ターゲットパイプラインで直接発行モードを使用している必要があります。

CATALOG_SPEC_UNSUPPORTED

CatalogSpecs は現在、データベースコネクタではサポートされていません。カタログスペックを削除してください。

CATALOG_TABLE_ID_CANNOT_BE_MODIFIED

テーブルプロパティ '<key>' はシステムによって管理され、ユーザーが設定または変更することはできません。

CDC_APPLIER_AUTO_FULL_REFRESH_POLICY_MUST_BE_SAME_FOR_ALL_DESTINATION_TABLES

同じソーステーブルに接続されているすべての宛先テーブルの自動更新ポリシーは、同じである必要があります。

ソース <destinationTables>に接続<sourceTable>次の宛先テーブルのポリシーを変更します。

CDC_APPLIER_COLUMN_UOID_NOT_SUPPORTED

テーブル <columnNames>の UOID <tableName>を含む列は、CDC マネージドインジェストパイプラインではサポートされていません。

インジェストパイプラインで列 UOID がサポートされているかどうかを確認するか、テーブルの完全な更新を要求してください。

CDC_APPLIER_FATAL_FAILURE_FROM_GATEWAY

ゲートウェイパイプラインで致命的なエラーが発生しました。

<errorMessage>

パイプラインの更新エラーについては、 <link>を参照してください。

CDC_APPLIER_INGESTION_GATEWAY_REMOVED

マネージドインジェストパイプラインにリンク <pipelineId> インジェストゲートウェイパイプラインが削除されました。

マネージドインジェストパイプラインを削除し、インジェストゲートウェイとマネージドインジェストパイプラインの両方を作成してください。

CDC_APPLIER_INVALID_REFRESH_SELECTION

この更新プログラムに指定された <refreshMode> パラメーターが無効です。次の表 <tablesNotFound> このパイプラインの一部ではありません。

CDC_APPLIER_REPLICATED_TABLE_METADATA_NOT_READY

テーブル <tableName> のレプリケートされたテーブルメタデータの準備ができていません。

既存のジョブ要求のタイムスタンプは <existingRequestTs>ですが、<expectedRequestTs> 以降を期待しています。

CDC_APPLIER_REQUIRES_ALL_DESTINATION_TABLES_FULL_REFRESH

1 つの宛先テーブルの完全更新と、同じソースからの別の宛先テーブルの通常の更新はサポートされていません。

可能であれば、両方のテーブルを完全に更新して続行してください。

完全にテーブルを更新: <fullRefreshTables>

ソース <sourceTable>の宛先テーブル: <destinationTables>

CDC_APPLIER_RESETTING_INTERNAL_TABLE_NOT_ALLOWED

内部テーブル <tables> の選択的フルリフレッシュはサポートされていません。それらをリフレッシュするにはパイプライン全体の更新が必要です。

CDC_APPLIER_SCHEMA_CHANGED_DURING_STREAMING

スキーマバージョン <dataSchemaVersion> は、読み取りスキーマバージョン <readSchemaVersion>とは異なります。

パイプラインによって更新が再試行されます。

CDC_APPLIER_SEQUENCE_BY_COLUMN_NOT_FOUND

sequenceBy で指定<columnName>テーブルの列<tableName>が<columns>に存在しません。

CDC_APPLIER_SEQUENCE_BY_INVALID_TYPE

sequenceByで指定されたテーブル<columnName>の列<tableName>は、サポートされていない型<typeName>です。

sequenceBy 列でサポートされている型は <allowedTypes>。

CDC_APPLIER_SEQUENCE_BY_MULTIPLE_COLUMNS_NOT_SUPPORTED

CDC マネージドインジェストパイプラインの sequenceBy では、最大 1 つの列を指定できます。

指定された列: テーブル <columns> の <tableName>。

CDC_APPLIER_SOURCE_TABLE_ALREADY_REGISTERED_IN_GATEWAY

ソーステーブル <sourceTable> は、同じインジェストゲートウェイを介して <otherPipelineId> 別のマネージドインジェストパイプラインによって既に取り込まれています。

各ソーステーブルは、インジェストゲートウェイごとに 1 つのマネージドインジェストパイプラインによってのみ取り込むことができます。

この競合を解決するには、いずれかのパイプラインから競合するテーブルを削除します。

CDC_APPLIER_UNSUPPORTED_CHARACTERS_IN_DESTINATION_TABLE_NAME

宛先 <objectType> 名 <name> が無効です: <validationErrors>。

インジェスト構成オブジェクトに別の宛先名を指定します。

CDC_APPLIER_UNSUPPORTED_SOURCE_OPTION_FOR_CDC_CONNECTOR

サポートされていないsource_type: <sourceType> とconnector_type: cdc Connector のingestion_definitionで <connectorType> 。

CDC_INCOMPATIBLE_SCHEMA_CHANGES

スキーマバージョン <previousSchemaVersion> から <currentSchemaVersion>に互換性のないスキーマの変更が発生しました。

したがって、<tableName>の変更の適用に進むことはできません。テーブルの完全な更新を要求してください。

前のスキーマ: <previousSchema>

現在のスキーマ: <currentSchema>

詳細については、CDC_INCOMPATIBLE_SCHEMA_CHANGESを参照してください。

CDC_MULTIPLE_SOURCE_TABLES_MAPPED_TO_SAME_DESTINATION_TABLE

複数のソーステーブルが見つかりました。 <source_tables> 同じ変換先テーブル <destination_table>にマップされています。

それらを別の宛先テーブル名または別の宛先スキーマにマップしてください。

CDC_POTENTIAL_DATA_GAPS

次の表 [<needFullRefreshTableList>] は、正常な更新が <retention> 日間行われていません。

これらのテーブルまたはパイプライン全体に対して完全な更新を行ってください。

リアルタイムアプリャードライバーは、 <numCdcFlows> CDCフローに対して十分にプロビジョニングされていません。

CDC_REALTIME_APPLIER_GRAPH_REANALYSIS

グラフの再分析が必要です。追加するフロー: [<flowsToAdd>]。削除するフロー: [<flowsToDelete>]。

CDC_REALTIME_APPLIER_NEW_TABLE_DETECTED

構成の一部であるソースで検出された新しいテーブル: <tableNames>。

パイプラインを再起動して新しいテーブルをレプリケートします。

CDC_SAME_TABLE_FROM_MULTIPLE_SOURCES

複数のソース (<table>) から同じテーブル名 <sources> が見つかりました。

競合を回避するために、それらを異なるパイプラインに分割してください。

CDC_SOURCE_VALIDATION_FAILURE

ソースデータベースの検証 <errorCount> エラーが検出されました。詳細な結果と修復手順については、イベントログレポートを参照してください。

CDC_TABLE_NOT_FOUND_IN_ALL_TABLES

パイプラインクラスターを作成できませんでした: <errorMessage>

このエラーは、パイプラインの構成ミスが原因である可能性があります。

パイプラインクラスターの構成と関連するクラスターポリシーを確認します。

CLUSTER_CREATION_CLUSTER_POLICY_LIMIT_EXCEEDED

ポリシー "<clusterPolicy>" のユーザーごとに実行されているクラスターの数が <clusterLimit>の制限を超えたため、クラスターを作成できませんでした。別のポリシーを使用するか、管理者に連絡してください。

CLUSTER_CREATION_CREDITS_EXHAUSTED

使用可能なクレジットを使い果たしたため、クラスターを作成できませんでした。お支払い方法を追加してアカウントをアップグレードしてください。

CLUSTER_CREATION_RESOURCE_EXHAUSTED

リソースの制限を超えたため、クラスターを作成できませんでした。 <errorMessage>

CLUSTER_CREATION_SECRETS_FETCH_FAILED

Spark 構成で参照されているシークレットをフェッチできません。

シークレットが存在し、クラスターの所有者が読み取りアクセス許可を持っていることを確認してください。

CLUSTER_LAUNCH_CLIENT_ERROR

パイプラインクラスターの <clusterId>を起動できませんでした: <clusterStateMessage>

このエラーは、パイプラインの構成ミスが原因である可能性があります。

パイプラインクラスターの構成と関連するクラスターポリシーを確認します。

CLUSTER_LAUNCH_CLOUD_FAILURE

パイプラインクラスターの <clusterId>を起動できませんでした: <clusterStateMessage>

このエラーは一時的なものになる可能性があります。パイプラインを再起動し、同じ問題が引き続き発生する場合は報告します。

CLUSTER_LAUNCH_COST_CONTROL_ENTITLEMENT_DENIED

パイプラインクラスターの <clusterId>を起動できませんでした: <clusterStateMessage>

パイプラインのサーバーレス計算または使用ポリシーは適用できません。

パイプライン上で設定されているserverless_compute_idとusage_policy_id、そしてランアスIDがそれらを使用する権利があるかを確認しましょう。

CLUSTER_LAUNCH_RESOURCE_EXHAUSTED

リソース制限 (<clusterId>) が不足しているため、パイプラインクラスターの<clusterStateMessage>を起動できませんでした。

クラスター開始リソース不足

パイプラインクラスターの <clusterId>を起動できませんでした: <clusterStateMessage>

要求されたインスタンスの種類をクラウドプロバイダーから提供できませんでした。

クラウドプロバイダーのサブスクリプションを確認するか、別のインスタンスの種類でやり直してください。

CLUSTER_SETUP_CLIENT_ERROR

パイプライン更新の実行のためにクラスター <clusterId> を正常にセットアップできません。 Reason:

詳細については、CLUSTER_SETUP_CLIENT_ERROR を参照してください。

CLUSTER_UNREACHABLE

ドライバーとの通信が失われました。クラスター <clusterId> に <timeoutSeconds> 秒間到達できませんでした。

COLUMN_MAPPING_MODE_INCOMPATIBLE_WITH_SCHEMA

詳細はCOLUMN_MAPPING_MODE_INCOMPATIBLE_WITH_SCHEMAをご覧ください

COLUMN_MASK_WITH_NO_COLUMN

MV/ST スキーマに存在しない列 '<columnName>' の列マスクが見つかりました。ベーステーブルのスキーマの変更が原因である場合は、次の操作を行います。

ALTER TABLE [テーブル名] ALTER COLUMN [マスクが適用されている列] DROP MASK で古いマスクをドロップするか、列を復元してください。

COLUMN_TO_UPDATE_NOT_FOUND

<column> TO COLUMNS で指定された列 UPDATE、ソースデータフレームに見つかりません。

CONCURRENT_UPGRADE_FAILED_TO_STOP_PREVIOUS_UPDATE

アップグレードの更新 '<upgradedUpdateId>' を開始しましたが、以前の更新プログラム '<oldUpdateId>' を停止できませんでした。

このエラーは一時的なものである可能性があります。パイプラインが自動的に再試行され、問題自体が解決されます。

同じ問題が続く場合は、このエラーをAzure Databricksに報告してください。

CONFLUENCE_AUDIT_LOG_GROUP_ID_UNPARSEABLE

Confluence 監査ログイベント (affectedObject.name = <affectedObjectName>) からグループ ID を抽出できません。

CONFLUENCE_AUDIT_LOG_SPACE_ID_UNEXTRACTABLE

Confluence 監査ログイベント (summary=<summary>、reason=<reason>) から Space ID を抽出できません。

CONFLUENCE_CONTENT_PERMISSIONS_INCREMENTAL_REFRESH_FAILED

すべての自動再試行を使い果たした後、増分インジェスト中に Confluence コンテンツ <contentId> (操作: <operation>) の制限を更新できませんでした。

バッチクエリから一度だけ追加のフローを作成することは許可されていません

バッチクエリからフローを 1 回追加するストリーミングテーブルを作成できません。

これにより、ソースからの増分インジェストが防止され、誤った動作が発生する可能性があります。

問題のあるテーブル: '<table>'。

これを解決するには、 STREAM() または readStream 演算子を使用して、ソースをストリーミング入力として宣言します。

例: SELECT...FROM STREAM(<source table name>) または spark.readStream.table('<source table name>')

CREATE_STREAMING_TABLE_WITH_FLOW_DISABLED

CREATE STREAMING TABLE ...現在、テーブル '<tableName>' の FLOW 構文は無効になっています。

DATABASE_TABLE_SYNC_EDIT_RESTRICTED

DatabaseSyncTable パイプライン <pipelineId>:シンク、名前、タグ、通知、budgetPolicyId、dbrVersionの更新のみが許可されています。

DATASET_DECORATOR_APPLIED_TWICE

データセット <datasetName> は既に存在します。クエリ関数がビューまたはテーブルとして 1 回だけマークされていることを確認します。

DATASET_DELETION_CANNOT_BE_DISABLED_UNSUPPORTED_PIPELINE_TYPE

型 '<pipelineId>' のパイプライン '<pipelineType>' を削除するときに、カスケードパラメーターを false に設定できません。

パイプラインを削除するには、カスケードパラメーターを true に設定するか、省略してください。

DATASET_DELETION_REQUIRES_DPM

レガシ発行モードパイプライン '<pipelineId>' を削除するときに、cascade パラメーターを false に設定できません。

の削除をスキップする場合は、パイプラインを既定の発行モードに移行してください

パイプラインテーブル。

DATASET_NOT_DEFINED

DELTA_LOG_ADD_FILE_MISSING

'<sourceName>' <tablePath>テーブルを読み取ることができません:バージョン <version>は、ストレージに存在しなくなった ADD パスを参照します。

パスがありません: <missingPaths>。

これは通常、このコミットが引き続き参照するアップストリームエクスポート VACUUMまたは圧縮されたファイルを意味します。新しいチェックポイントが作成された後、パイプラインで完全な更新を実行します。

DELTA_LOG_NO_VALID_CHECKPOINT

'<sourceName>' のテーブル<tablePath>ストリーミングをブートストラップできません: <reason>。

ソースは、ライブ状態をシード処理するための使用可能なチェックポイントを生成していません。アップストリームのエクスポートが正常であり、新しいチェックポイントが発行されていることを確認してから、パイプラインを実行します

DELTA_LOG_VERSION_FILES_COMPACTED

'<sourceName>' の<tablePath> テーブルのストリーミングを再開できません。ストリーミングオフセットはバージョン <fromVersion>にありますが、使用可能な最も早い .json コミットは<minAvailable>。

非推奨のカスタムスキーマプライベートプレビューを使用しているため、パイプラインを開始できません (設定: <settings> が有効になっています)。

"schema" フィールドを使用して、既定の発行モードで新しいパイプラインを作成してください。

を選択し、データセットをこのパイプラインから新しいパイプラインに移動します。

DEPRECATED_RELEASE_CHANNEL_NOT_ALLOWED

DR_SECONDARY_READ_ONLY

このワークスペースでは「<operation>」操作は許可されていません。なぜなら、このワークスペースは災害復旧セカンダリであり読み取り専用だからです。

パイプラインの更新はプライマリワークスペースからのみ実行可能です。ここで更新を行うには、フェイルオーバーしてこのワークスペースをプライマリにしてください。

DUPLICATED_FROM_JSON_SCHEMA_LOCATION

from_json スキーマの重複ロケーションキー: <schemaLocationKey>。

パイプライン内の各from_jsonクエリの一意のスキーマの場所キーを選択してください

DUPLICATED_INGESTION_CONFIG_TABLE_SPECS

インジェストパイプラインの構成には、重複するテーブルが含まれています。各テーブルが一意であることを確認してください。

EDIT_METRIC_VIEW_ON_PATCH_DISABLED

EVENT_LOG_INACCESSIBLE

パイプラインは、実行指定のアイデンティティがパイプラインのイベントログテーブルにアクセスするために必要な権限を持っていないため、起動できませんでした。

実行としてイベントログテーブルへのアクセス権を付与し、パイプラインがそれを読み取り更新できるようにします。以下の詳細は、拒否された具体的な許可についてです。

詳細: <ucErrorMessage>

EVENT_LOG_PICKER_FEATURE_NOT_SUPPORTED

Unity カタログへのイベントログの発行は、レガシ発行モードではサポートされていません。この機能を有効にするには、移行ガイドの https://docs.databricks.com/aws/en/dlt/migrate-to-dpmの手順に従って、パイプラインを既定の発行モードに移行します。従来の発行モードを引き続き使用する場合は、パイプラインの仕様から "event_log" 構成を削除します。

EVENT_LOG_TABLE_CROSS_CATALOG_MOVE_NOT_SUPPORTED

パイプラインのイベントログテーブルは、管理ストレージを使用するUnity Catalogのカタログやスキーマ間で移動することはできません。パイプラインのイベントログ(ターゲットカタログとスキーマ)を設定し、管理ストレージカタログ間でテーブルを移動させる必要がないようにしてください。

EVENT_LOG_TABLE_DELTA_削除済みトランザクションログ

イベントログテーブルのデルタトランザクションログに最近の履歴がありません。

これは、テーブルが手動で変更された場合、または保持設定のために古いログファイルが削除された場合に発生する可能性があります。

この問題を解決するには、イベントログテーブルを以前のバージョンに復元するか、テーブルを削除します。

EXPECTATIONS_NOT_SUPPORTED_ON_VIEW

期待は視聴数に裏付けられません。「<viewName>」という視点には期待が定められています。

代わりに、期待を CREATE TEMPORARY VIEW か、あるいは期待を取り除くかのどちらかです。

EXPECTATION_VIOLATION

フロー '<flowName>' が期待を満たすことができませんでした。

詳細については、EXPECTATION_VIOLATIONを参照してください。

EXPLORE_ONLY_CANNOT_BE_SET_WITH_VALIDATE_ONLY

explore_onlyとvalidate_onlyの両方を true に設定することはできません。

EXPLORE_ONLY_IS_NOT_ENABLED

explore_only更新が有効になっていません。 Azure Databricksサポートまでお問い合わせください。

FAILED_TO_CREATE_EVENT_LOG

識別子が <pipelineId>されたパイプライン (id=<eventLogIdentifier>) イベントログを作成できませんでした。詳細については、以下の例外を参照してください。

FAILED_TO_CREATE_EVENT_LOG_TABLE

識別子<eventLogIdentifier>のパイプライン(id=<pipelineId>)イベントログの作成に失敗しました。なぜなら

詳細はFAILED_TO_CREATE_EVENT_LOG_TABLEをご覧ください

FAILED_TO_PUBLISH_VIEW_TO_METASTORE

<viewName>のため、ビュー <reason>をメタストアに発行できませんでした。

FAILED_TO_UPDATE_EVENT_LOG

パイプライン (id=<pipelineId>) イベントログ識別子を <newEventLogIdentifier>に更新できませんでした。詳細については、以下の例外を参照してください。

FLOW_NAME_CONFLICTS_WITH_AUTO_ROUTER

オートルーター<autoRouterName>との競合<target>に名前付きクエリ<flowName>があります。同じパイプライン内で、フロー名が自動ルーター名と衝突してはなりません。

FLOW_NOT_RESETTABLE

"pipelines.reset.allowed" が 'false' に設定されているため、フロー <flowName> はリセットできません。

FLOW_PROPERTY_NOT_SUPPORTED

Flow プロパティ '<propertyName>' は、外部シンクをターゲットとするappend_flowでのみサポートされます。

FLOW_SCHEMA_CHANGED

フロー <flowName> は、実行中にスキーマの変更が発生して終了しました。

スキーマの変更は既存のターゲットスキーマと互換性があり、フローの次の実行は新しいスキーマで再開できます。

FOREACH_BATCH_SINK_ONLY_SUPPORTED_IN_PREVIEW_CHANNEL

パイプライン ForeachBatch シンクは現在サポートされていません。

パイプライン ForeachBatch シンクのプライベートプレビューには、 PREVIEW チャネルが必要です。

パイプラインシンク: <sinkNames>

FOREACH_SINK_NOT_ENABLED

foreach_sinkはこのパイプラインでは有効になっていません。 foreach_sink APIはプライベートプレビュー中です。pipelines.foreachSinkEnabled = trueを設定するか、サポートAzure Databricks連絡して有効化してください。

GATEWAY_PIPELINE_INIT_SCRIPTS_NOT_ALLOWED

ゲートウェイパイプラインでは、クラスターの初期化スクリプトは許可されません。 <from>から削除してください.

GATEWAY_PIPELINE_SPARK_CONF_NOT_ALLOWED

ゲートウェイパイプラインでは、Spark 構成 [<configs>] は許可されません。 <from>からそれらを削除してください.

GCP_STORAGE_ACCESS_BLOCKED

Google Cloud Storage 要求が承認されませんでした。

GCS ストレージの資格情報または IAM アクセス許可の設定を検証します。

GDRIVE_CONNECTOR_CONSUMER_ACCOUNT_NOT_SUPPORTED

認証されたアカウントは、コンシューマードメイン (<domain>) に属しています。 <sourceName> Google Workspace アカウントが必要

ユーザーとグループの情報を一覧表示します。

GDRIVE_GROUP_MEMBER_CANONICAL_SCHEMA_FLAG_REQUIRES_FULL_REFRESH

既存のパイプラインでは、 <tableName> のGoogle Driveグループメンバー出力スキーマを変更することはできません。

テーブルを完全にリフレッシュしてスキーマを切り替えます。

GET_ORG_UPDATE_CAPACITY_LIMIT_EXCEEDED

要求された組織 ID の数が、許可される最大数を超えています <limit>

GITHUB_API_BAD_CREDENTIALS

GitHubはすべての自動リトライを使い果たした後、アクセストークン(HTTP 401: Bad Credentials)を拒否しました。

トークンは無効、期限切れ、または取り消されています。必要なスコープを持つ有効なGitHubアクセストークンで接続を更新し、その後パイプラインを再実行します。

GITHUB_API_CLIENT_ERROR

GitHub APIはテーブル<table>に対してクライアントエラー(HTTP <httpStatus>)を返しました。

これは通常、リソースが見つからなかった、トークンに必要なスコープや権限が満たされていない、またはリクエストが無効だったことを意味します。テーブルやリポジトリが存在し、接続トークンがアクセス権を持っているかを確認してください。エラーが解決しない場合は、チケットを提出します。

GITHUB_API_CONNECTION_FAILURE

すべての自動リトライを使い果たした後、GitHub API接続が失敗(HTTP応答なしまたは不完全)でテーブル<table>に失敗しました。

これは通常、パイプラインとGitHub間の一時的なネットワーク問題を示しています。エラーが解決しない場合は、チケットを提出します。

GitHub APIリクエストはテーブル<table>で失敗しました。

エラーが解決しない場合は、チケットを提出します。

GITHUB_API_SAML_SSO_REQUIRED

組織GitHub<organization>へのアクセスはSAMLシングルサインオン(SSO)強制によってブロックされています(GitHub APIはHTTP 403を返送しました)。

組織はこの接続のトークンがSSO認証されていることを求めています。見 https://docs.github.com/en/enterprise-cloud@latest/authentication/authenticating-with-single-sign-on/about-authentication-with-single-sign-on#about-oauth-apps-github-apps-and-ssoからパイプラインを再実行してください。

エラーが解決しない場合は、チケットを提出します。

GITHUB_API_SERVER_ERROR

GitHub APIは、再試行とクエリサイズ削減が完了した後、テーブル<table>に対してサーバーエラー(HTTP <httpStatus>)を返しました。

これは通常、GitHubのサーバー側の問題を示しています。エラーが解決しない場合は、チケットを提出します。

GITHUB_AUDIT_LOG_ACCESS_DENIED

組織GitHub監査ログへのアクセス<organization>拒否されました(GitHub APIはHTTP 404を返しました)。

監査ログREST APIは、GitHub Enterprise Cloud上の組織のみ、そして組織所有者に属するトークンにのみ利用可能です。

(1) 組織がGitHub Enterprise Cloud上にあること、(2) OAuthトークンまたはパーソナルアクセストークンが組織所有者に属していること、(3) トークンにread:audit_log範囲があることを確認しましょう。

エラーが解決しない場合は、チケットを提出します。

GITHUB_NO_ORGS_FOUND

構成されたトークンにアクセスできるGitHub組織はありません。 GitHub コネクタは、組織に属するリポジトリからデータを取り込むため、少なくとも 1 つの組織にアクセスできる必要があります。

(1) OAuth トークンまたは個人用アクセストークンに read:org スコープがあり、(2) 認証されたユーザーが、取り込むリポジトリを所有する少なくとも 1 つのGitHub組織のメンバーであることを確認します。

エラーが解決しない場合は、チケットを提出します。

GITHUB_RATE_LIMIT_EXCEEDED

すべての再試行を使い果たした後、レート制限のため、GitHub API 呼び出しが失敗しました。操作: <operationType>。

GitHubでは、REST API に対して OAuth ユーザーあたり 5,000 要求/時間 (GitHub Enterprise Cloud では 15,000/時間) と GraphQL API の個別の 5,000 ポイント/時間の予算が適用されます。

これを解決するには、(1) テーブルを個別のパイプラインに分割し、さまざまな時間に実行して負荷を分散するようにスケジュールし、(2) repository_idにrow_filterを適用して取り込むリポジトリの数を減らすか、(3) GitHub Enterprise Cloud にアップグレードしてレート制限の予算を高めることができます。

エラーが解決しない場合は、チケットを提出します。

GITHUB_RESOURCE_NOT_FOUND

パイプラインは以前に環境バージョンの <environmentVersion>で実行されました。これは、DBR <dbrVersion>と互換性がなくなりました。

続行するには、パイプラインスペックで明示的な環境バージョン ( <suggestedMaximumEnvironmentVersion> 以前など) を設定します。

INCOMPATIBLE_PIPELINE_ENVIRONMENT_VERSION_PROVIDED

互換性のない環境バージョン <environmentVersion> DBR <dbrVersion>を実行するパイプライン用に選択されています。

<suggestedMaximumEnvironmentVersion>以前の環境バージョンを選択することを検討してください。

INCORRECT_ROOT_PATH_TYPE

ルートパス '<rootPath>' はディレクトリである必要がありますが、 <objectType>見つかりました。

INCREMENTAL_DRY_RUN_REQUIRES_SQL

この検証専用のアップデートは、現在SQLで完全に定義されたパイプラインのみをサポートするインクリメンタル解析エンジンを使用しています。

パイプラインにはPythonやその他のSQL以外の定義が含まれています。すべてのデータセットをSQLで定義するか、このパイプラインのインクリメンタルドライラン設定(pipelines.useIncrementalDryRunEngineForSqlPipelines)をオフにしてください。

INCREMENTAL_REFRESH_UNAVAILABLE_WITH_STRICT_REFRESH_POLICY

具体化されたビューには、 INCREMENTAL_STRICT の更新ポリシーがありますが、増分化することはできません。

インフラストラクチャー保守

SQLSTATE: 57P01

クラスター上のドライバー <clusterId> インフラストラクチャのメンテナンスにより終了します。

INGESTION_CONFIG_DUPLICATED_SCHEMA

インジェストパイプラインの構成には、重複するスキーマが含まれています。各スキーマが一意であることを確認してください。

INGESTION_GATEWAY_AUTHENTICATION_FAILURE

認証エラー

詳細については、INGESTION_GATEWAY_AUTHENTICATION_FAILURE を参照してください

INGESTION_GATEWAY_AUTOMATIC_DDL_HANDLING_NOT_SUPPORTED

CDC Connector でテーブル '<entityName>' に対する DDL 操作が発生しました。 DDL/スキーマ変更の自動キャプチャはサポートされていません。スキーマの変更をキャプチャするには、このテーブルに対して完全な更新を実行します。

エラーメッセージ: <errorMessage>

INGESTION_GATEWAY_BREAKING_SCHEMA_CHANGE_FAILURE

テーブル '<entityName>' の互換性のないスキーマ変更が検出されました。この問題を解決するには、マネージドインジェストパイプラインでテーブルの完全な更新が必要です。エラーメッセージ: '<errorMessage>'。

INGESTION_GATEWAY_CAPTURE_INSTANCE_UNAVAILABLE

<entityName>のキャプチャインスタンスはソースで使用できなくなりました。

テーブルで CDC または CT を有効にした後、完全な更新をトリガーしてください。

INGESTION_GATEWAY_CDC_LOG_TRUNCATED

CDC ログがテーブル '<entityName>' に切り捨てられました。理由: <errorMessage>。

理由: <reason>

INGESTION_GATEWAY_KEY_COLUMN_NOT_SELECTED

テーブル <entityName> の列選択では、マージキー列は除外されています

(主キー列、または主キーがない場合は一意鍵列です)。

マージキーは完全に含めていなければなりません。 include_columns / exclude_columnsフィルターを

キーを覆い、管理インジェスションパイプライン上でテーブルのフルリフレッシュを実行してください。

エラーメッセージ: <errorMessage>。

INGESTION_GATEWAY_METADATA_CONNECTION_FAILURE

インジェストゲートウェイは、そのステージングボリュームにアクセスできませんでした。通常、この問題は一時的なものです。パイプラインを再試行します。保持される場合は、ステージングボリュームに到達可能であり、ゲートウェイのワークロード ID に必要な特権があることを確認します。

エラーメッセージ: <errorMessage>

INGESTION_GATEWAY_METADATA_INSUFFICIENT_PERMISSION_FAILURE

インジェストゲートウェイには、ステージングボリュームにアクセスするためのアクセス許可がありません。ゲートウェイのワークロード ID にステージングボリュームに対する READ_VOLUME および WRITE_VOLUME 特権があることを確認します。

テーブル '<entityName>' がソースデータベースに存在しないか、削除されています。問題を解決し、マネージドインジェストパイプラインでテーブルを完全に更新します。エラーメッセージ: '<errorMessage>'。

INGESTION_GATEWAY_MYSQL_BINLOG_CORRUPTION

テーブル <entityName>でMySQLビンログの破損が検出されました。 CDCは進展を遂げられません。

エラーメッセージ: <errorMessage>

詳細についてはINGESTION_GATEWAY_MYSQL_BINLOG_CORRUPTIONをご覧ください。

INGESTION_GATEWAY_MYSQL_BINLOG_POSITION_UNREADABLE

CDCを再開するために必要なMySQLビンログの位置は、ソースデータベース上で読み取れません(MySQLエラー1236)。対策として、すべてのテーブルでフルリフレッシュを実行してください。

エラーメッセージ: <errorMessage>

INGESTION_GATEWAY_MYSQL_SERVER_UUID_CHANGED

インジェスションゲートウェイが接続されているMySQLサーバーは、現在のCDCチェックポイントを作成したサーバーではありません。その @@server_uuid は、検問所が奪取された時点で記録されたものとは異なります。チェックポイントとはbinlogファイル名と位置のことで、これらはそれらを書いたサーバーでのみ意味を持ち、別のサーバーに対してレプリケーションを再開することはできません。対策として、パイプラインを元のMySQLサーバーに再接続するか、パイプライン内のすべてのテーブルをフルリフレッシュして新しいサーバーにバインドする方法があります。一部のテーブルのみを完全にリフレッシュしてもこのエラーは解決しません。

エラーメッセージ: <errorMessage>

INGESTION_GATEWAY_NOT_RUNNING

インジェスションゲートウェイのパイプライン<gatewayId>が稼働していないため、<metadataFile>を待つ間にタイムアウトしています。

<statusDetail>

パイプラインを起動して再度お試しください。

パイプライン: <link>。

INGESTION_GATEWAY_ORACLE_ARCHIVE_LOG_FILES_UNAVAILABLE

CDC レプリケーションに必要な Oracle アーカイブログファイルは、ソースデータベースでは使用できなくなりました。

これは、アーカイブログが保持期間を超えた場合、手動で削除された場合、またはデータベース管理以外の場所に移動された場合に発生する可能性があります。

カタログ '<catalogName>' にマップされているすべての宛先テーブルに対して完全な更新を実行するか、必要なアーカイブログファイルを元のデータベース管理の場所に戻して、パイプラインを再起動してください。

この問題が解決しない場合は、ソースデータベースのアーカイブログリテンション期間またはアーカイブログバックアップリテンション期間を増やして、処理中もログを使用できるようにすることを検討してください。

Azure Databricksはアーカイブログを少なくとも48時間保持することを推奨しています。

エラーメッセージ: <errorMessage>

INGESTION_GATEWAY_ORACLE_INSUFFICIENT_TABLESPACE

元のOracleデータベースは拡張が必要なテーブルスペースの容量が不足し、変更データキャプチャに必要な操作を完了できませんでした。

これはOracle DBAが解決しなければならないソース側の容量制限です。Azure Databricksはこれから回復できません。 DBAに、下のエラーに記載されたテーブルスペースにもっと余裕を与えるよう頼み、パイプラインをやり直してください。診断クエリおよび修復手順については、 https://docs.databricks.com/ingestion/lakeflow-connect/oracle-troubleshoot#ora-01652-source-tablespace-out-of-space

エラーメッセージ: <errorMessage>

INGESTION_GATEWAY_ORACLE_MISSING_CONFIGURATION

Oracle 接続の構成が不完全です。

詳細については、INGESTION_GATEWAY_ORACLE_MISSING_CONFIGURATIONを参照してください。

INGESTION_GATEWAY_ORACLE_PK_UPDATE_WITHOUT_FULL_SUPPLEMENTAL_LOG

完全な補足ログ記録なしで Oracle テーブル <entityName> の主キー更新が検出されました。

キー以外の列の値は CDC ログでは使用できないため、更新されたレコードを完全に構築することはできません。

ソーステーブルで完全な補足ログを有効にするか、失敗したテーブルに対して完全な更新をトリガーします。

INGESTION_GATEWAY_ORACLE_TABLE_SKIPPED_DUE_TO_UNSUPPORTED_NAME_LENGTH

テーブル「<entityName>」は、テーブル名または列名が変更データキャプチャでサポートされる最大長さを超えているためスキップされています。影響を受けたテーブルや列の名前を変更するか、インジェスションパイプラインから削除してください。エラーメッセージ: '<errorMessage>'。

INGESTION_GATEWAY_PARTIAL_ROW_UPDATE_MODE_CHANGED

テーブル <entityName> は、パイプラインの部分行更新モードが変更されたためスキップされました。問題を解決するためにテーブルを完全にリフレッシュしてください。

エラーメッセージ: <errorMessage>

INGESTION_GATEWAY_PG_MAX_SLOT_WAL_KEEP_SIZE_UNLIMITED

SQLSTATE: 01000

PostgreSQL max_slot_wal_keep_sizeは、カタログ <catalogName>のソースで無制限 (-1) に設定されます。非アクティブまたは遅延のレプリケーションスロットでは、無制限の WAL データと不足ディスク領域が保持される場合があります。有限の制限を設定することを検討してください。

詳細: <errorMessage>

<entityType> '<entityName>' の PostgreSQL パブリケーションが削除されました。パブリケーションがレプリケーションの途中で削除された可能性があります。パブリケーションが存在するかどうかを確認し、必要に応じて再作成してから、すべてのコピー先テーブルに対して完全な更新をトリガーしてください。

エラーメッセージ: <errorMessage>

INGESTION_GATEWAY_PG_SLOT_CONFIG_IS_INVALIDATED

<entityType> <entityName>のレプリケーションスロット構成が正常な状態ではありません。この問題を解決するには、カタログ <catalogName>にマップされているすべての変換先テーブルに対して完全な更新をトリガーします。

エラーメッセージ: <errorMessage>

<entityType> '<entityName>' のレプリケーションスロットが削除されました。カタログ '<catalogName>' にマップされているすべての変換先テーブルに対して、完全な更新をトリガーしてください。

エラーメッセージ: <errorMessage>

INGESTION_GATEWAY_PG_SLOT_IS_INVALIDATED

<entityType> '<entityName>' のレプリケーションスロットが正常な状態ではありません。スロットを削除し、カタログ '<catalogName>' にマップされているすべての宛先テーブルに対して完全な更新をトリガーしてください。

エラーメッセージ: <errorMessage>

INGESTION_GATEWAY_PG_WAL_LEVEL_NOT_LOGICAL

<entityType> <entityName>の PostgreSQL ソースには、wal_level = 論理がありません。論理レプリケーションには、wal_level=論理が必要です。サーバー構成を更新し、カタログ <catalogName>にマップされているすべての宛先テーブルに対して完全更新をトリガーします。

エラーメッセージ: <errorMessage>

INGESTION_GATEWAY_PG_WAL_SEGMENT_REMOVED

必要な PostgreSQL WAL セグメントは、ソースデータベースで既に削除されています。これは通常、レプリケーションスロットが遅れすぎて PostgreSQL が WAL セグメントを回収する場合に発生します。軽減するには、すべてのテーブルで完全な更新を実行し、レプリケーションスロットが遅れないことを確認します。

エラーメッセージ: <errorMessage>

INGESTION_GATEWAY_PIPELINE_SPEC_VALIDATION_ERROR

詳細については、INGESTION_GATEWAY_PIPELINE_SPEC_VALIDATION_ERRORを参照してください。

INGESTION_GATEWAY_SOURCE_INSUFFICIENT_PERMISSION_FAILURE

ユーザーはソースに対して要求された操作を実行するための必要な権限を持っていません。必要な権限がすべて与えられるようにしましょう。 <errorMessage>

INGESTION_GATEWAY_SOURCE_OBJECT_NOT_FOUND

インジェスションゲートウェイは、ソーステーブルややり直し・トランザクションログなど、ソースからの変更を読み取るために必要なオブジェクトを見つけられませんでした。エラーメッセージ: '<errorMessage>'

INGESTION_GATEWAY_SOURCE_RESOURCE_EXHAUSTED

インジェスションゲートウェイは、メモリやオープンファイルハンドルなどのシステムリソースを使い果たしました。この問題は一時的なものかもしれません。パイプラインを再試し、問題が続く場合はAzure Databricksのサポートに連絡してください。エラーメッセージ: '<errorMessage>'

INGESTION_GATEWAY_SOURCE_SCHEMA_MISSING_ENTITY

ソースからのレプリケーションに使用できるテーブルはありません。

テーブルが正しく選択され、インジェストパイプラインで定義されていることを確認する

ユーザーは必要なカタログとスキーマへのアクセス権を持ちます。

INGESTION_GATEWAY_SOURCE_TOO_MANY_CONNECTIONS

SQLSTATE: 53300

接続の上限に達したため、ソースデータベースは新しい接続を拒否しました。このパイプラインだけでは、(すべてのカタログの初期スナップショット中に) ピーク時にソースに約 <connectionsRequired> 接続が必要です。他のパイプラインまたはワークロードがこのソースを共有する場合、ソースのmax_connectionsは、それらのすべてを同時に格納する必要があります。現在の使用状況を確認するには、ソースでスーパーユーザーまたは pg_read_all_stats メンバーとしてこれらのクエリを実行します (それ以外の場合はカウントが不完全です): SHOW max_connections; と SELECT count(*) FROM pg_stat_activity WHERE backend_type = 'client backend';。ソースデータベースのmax_connectionsを増やすか、パイプラインの並列処理を減らします。

エラーメッセージ: <errorMessage>

INGESTION_GATEWAY_SQL_SERVER_AGENT_NOT_RUNNING

テーブル '<entityName>' に対してSQL Server エージェントが実行されていません。 CDC レプリケーションは、エージェントが再起動されるまで続行できません。

SQL Server エージェントを再起動してください。レプリケーションは自動的に再開されます。

エラーメッセージ: <errorMessage>

INGESTION_GATEWAY_SQL_SERVER_CDC_CAPTURE_INSTANCE_LSN_AHEAD_OF_MAX_LSN_OF_DATABASE

テーブル<entityName>は、新しいCDCキャプチャインスタンスがSQL Serverの内部CDCジョブでまだ処理されていないため、再初期化時にスキップされました(最小LSNがデータベースの最大LSNを上回っています)。

これは通常、SQL Server エージェントが停止されたり、「sp_cdc_scan」作業が長期間実施されていなかったり、CDCの浄化があまりにも厳しすぎた場合に起こります。

SQL Server エージェントとCDCスキャンジョブが稼働していることを確認し、テーブルの完全なリフレッシュをトリガーします。

エラーメッセージ: <errorMessage>

INGESTION_GATEWAY_SQL_SERVER_CT_DISABLED

テーブル <entityName> の変更履歴がソースで無効になりました。

テーブルで CDC または CT を有効にした後、完全な更新をトリガーしてください。

INGESTION_GATEWAY_SQL_SERVER_CT_NOT_SUPPORTED_ON_REPLICA

テーブル <entityName>の二次可用性レプリカでは変更追跡がサポートされていません。

レプリケーションを可能にするには、以下のいずれかが可能である:

プライマリレプリカに接続するか、
レプリカからのレプリケートが必要な場合は、Change Trackingの代わりにCDCを使いましょう。

エラーメッセージ: <errorMessage>

INGESTION_GATEWAY_SQL_SERVER_UNSUPPORTED_NON_TRIGGER_BASED_DDL_SETUP

トリガーベース以外の DDL セットアップが正しくないため、テーブルをレプリケートできませんでした

詳細については、INGESTION_GATEWAY_SQL_SERVER_UNSUPPORTED_NON_TRIGGER_BASED_DDL_SETUPを参照してください。

INGESTION_GATEWAY_STATEMENTS_ERROR

TLS/SSL エラーが原因で接続に失敗しました。

これは通常、サーバー証明書を検証できなかったことを意味します。

有効な CA 証明書を指定するか、trustServerCertificate を true に設定します。

INGESTION_GATEWAY_TLS_SETUP_FAILURE

TLS/SSL 接続を設定できませんでした。

エラー: <errorMessage>。

INGESTION_GATEWAY_TLS_VALIDATION_FAILURE

TLS 構成の検証に失敗しました。

エラー: <errorMessage>。

INGESTION_GATEWAY_UNEXPECTED_COLUMN_UOID

SQLSTATE: 0AXX1

予期しない UOID が列に割り当てられているため、テーブル '<entityName>' はスキップされました。この問題を解決するには、テーブルに対して完全な更新を実行してください。エラー: <errorMessage>。

INGESTION_GATEWAY_UNEXPECTED_TABLE_UOID

SQLSTATE: 0AXX2

予期しない UOID がテーブルに割り当てられているため、テーブル '<entityName>' はスキップされました。この問題を解決するには、テーブルに対して完全な更新を実行してください。エラー: <errorMessage>。

INGESTION_GATEWAY_UNREACHABLE_HOST_OR_PORT_FAILURE

<host>:<port>のソースデータベースに接続できませんでした。

詳細については、INGESTION_GATEWAY_UNREACHABLE_HOST_OR_PORT_FAILURE を参照してください

INGESTION_GATEWAY_UNSUPPORTED_CHARS_IN_OBJECT_NAME

SQLSTATE: 42XXX

テーブル <entityName>のオブジェクトでサポートされていない文字が見つかりました。理由: <errorMessage>。テーブルはスキップされます。特殊文字の取り込みを有効にするには、サポートにお問い合わせください。

INGESTION_GATEWAY_UNSUPPORTED_FEATURE_OR_TYPE

インジェスションゲートウェイは、サポートしていない機能やデータ型に遭遇しました。エラーメッセージ: '<errorMessage>'

INGESTION_GATEWAY_UNSUPPORTED_OBJECT_TYPE

オブジェクト '<entityName>' はサポートされておらず、スキップされています。解決するには、インジェストパイプラインからこのオブジェクトを削除します。エラーメッセージ: '<errorMessage>'。

INGESTION_GATEWAY_UNSUPPORTED_SCHEMA_CHANGE

テーブル <entityName>でサポートされていないスキーマの変更が検出されました。この問題を解決するには、マネージドインジェストパイプラインでテーブルの完全な更新を実行します。エラーメッセージ: <errorMessage>。

インジェスションゲートウェイ_追跡不能_テーブル変更

テーブル <entityName>に対してトレース不可能なテーブル変更が検出されました。理由: <errorMessage>。

これは、テーブルの切り捨て、cdc ログのロールオーバー、またはその他の追跡不可能な操作が原因で発生する可能性があります。

テーブルは処理からスキップされます。処理を再度有効にするには、テーブルを完全に更新してください。

INGESTION_GATEWAY_XA_TRANSACTION_NOT_SUPPORTED (受付ゲートウェイでXAトランザクションはサポートされていません)

XA トランザクションの一部であるため、'<entityType>' <entityName>レプリケートできませんでした。

エラーメッセージ: <errorMessage>

INTEGRATED_CDC_ALL_SOURCE_TABLES_FATALLY_FAILED

すべてのソーステーブルで致命的なエラーが発生しました。エクストラクターはそれ以上の進行状況を行うことができず、早期に停止されています。

INTEGRATED_CDC_EXTRACTOR_PARTIAL_EXECUTION_CLIENT_ERROR

次のソーステーブル(<tables>)では再試行不可のエラーにより抽出に失敗しました。

<flowErrors>

イベントログを確認し、それに応じて問題を修正します。

INTEGRATED_CDC_INVALID_CONNECTION_CONFIGURATION

接続で無効な構成が見つかりました: ソースの <connectionName> : <sourceType>。

理由: <reason>。

INTEGRATED_CDC_NOT_IN_DEFAULT_PUBLISHING_MODE

統合されたCDC管理インジェスションパイプラインは、パイプライン仕様に : <fieldName> が省略されているDefault Publishing Modeでのみサポートされています。

INTERNAL_ERROR_BEHAVIOR_CHANGED

パイプラインの更新は、Azure Databricks Platformが潜在的な回帰を検出したため一時停止されました。変更は自動的に元に戻され、次のアップデートでパイプラインの動作が再開されます。

検出基準: <criteria>。

INVALID_APPLY_CHANGES_COMMAND

AUTO CDC コマンドが無効です。 <reason>。

INVALID_ARGUMENT_TYPE

パラメーター '<paramName>' に渡された無効な型の値。 <expectedType> が予期されていました。 <additionalMsg>。

INVALID_AUTO_CDC_FROM_SNAPSHOT_VERSION_QUERY

AUTO CDC FROM SNAPSHOT on target <target>のVERSIONクエリは無効です。なぜなら<reason>。クエリは正確に1つの非null列と最大1行を返す必要があります。

INVALID_COMPATIBILITY_OPTIONS

テーブル <table> に指定されたテーブルオプションは、次の理由で無効です

詳細については、INVALID_COMPATIBILITY_OPTIONS を参照してください

INVALID_CONFIG_FOR_UC_PIPELINE

UC パイプラインでは、'<configKey>' を '<configValue>' に設定することはできません。パイプライン設定からこの構成を削除してください。

INVALID_COPY_OPTION

不明なコピーオプション: <kind>。

INVALID_DBFS_MOUNT

SQLSTATE: 42KDL

DBFS マウントにアクセスできません。

詳細については、INVALID_DBFS_MOUNTを参照してください。

INVALID_DECORATOR_USAGE

@<decoratorName> に渡される最初の位置引数は呼び出し可能である必要があります。関数にパラメーターのない @<decoratorName>を追加するか、キーワード引数 (<decoratorName> など) を使用して @<exampleUsage> にオプションを渡します。

INVALID_DESTINATION_PIPELINE_ID

パイプラインスペックの '<userSpecifiedEnvironmentVersion>' フィールドに指定された環境バージョン '<field>' が無効です。

INVALID_REWIND_SPECIFICATION

巻き戻しの指定が無効です

詳細については、INVALID_REWIND_SPECIFICATIONを参照してください。

INVALID_ROOT_PATH

無効なroot_path '<rootPath>': 現在、絶対ディレクトリパスのみがサポートされています。ディレクトリパスは '/' で始まり、'/' で終わる必要はありません。

INVALID_SCHEMA_NAME

パイプライン設定で指定されたスキーマ '<schemaName>' が無効です。理由: <reason>。

INVALID_SNAPSHOT_AND_VERSION_TYPE

ターゲット '<target>' を持つフローのsnapshot_and_versionがサポートされていない型を返しました。 <additionalMsg>。

INVALID_TRIGGER_INTERVAL_FORMAT

<configurationType> で指定されたトリガー間隔の構成が無効です

JIRA_アクセス禁止

Jira コネクタでエラーが発生しました。ソース API の種類: <saasSourceApiType>。

接続しているユーザーにアクセス権がありません。ユーザーのアクセス許可を再確認し、もう一度やり直してください。

JIRA_管理者_権限_不足

Jira API の呼び出し中にエラーが発生しました。ソース API の種類: <saasSourceApiType>。

接続しているユーザーが Jira インスタンスの Jira 管理者アクセス許可を持っていることを確認します。

JIRA_ADMIN_PERMISSION_REQUIRED_FOR_TABLES

接続するJiraユーザーは、一部のテーブルで必要な管理者権限を欠いています。許可が必要なテーブル> : <tables>。

接続ユーザーにJira(システム設定>>「Administer Jira」のグローバル権限、プロジェクトの「Administer Projects」権限スキーム)で指定された権限を付与し、再試行します。あるいは、リストに記載されたテーブルをパイプラインから削除する方法もあります。

JIRA_AUDIT_LOG_EVENT_MALFORMED

Jira監査ログイベント「<summary>」は不適切に処理されており、user_groupテーブルの <reason>に分類できません。問題が続く場合はサポートチケットを提出してください。

JIRA_AUDIT_LOG_REQUIRES_PAID_PLAN

監査ログの取得はプレミアムおよびエンタープライズプランに限定されています。ジラプランをアップグレードして継続しましょう。

'<path>' にあるライブラリファイルにアクセスできません。ユーザーがこのファイルを読み取るために必要なアクセス許可を持っていることを確認します。

理由: <reason>

LIBRARY_FILE_NOT_FOUND

ファイル '<path>' が見つからないか、run_as ユーザーにアクセスするアクセス許可がありません。

データセットクエリ定義の外部 LIVE 仮想スキーマ (つまり、注釈 @dlt.table) を使用したデータセットの参照はサポートされていません。

LIVE_REFERENCE_OUTSIDE_QUERY_DEFINITION_DPM

LIVE 仮想スキーマ <identifier> を使用したデータセットの参照は、データセットクエリ定義の外部 (つまり、@dlt.table 注釈) ではサポートされていません。

このワークスペースでは、マネージドインジェストパイプラインは無効になっています。

MANAGED_INGESTION_PIPELINE_SPEC_VALIDATION_ERROR

詳細については、MANAGED_INGESTION_PIPELINE_SPEC_VALIDATION_ERRORを参照してください。

MANAGED_INGESTION_UNSUPPORTED_FILE_FORMAT

ファイルソースコネクタのサポートされていないファイル形式 <fileFormat> 。 BINARYFILE 形式のみがサポートされています。

MANAGED_TABLE_DOES_NOT_SUPPORT_CDC

マーケットの摂取は予想外の内部状態に達しました。すなわち <detail>。

チケットを提出してください。

MarketoはBulk Extractファイルのバイトレンジダウンロードを満足できないとして拒否しました(<context>)。

切符を提出してください。

具体化されたビュー '<datasetName>' のクエリ関数は、ストリーミング DataFrame を返しました。

ストリーミング以外の DataFrame を返す必要があります。

MATERIALIZED_VIEW_USING_ICEBERG_CONFLICTING_PROPERTY

テーブルプロパティ「<property>」が「<specifiedValue>」に設定されているため、Delta UniForm Apache Icebergに必要な値「<requiredValue>」と矛盾するため、USING ICEBERGでマテリアル化されたビューを作成することができません。

競合するテーブルプロパティを削除するか、『<requiredValue>』に設定してください。

MATERIALIZED_VIEW_USING_ICEBERG_NOT_ENABLED

USING ICEBERG この環境でのマシライズドビューには対応していません。

MAX_RETRY_REACHED_BEFORE_ENZYME_RECOMPUTE

最大再試行回数に達しました。再試行回数: <flowRetryCount>。 maxFlowFailureRetryCountThreshold:<maxFlowRetryAttempts>。 <message>

MERGE_FLOW_CONDITION_REQUIRED

MERGE フローにはマージ条件が必要です。

MERGE_FLOW_EXPECTATIONS_NOT_SUPPORTED

MERGEフロー(データセット<datasetName>)では期待値はサポートされていません。

MERGE_FLOW_INVALID_ASSIGNMENT_TARGET

無効な MERGE フロー割り当てのターゲット <target>。

MERGE_FLOW_NOT_ENABLED

メタサービスが一時的に使用できないため、Meta Ads API 呼び出し '<saasSourceApiType>' は失敗しました。

後でもう一度やり直してください。 Meta サポートでトレースする Facebook トレース ID: <trace_id>。

META_ADS_SOURCE_API_ERROR

Meta Ads API 呼び出しでエラーが発生しました。 Meta サポートでトレースする Facebook トレース ID: <trace_id>。

エラーが解決しない場合は、チケットを提出します。

META_ADS_UNCONFIRMED_USER_ERROR

アクセストークンに関連付けられているユーザーアカウントが確認されていないため、Meta Ads API 呼び出し '<saasSourceApiType>' は失敗しました。

アカウント所有者は、API アクセスが復元される前に、Meta の確認手順 (電子メールや電話の確認、ID チェックなど) を完了する必要があります。確認したら、Meta Ads アカウントを再接続して再試行します。

MIGRATION_TO_INTEGRATED_CDC_FAILURE

テーブル '<tableName>' をこのパイプラインで管理する場合 -

パイプライン '<otherPipelineId>' からテーブルを削除します。
このパイプラインの完全更新更新を開始します。

このチェックではテーブルのみがカウントされることに注意してください。パイプラインにビューまたはフローのみを含める場合にも、このエラーが発生する可能性があります。

OUTLOOK_API_NON_JSON_RESPONSE

Microsoft Graph非JSON応答(操作:<operationType>)を返しました。これは通常、ネットワーク graph.microsoft.com パス上の何かがリクエストを傍受し、転送せずにブロックやサインインページを返すことを意味します。例えば、セキュアエグレス(SEG)ポリシー、HTTPプロキシ、ファイアウォールなど、あるいはGraphが一時的なゲートウェイエラーを返す場合です。これは権限の問題ではありません。

もし問題が続く場合は、ワークスペースの graph.microsoft.com へのエグレス経路(セキュアエグレス(SEG)ポリシー、プロキシ、ファイアウォール、NCC/Private Link)がリクエストのリダイレクトや傍受なしに直接HTTPSアクセスできるか確認してください。

OUTLOOK_MAILBOX_RESOLUTION_FAILED

リクエストされたユーザー用のメールボックスは存在しますが、そのプロファイルはMicrosoft Graphから解決できませんでした(操作:<operationType>)。

これは通常、一時的または部分的なAPI障害であり、次のパイプライン再試行時に解決されます。もし続くなら、チケットを提出してください。

OUTLOOK_NO_MAILBOXES_FOUND

この接続に関してExchange Onlineのメールボックスは見つかりませんでした。

テナントにExchange Onlineメールボックスのユーザーが存在していること、そしてアプリ登録にUser.Read.All(またはDirectory.Read.All)およびMail.Readのアプリケーション権限が付与され、テナント管理者の同意が与えられていることを確認しましょう。

OUTPUT_MODE_NOT_SUPPORTED_FOR_TABLE_FLOW

出力モード '<outputMode>' は、テーブル '<flowName>' をターゲットとするテーブルフロー '<target>' ではサポートされていません。テーブルフローでは、'append' モードのみがサポートされています。

OVERRIDE_SCHEMA_COLUMN_NOT_FOUND_IN_QUERY

テーブル「<tableName>」:列「<columnName>」は OVERRIDE スキーマで宣言されますが、テーブルに書き込むフローによっては生成されません。

フローがテーブルに書き込む際の出力に「<columnName>」を加えるか、宣言されたスキーマから削除してください。

OVERRIDE_SCHEMA_COLUMN_UNSUPPORTED

部分的なスキーマ宣言は、テーブル「<tableName>」の<columnType>列「<columnName>」をサポートしません。

「<columnName>」から<columnType>を削除するか、override_schemaなしでテーブルの完全なスキーマを宣言してください。

OVERRIDE_SCHEMA_GENERATED_COLUMN_IN_QUERY

テーブル「<tableName>」:列「<columnName>」は OVERRIDE スキーマ内で生成された列として宣言されますが、テーブルにフローを書き込むことでも生成されます。

生成された列はその式から計算され、フローの出力に現れてはなりません。フローのクエリから「<columnName>」を削除してください。

OVERRIDE_SCHEMA_TYPE_INCOMPATIBLE

テーブル「<tableName>」: OVERRIDE スキーマは列「<columnName>」を <declaredType>として宣言しますが、テーブルに書き込むフローは <inferredType>を生成します。

宣言した型を <inferredType>に更新するか、フローのクエリでカラムをキャストします。

OWNER_IS_MISSING

所有者が存在しません。

PAGINATION_REQUEST_HAS_NAME_AND_PAGINATION

<name> を指定するか、改ページ位置の自動修正をすることはできますが、両方を行うことはできません。

PATCH_DEFINITION_UNSUPPORTED_FOR_METRIC_VIEW

メトリックビューパイプラインの定義をパッチで修正することはサポートされていません。

メトリックビューの定義は CREATE VIEW / ALTER VIEWで管理され、パッチは以下に制限されます。

パイプライン「<pipelineId>」の所有権変更。

PATCH_PIPELINE_DEFINITION_UNSUPPORTED_FIELD

PatchPipelineDefinition では schedule フィールドのみがサポートされていますが、指定された定義には他のフィールド '<updatedDefinition>' が設定されていました。

PERFORMANCE_TARGET_REQUIRES_SELECTIVE_FULL_REFRESH

PIPELINE_ENVIRONMENT_NOT_ENABLED

LakeflowのSpark Declarative Pipelinesで環境を使うことは有効になっていません。

PIPELINE_ENVIRONMENT_VERSION_NOT_ALLOWED

現在、パイプラインの環境は環境バージョンをサポートしていません。

詳細については、PIPELINE_ENVIRONMENT_VERSION_NOT_ALLOWEDを参照してください。

PIPELINE_ENVIRONMENT_VERSION_PREFLIGHT_VALIDATION_FAILED

環境バージョンの有効化の検証に失敗しました。

Spark Connect への切り替え時に動作の変更につながる可能性がある更新プログラム '<previousUpdateId>' からパターンが検出されました。

詳細については、前の更新プログラムの <previousUpdateId> からの動作変更の警告を確認します。

PIPELINE_FAILED_TO_UPDATE_UC_TABLE_DUE_TO_CONCURRENT_UPDATE

パイプラインは、<tableName> 回の試行後に同時変更が発生したため、UC テーブル (<attempts>) を更新できませんでした。

テーブルを外部プロセスで変更していないか確認し、アップデートを再試行し、この問題が続く場合はAzure Databricksサポートに連絡してください。

PIPELINE_FAILED_TO_UPDATE_UC_TABLE_DUE_TO_EXTERNAL_DELETE

<tableName>テーブルは、パイプラインの更新中に外部操作によって削除されました。

外部プロセスによってテーブルが変更されていないことを確認してから、更新を再試行してください。

問題が続く場合は、Azure Databricksサポートに連絡してください。

PIPELINE_FOR_TABLE_NEEDS_REFRESH

テーブル <tableName> が必須の状態ではなく、テーブルが最近更新されていません。 ID '<pipelineId>' のパイプラインをもう一度実行してから、操作を再試行する必要があります。

PIPELINE_FOR_TABLE_NOT_FOUND

テーブル <pipelineId>を管理する ID '<tableName>' のパイプラインが見つかりません。パイプラインと同じワークスペースにいることを確認し、自分がパイプラインの所有者であり、パイプラインが少なくとも 1 回実行されていることを確認します。

PIPELINE_GLOB_INCLUDES_CONFLICTS

パイプライン設定内のライブラリで、globフィールドまたはnotebook/fileフィールドのいずれかを設定する必要があります。パイプラインの設定を変更してください。

PIPELINE_GLOB_INCLUDES_NOT_SUPPORTED

glob フィールドを使用してソースファイルを含めるのはプレビュー機能であり、無効になっています。

パイプラインに含める各ソースファイルを再選択して、このエラーを修正します。

この機能について詳しく知りたい方はAzure Databricksサポートにお問い合わせください。プレビューに登録してください。

PIPELINE_GLOB_SINGLE_ASTERISK_UNSUPPORTED

パイプライン設定に含まれるパス '<path>' では、単一のアスタリスク glob パターンはサポートされていません。ファイルを再帰的に照合するには、二重アスタリスク '**' を使用します (例: '/path/to/dir/**')

PIPELINE_GLOB_UNSUPPORTED_SPECIAL_CHARACTER

<specialChar>特殊文字は予約されており、パイプライン設定に含まれるパス '<path>' では使用しないでください。これらの文字を削除してエラーを修正する

PIPELINE_INCLUSION_ENTRY_LIMIT_EXCEEDED

このパイプラインには含まれるエントリが多すぎて、 <limit>の制限を超えています。

テーブルはまだ更新の準備ができていません

詳細については、PIPELINE_NOT_READY_FOR_SCHEDULED_UPDATE を参照してください

PIPELINE_PERMISSION_DENIED_NOT_OWNER

この操作は実行できません。あなたは、テーブル <pipelineId> を管理している、ID '<tableName>' のパイプラインの所有者ではありません。

PIPELINE_RETRYABLE_ANALYSIS

ディレクトリで宣言されたファイルを含むソースファイルの数が、 <limit>の制限を超えています。

'<notebookPath>' のノートブックの上部にない、%pip インストールを含むセルが見つかりました

すべての %pip インストールセルをノートブックの先頭に移動します。

PIP_INSTALL_WITHIN_NOTEBOOK_CELL_NOT_SUPPORTED_WITH_ENVIRONMENT_VERSION

環境バージョンを使用する場合、ノートブックセル内にインストール %pip はサポートされていません。

インストールしようとしたライブラリは、ノートブックのセル <command>で<cellIdx>しました<notebookPath>

パイプライン設定の [環境] 設定を使用してライブラリをインストールしてください。

たとえば、ライブラリ 'pandas' をインストールするには、"Environment" 設定に次のコードを追加できます。

「環境」:{

「依存関係」:[

検疫先「<tableName>」はこのパイプラインとは互換性がない: <reason>。

QUARANTINE_FEATURE_DISABLED

QUARANTINE このパイプラインランタイムでは期待値は有効化されません。

QUARANTINE期待を宣言するパイプラインを実行する前に、隔離サポートを有効にしてください。

QUARANTINE_UNSUPPORTED_FLOW

QUARANTINE型「<flowType>」のフロー「<flowName>」に対する期待はサポートされません。

QUERY_BASED_CONNECTOR_DUPLICATE_RECORDS

プライマリキーを持たない <tableName>の__databricks_idを複製します。 <count>のキーに対して<key>行が見つかりました。これは重複レコードやハッシュ衝突が原因かもしれません。

詳細は QUERY_BASED_CONNECTOR_DUPLICATE_RECORDS

QUERY_BASED_CONNECTOR_SOURCE_API_ERROR

<sourceName> API 呼び出しでエラーが発生しました。ソース API の種類: <qbcSourceApiType>。

変換先テーブルを更新してみてください。問題が解決しない場合は、チケットを提出してください。

QUERY_BASED_CONNECTOR_SOURCE_AUTHENTICATION_ERROR

<sourceName>ソースは接続認証情報を拒否しました。エラーコード: <saasConnectionErrorCode>。

接続のユーザー名とパスワードを確認し、送信元がそのユーザーがAzure Databricksから接続することを許可しているか確認してください。

QUERY_BASED_INGESTION_CONNECTOR_ERROR

<sourceName>のクエリベースのインジェストコネクタでエラーが発生しました。

詳細については、QUERY_BASED_INGESTION_CONNECTOR_ERRORを参照してください。

RABBITMQ_BLOCK_NOT_FOUND

RabbitMQ ブロック '<blockId>' が BlockManager またはチェックポイントファイル '<filePath>' に見つかりません。

RABBITMQ_INVALID_OFFSET

RabbitMQ オフセットが無効です。

詳細については、RABBITMQ_INVALID_OFFSETを参照してください。

RABBITMQ_INVALID_OPTION

RabbitMQ ソースオプション '<optionKey>' が無効です。

詳細については、RABBITMQ_INVALID_OPTIONを参照してください。

RABBITMQ_UC_CONNECTION

RabbitMQ Unity カタログ接続 '<connectionName>' を解決できませんでした。

詳細については、RABBITMQ_UC_CONNECTIONを参照してください。

Reddit Ads APIは、接続に必要なOAuthスコープ「<requiredScope>」が欠けているため、操作「<saasSourceApiType>」中にリクエストを拒否しました。

Reddit広告の接続に「<requiredScope>」スコープが含まれているか確認し、その後パイプラインを再実行してください。

REDDIT_ADS_INVALID_CUSTOM_REPORT_CONFIGURATION

custom_report設定が無効です。 <reason>

パイプライン構成のcustom_reportテーブルの「ブレイクダウン」と「フィールド」オプションを確認してください。どちらの選択肢も必須で、トークンを繰り返してはいけません。ブレイクダウンには少なくとも1つのタイムブレイクダウン(DATE または HOUR)が含まれ、すべてのブレイクダウンおよびフィールド名はReddit Ads APIで文書化された有効な大文字トークンでなければなりません。

REDDIT_ADS_INVALID_REPORT_PARAMS

Reddit広告レポートAPIは、操作「<saasSourceApiType>」中に無効なパラメータを拒否しました。

「<fieldPath>」での無効な値は: <fieldMessage>

パイプライン構成の「ブレイクダウン」と「フィールド」オプションでcustom_reportテーブルを確認してください。すべての内訳名とフィールド名がReddit Ads APIで記載されている有効な大文字文字列であることを確認しましょう。

REDDIT_ADS_RATE_LIMIT_EXCEEDED

Reddit広告のAPIコールは、すべての再試行を使い果たした後、レート制限のため失敗しました。作戦:「<saasSourceApiType>」。

Reddit広告はレポートエンドポイントに対して1分あたり60件、エンティティエンドポイントに対して1分あたり400件のリクエストを強制します。

これを解決するために、並列に取り込まれるテーブルの数を減らすか、テーブルを異なる時間に実行する別々のパイプラインに分割して負荷を分散させる方法があります。

エラーが解決しない場合は、チケットを提出します。

REDDIT_ADS_RESOURCE_NOT_FOUND

Reddit Ads APIは「<saasSourceApiType>」操作中に404(リソースが見つかりません)を返しました。

リクエストされたリソースは存在しないか、Reddit広告の接続がアクセスできない場合があります。

リソースが存在し、接続がアクセス可能かどうかを確認してください。もしエラーが続いても、チケットを提出してください。

REFERENCE_DLT_DATASET_OUTSIDE_QUERY_DEFINITION

データセットクエリ定義の外部 <identifier> パイプラインデータセットの参照 (つまり、注釈 @dlt.table ) はサポートされていません。代わりに、データセットクエリ定義内で読んでください。

REFRESH_INITIATED_FROM_INVALID_WORKSPACE

REPLACE_USING_REQUIRES_SEQUENCE_BY

パイプラインの「<pipelineId>」復元支援が必要な場合は、サポートAzure Databricksご連絡ください。

REWIND_NOT_SUPPORTED

このパイプラインでは巻き戻しが有効ですが、フロー「<flowIdentifier>」を「<destination>」に書き込む場合は巻き戻しはサポートされていません。 <reason>

ROLLBACK_MIGRATION_FROM_INTEGRATED_CDC_FAILURE

この統合CDCパイプラインをソースインジェスションゲートウェイにロールバックすることはできません。

詳細についてはROLLBACK_MIGRATION_FROM_INTEGRATED_CDC_FAILUREをご覧ください

ROOT_PATH_NOT_FOUND

ルートパス '<rootPath>' にアクセスできません。必要なアクセス権限があることを確認してください。

テーブル <qualifiedTableName>に無効なinclude_columnsが指定されています。理由: <reason>

SAAS_CONNECTOR_UC_CONNECTION_OAUTH_EXCHANGE_FAILED

指定された接続 <connectionName> にアクセスできません。接続を確認して、もう一度やり直してください。

詳細については、SAAS_UC_CONNECTION_INACCESSIBLE を参照してください

SAAS_UC_CONNECTION_IN_FAILED_STATE

接続 <connectionName> が失敗状態です。有効な資格情報で接続を更新してから、もう一度やり直してください。

SANDBOX_PIPELINE_RUN_NOT_ALLOWED

サンドボックスパイプラインの「<pipelineId>」を開始できません。サンドボックスパイプラインはデータ書き込みをサポートしておらず、explore_only=trueでしか開始できません。

SANDBOX_PIPELINE_STILL_INITIALIZING

サンドボックスパイプライン「<pipelineId>」はまだ初期化中で(ノートブックがコピーされています)。パイプラインがIDLE状態に達したら再試行してください。

SCALA_COMMAND_FAILURE

Scalaコマンドの実行に失敗しました。

<msg>

SCHEDULED_REFRESH_NOT_SUPPORTED_WITH_TEMP_VIEWS

スケジュールされたリフレッシュは、定義で一時的なビューを参照するため <tableType> 「<tableName>」にはサポートされていません。

一時的なビューはセッションスコープで設定されており、スケジュールされたリフレッシュが実行されると利用できません。

SCHEDULE節を削除するか、クエリを永続的なビューやテーブルに書き直してください。

SCHEMA_EXPLORATION_INVALID_REQUEST

ソースオブジェクトの列挙失敗:リクエストは無効です(<exceptionType>: <causeMessage>)。

SCHEMA_EXPLORATION_REQUIRES_INGESTION_PIPELINE

スキーマ探索はインジェスションパイプラインのみでサポートされています。

SCHEMA_SPEC_EMPTY_CATALOG

SchemaSpec には、カタログフィールドに空の文字列があります。

空の文字列を削除するか、カタログ名を追加してください。 (このスキーマがソース内のカタログに属していない場合は、フィールドを設定しないでください)。

スキーマスペックの詳細:

<schemaSpec>

SCHEMA_SPEC_EMPTY_SCHEMA

SchemaSpec には、スキーマフィールドに空の文字列があります。

空の文字列を削除するか、スキーマ名を追加してください。 (このテーブルがソース内のスキーマに属していない場合は、フィールドを設定しないでください)。

スキーマスペックの詳細:

<schemaSpec>

SCHEMA_SPEC_REQUIRE_ONE_OF_CATALOG_SCHEMA

サーバーレスコンピューティングは、このワークスペースやリージョンでは使用できません。詳細についてはAzure Databricksまでお問い合わせください。

SERVERLESS_REQUIRED

このワークスペースでは、サーバーレスコンピューティングを使用する必要があります。

SERVICENOW_CONNECTION_ERROR

ServiceNow でエラーが発生しました。ソース API の種類: <saasSourceApiType>。

詳細については、SERVICENOW_CONNECTION_ERRORを参照してください。

ServiceNow でエラーが発生しました。ソース API の種類: <saasSourceApiType>。

これは多くの場合、テーブルのデータフェッチに時間がかかりすぎる場合に発生します。最初の手順として、ServiceNow 管理者と協力して、カーソル列のインデックス作成を有効にします。

カーソル列は、可用性と優先順に、sys_updated_on (第 1 選択)、sys_created_on (第 2 選択)、sys_archived (第 3 選択) の順に選択されます。

ServiceNow でインデックス作成を有効にする手順については、 https://docs.databricks.com/ingestion/lakeflow-connect/servicenow-overview#why-is-my-servicenow-ingestion-performance-slowを参照してください。

また、レコードのフェッチ時間を長くするために、"REST API クエリタイムアウト" を 60 秒以上に増やすことをお勧めします。

タイムアウトを増やすには、ServiceNow >> すべての >> トランザクションクォータルールにアクセスし、前述のタイムアウトを増やします。

次に、インジェストパイプラインを再試行します。問題が引き続き発生する場合は、サポートチケットを提出してください。

SERVICENOW_CONNECTOR_SCHEMA_FIELD_TYPE_INACCESSIBLE

ServiceNow でエラーが発生しました。ソース API の種類: <saasSourceApiType>。

管理者以外の特権でテーブルスキーマをフェッチする場合、スキーマ列のinternal_typeにはアクセスできません。

これを解決するには、テーブル 'sys_glide_object' に対する読み取りアクセス許可を現在のユーザーに付与します。

エラーが解決しない場合は、チケットを提出します。

SERVICENOW_CONNECTOR_UNAUTHORIZED_ACCESS_ERROR

ServiceNow でエラーが発生しました。ソース API の種類: <saasSourceApiType>。

詳細については、SERVICENOW_CONNECTOR_UNAUTHORIZED_ACCESS_ERROR を参照してください。

SET_TBLPROPERTIES_NOT_ALLOWED_FOR_PIPELINE_TABLE

SQLSTATE: 0AKLT

ALTER <commandTableType> ... SET TBLPROPERTIES はサポートされていません。テーブルのプロパティを変更するには、元の定義を変更して更新を実行してください。

Salesforce 一括 API クエリジョブの作成に失敗したため、オブジェクト <objName> の取り込みは不完全です。エラーコード: <saasSourceApiErrorCode>。

<actionText>。

SFDC_CONNECTOR_不正形式のレコード

Salesforce オブジェクト '<objName>' の取り込みに失敗しました。Salesforce <saasSourceApiType> 、形式が正しくないレコードが返されました。

詳細については、stacktrace を確認してください。

Salesforce のデータを確認し、パイプラインを再実行します。

SFDC_CONNECTOR_MISSING_SOBJECT_NAME

提供されたコネクターの選択肢(<details>)からはSharePoint listが解決できませんでした。

リストのURLが有効なSharePoint listを指しているか確認してください。

SINKS_NOT_SUPPORTED_IN_SEG

パイプラインシンクは、サーバーレスエグレス制御が有効なワークスペースではサポートされていません。サポートされているパイプラインシンクは、Delta、jdbcStreaming、Kafka、postgresql です。

次のサポートされていないシンクが見つかりました。 <sinkNames>、対応する形式は <sinkFormats> です。

SMARTSHEET_CONNECTOR_API_ERROR

Smartsheet でエラーが発生しました。ソース API の種類: <saasSourceApiType>。エラーコード: <saasSourceApiErrorCode>。

変換先テーブルを更新してみてください。問題が引き続き発生する場合は、サポートチケットを提出してください。

SMARTSHEET_CONNECTOR_AUTHENTICATION_FAILED

Smartsheet でエラーが発生しました。ソース API の種類: <saasSourceApiType>。

認証に失敗した。アクセストークンが無効であるか、有効期限が切れているか、シングルサインオンが必要な場合があります。

Smartsheet アクセストークンが有効であり、必要なアクセス許可があることを確認します。

エラーが解決しない場合は、チケットを提出します。

Smartsheet でエラーが発生しました。

無効なリージョン: '<region>'。サポートされているリージョンは、us、eu、au です。

接続構成のリージョンを更新します。

SMARTSHEET_CONNECTOR_MALFORMED_EVENT

Smartsheetは、必要なフィールドが欠けているイベントを返しました。イベントID: <eventId>。フィールド不足: <missingField>。

これはAPI契約違反を示しています。イベントIDをSmartsheetサポートに連絡するか、Lakeflow Connectチームにチケットを提出してください。

SMARTSHEET_CONNECTOR_RATE_LIMITED

Smartsheet でエラーが発生しました。ソース API の種類: <saasSourceApiType>。

Smartsheet API のレート制限を超えました。

変換先テーブルを更新してみてください。問題が引き続き発生する場合は、サポートチケットを提出してください。

SMARTSHEET_CONNECTOR_RESOURCE_NOT_FOUND

Smartsheet でエラーが発生しました。ソース API の種類: <saasSourceApiType>。

要求されたリソースが見つかりませんでした。

シートまたはレポート ID が正しく、アクセス権があることを確認します。

エラーが解決しない場合は、チケットを提出します。

SMARTSHEET_CONNECTOR_TRANSIENT_ERROR

Smartsheet でエラーが発生しました。ソース API の種類: <saasSourceApiType>。

一時的なエラー (メンテナンス、タイムアウト、または同時更新) が発生しました。

変換先テーブルを更新してみてください。問題が引き続き発生する場合は、サポートチケットを提出してください。

SNAPSHOT_CANCELLED_NEW_SNAPSHOT_REQUESTED

<cancelledSnapshotTimestamp>で要求されたテーブル<tableName>のスナップショットは、<newSnapshotTimestamp>で新しいスナップショットが要求されたためキャンセルされました。

テーブルの取り込み進捗を新しいスナップショットで追跡してください。

SNAPSHOT_CANCELLED_TABLE_REMOVED

テーブル <tableName> のスナップショットは、取り込みパイプラインの仕様からテーブルが削除されたためキャンセルされました。

もしテーブルがまだ取り込まれる必要がある場合は、取り込みパイプラインの仕様に含まれているか確認してください。

SOURCE_CONNECTOR_REJECTED_REQUEST

ソースコネクターはスキーマ探索リクエストを拒否しました: <causeMessage>

SOURCE_CONNECTOR_RPC_REJECTED

ソースコネクターはオブジェクトを列挙する際にエラーを返しました(<exceptionType>: <causeMessage>)。

SOURCE_DATABASE_QUERY_REJECTED

ソースデータベースはスキーマ探索クエリを却下しました(<exceptionType>: <causeMessage>)。

SOURCE_OBJECT_DETAILS_UNSUPPORTED_TYPE

ソースオブジェクトの詳細型 <objectType> はサポートされていません。

SOURCE_REQUEST_TIMED_OUT

SQLSTATE: 57014

ソースはスキーマ探索タイムアウト内に応答しませんでした(<exceptionType>: <causeMessage>)。

SOURCE_TABLE_NOT_MATERIALIZED

依存データセット '<sourceTableName>' が具体化されていないため、読み取れませんでした。パイプライン全体を実行して、すべての依存データセットを具体化します。

SOURCE_UNREACHABLE

オブジェクトを列挙している間にソースに到達できませんでした(<exceptionType>: <causeMessage>)。

送信元のネットワーク接続、DNS、TLS設定を確認してください。

SPARK_CONNECT_DEFINITION_PATH_NOT_FOUND

グラフ要素 '<graphElementName>' の定義パスが見つかりません。 Azure Databricksサポートまでお問い合わせください。

SPARK_CONNECT_DEFINITION_PATH_NOT_FOUND_SPARK_SQL

現在の Spark SQL 実行コンテキストでは、パイプライン定義パスを使用できません。 Azure Databricksサポートまでお問い合わせください。

SPARK_CONNECT_SESSION_CREATION_BUDGET_POLICY_LIMIT_EXCEEDED

パイプラインの予算ポリシーが上限を超えているため、サーバーレス計算を開始できませんでした。

別のポリシーを使うか、請求担当者に連絡してください。

SPARK_CONNECT_SESSION_CREATION_CLIENT_ERROR

このアップデートのためにサーバーレスコンピュートを起動できませんでした: <errorMessage>

SPARK_CONNECT_SESSION_CREATION_CREDITS_EXHAUSTED

ワークスペースのクレジットが使い果たされているため、サーバーレスコンピュートを起動できませんでした。

アカウントをアップグレードするための支払い方法を追加してください。

SPARK_CONNECT_SESSION_CREATION_GATEKEEPER_QUOTA_EXCEEDED

ノルマ超過のためサーバーレス計算を開始できませんでした: <errorMessage>

ノルマが増えた後に再挑戦してください。

SPARK_CONNECT_SESSION_CREATION_REJECTED

このアップデートのためにサーバーレスコンピュートを起動できませんでした。なぜなら、リソースアドミッションコントロールによってリクエストが拒否されたからです。

エラー: <errorMessage>

SPARK_CONNECT_SESSION_CREATION_SECRETS_FETCH_FAILED

SQLSTATE: 42908

テーブル<tableName>のCLUSTER BYとPARTITIONED BYの両方を指定することはできません。

テーブルの定義を1つだけに更新するか、 PARTITIONED BY または CLUSTER BY / CLUSTER BY AUTOを保持してください。

STAGING_VOLUME_OWNED_BY_ANOTHER_PIPELINE

このパイプラインのステージング容量は現在、 <pipelineType> パイプライン「<pipelineId>」が所有しています。そのパイプラインを使うつもりだったのですか? このパイプラインを再稼働させるにはAzure Databricksサポートに連絡してください。

STANDALONE_MATERIALIZED_VIEW_STREAMING_TABLE_PREVIEW_CHANNEL_NOT_SUPPORTED

PREVIEW チャネルは、サーバーレス汎用コンピューティング上の具体化されたビューとストリーミングテーブルではサポートされていません。 CURRENT チャネルのみがサポートされています。 pipelines.channelプロパティを削除するか、'CURRENT' に設定してください。

STANDALONE_MATERIALIZED_VIEW_STREAMING_TABLE_REQUIRES_OWNER

サーバーレス汎用コンピューティングを使用して具体化されたビューまたはストリーミングテーブルを更新できるのは所有者だけです。

現在のユーザー '<currentUser>' は所有者ではありません。

テーブルの所有者は、 ALTER またはカタログエクスプローラー UI から変更できます。

STANDALONE_PRIVATE_MVST_NOT_SUPPORTED

スタンドアロン PRIVATE MV/ST の作成はサポートされていません。 PRIVATE修飾子を削除してください

STANDALONE_TABLE_COMPUTE_TYPE_MISMATCH

詳細については、STANDALONE_TABLE_COMPUTE_TYPE_MISMATCHを参照してください。

STANDALONE_TABLE_PIPELINE_DEFINITION_NOT_FOUND

パイプライン '<pipelineId>' のパイプライン定義を Unity カタログから取得できませんでした。テーブルが破損している可能性があります。 Azure Databricksサポートまでお問い合わせください。

Python REPLの開始がタイムアウトしました

Python REPL が開始されるのを待機している間にタイムアウトします。 <timeoutSeconds>秒より長い時間がかかりました。

START_UPDATE_REQUIRES_DBSQL_COMPUTE

StartUpdate は、サーバーレス Spark Connect コンピューティングで作成された DBSQL パイプラインではサポートされていません。このパイプラインは、コンピューティングの種類が "<computeType>" で作成されており、同じコンピューティングの種類を使用して更新する必要があります。サーバーレスノートブックやジョブなどのサーバーレス汎用コンピューティングを使用して更新します。

START_UPDATE_UNITY_CATALOG_ERROR

Unityカタログのエラーで更新開始に失敗しました。

Unity カタログの構成が正しいこと、および必要なリソース (カタログ、スキーマなど) が存在し、アクセス可能であることを確認します。

詳細: <ucErrorMessage>

STREAMING_CONNECTOR_INVALID_CONFIGURATION

無効な <sourceName> コネクタの構成: <message>

STREAMING_TARGET_NOT_DEFINED

<target> コマンドのターゲットテーブルの<command>が見つかりません。ターゲットテーブル <target> はパイプラインで定義されていません。

STREAMING_VIEW_INCONSISTENT_INPUTS_PER_CONSUMER

ストリーミングビュー '<viewName>' を解決すると、ダウンストリームコンシューマーフローに応じて異なる入力が生成されます。これはサポートされていません。

参照コンシューマー (<referenceConsumerName>): <referenceFlowInputs>。

一致しないコンシューマー (<newConsumerName>): <newFlowInputs>。

SYNCED_TABLE_USER_ERROR

同期されたテーブルパイプラインのユーザーエラー。

詳細については、SYNCED_TABLE_USER_ERRORを参照してください。

TABLE_ASSOCIATED_WITH_OTHER_PIPELINE_CONFLICT

このコマンドを実行する際には、テーブル <tableName> が別のパイプラインに関連付けられていました

TABLE_CHANGED_DURING_OPERATION

テーブル <tableName> がこのトランザクションの外部で変更され、このトランザクションがロールバックされました。操作を再試行してください。

TABLE_MATERIALIZATION_CYCLIC_FOREIGN_KEY_DEPENDENCY

パイプライン <pipelineId> のパイプライン更新で、外部キー制約の循環チェーン <tables> が検出されました。

TABLE_METADATA_NOT_READY_CLIENT_ERROR

<metadataFile>を待つ間にタイムアウト。 <reason>

エクストラクターエラーがないか確認してください。リトライ後も問題が続く場合は、Azure Databricksサポートに連絡してください。

詳細はTABLE_METADATA_NOT_READY_CLIENT_ERRORをご覧ください。

TABLE_NOT_ASSOCIATED_WITH_PIPELINE

その名前のテーブルがすでに存在し、このパイプラインに紐づいていないため、 <identifier> を実体化できませんでした。

既存のテーブルをこのパイプラインに取り込むには ALTER TABLE <identifier> SET TBLPROPERTIES('pipelines.pipelineId' = '<pipelineId>')を実行してください。そうでなければ既存のテーブルを削除または名前を変更してください。

TABLE_NOT_ELIGIBLE_FOR_PIPELINE_ASSOCIATION

<tableName>をパイプラインと関連付けることはサポートされていません。なぜなら、テーブルは他のパイプライン管理テーブルのバックテーブルか、隠れテーブルだからです。

TABLE_NOT_ELIGIBLE_FOR_PIPELINE_MOVE

<tableName>を別のパイプラインに移動することはサポートされていません。なぜなら、そのテーブルは別のパイプライン管理テーブルのバックテーブルか、隠しテーブルだからです。

TABLE_OWNERSHIP_CHANGED_DURING_UPDATE

テーブル <tableName> はもはやパイプライン <pipelineId>で管理されていません。

この更新中にテーブルの所有パイプラインが並行操作(例えばテーブル移動)によって変更されました。パイプラインは所有するテーブルのみを変更できるため、この更新は進めません。

更新を再試行します。

TABLE_SPEC_BOTH_CATALOG_SCHEMA_REQUIRED

TableSpec にソースカタログまたはソーススキーマの 1 つがありません。

テーブルの仕様詳細:

<tableSpec>

TABLE_SPEC_EMPTY_CATALOG

TableSpec には、カタログフィールドに空の文字列があります。

空の文字列を削除するか、カタログ名を追加してください。 (このテーブルがソース内のカタログに属していない場合は、フィールドを設定しないでください)。

テーブルの仕様詳細:

<tableSpec>

TABLE_SPEC_EMPTY_SCHEMA

TableSpec には、スキーマフィールドに空の文字列があります。

テーブルの仕様詳細:

<tableSpec>

TABLE_SPEC_EMPTY_TABLE

レート制限エラーが頻繁に発生する場合は、TikTok 開発者ポータルでレート制限レベルの引き上げを申請してください。

エラーが解決しない場合は、チケットを提出します。

TIKTOK_ADS_UNSUPPORTED_REPORT_TYPE

トリガーのセットアップに失敗しました。トリガーには、許可された制限を超えるテーブルが含まれています。テーブルの制限とこの問題を解決する方法の詳細については、ドキュメントを参照してください。

TRIGGER_TABLE_TYPE_NOT_SUPPORTED（トリガーテーブルタイプはサポートされていません）

UC_AWS_ASSUME_ROLE_FAILED

資格情報を取得できませんでした:資格情報の AWS IAM ロールが正しく構成されていません。構成を更新するには、アカウント管理者に問い合わせてください。

UC_CLEARING_TARGET_SCHEMA_NOT_ALLOWED

SQLSTATE: 0AKD0

UC パイプラインでターゲットスキーマフィールドをクリアすることはできません。理由: <reason>。

UC_IAM_ROLE_NON_SELF_ASSUMING

ストレージ資格情報の IAM ロールは、自己想定外であることが判明しました。

ロールの信頼と IAM ポリシーをチェックして、IAM ロールが Unity Catalog ストレージ認証情報のドキュメントに従ってそれ自体を引き受けることができることを確認してください。

UC_NOT_ENABLED

LakeflowのSpark Declarative PipelinesでUCカタログを使用することは有効ではありません。

UC_PIPELINE_CANNOT_PUBLISH_TO_HMS

UC 対応パイプラインは Hive メタストアに発行できません。別のターゲットカタログを選択してください。

UC_ROOT_STORAGE_CREDENTIAL_DOES_NOT_EXIST

メタストア <metastoreId> のルートストレージ資格情報が存在しません。

Azure Databricksの担当者に連絡するか、有効なストレージ認証情報でメタストアを更新することを検討してください。

詳細については、https://docs.databricks.com/api-explorer/workspace/metastores/update を参照してください。

UC_STORAGE_CREDENTIAL_DOES_NOT_EXIST

ストレージ資格情報 <credentialId> が存在しません。

ストレージ資格情報が削除されていないことを確認するか、有効なストレージ資格情報を参照するようにパイプラインを更新してください。

詳細については、https://docs.databricks.com/api-explorer/workspace/storagecredentials/get を参照してください。

UC_TARGET_SCHEMA_REQUIRED

SQLSTATE: 0AKD0

ターゲットスキーマフィールドは、UC パイプラインに必要です。理由: <reason>。

UNABLE_TO_INFER_TABLE_SCHEMA

アップストリームフローからテーブル <tableName> のスキーマを推論できませんでした。

スキーマに互換性を持たせるために、このテーブルに書き込むフローを変更してください。

これまでに推論されたスキーマ:

<inferredDataSchema>

互換性のないスキーマ:

<incompatibleDataSchema>

UNEXPECTED_PIPELINE_SCHEMA_PERMISSION_ERROR

パイプライン <pipelineId>のスキーマのアクセス許可を確認中に予期しないエラーが発生しました。 Azure Databricksサポートまでお問い合わせください。

_ROW_FILTERS_または_COLUMN_MASKS_で設定できないユニフォーム互換性

行フィルターまたは列マスクが適用されている具体化されたビューまたはストリーミングテーブルでは、統一互換性を設定できません。

UNITY_CATALOG_INITIALIZATION_FAILED

クラスター <clusterId>でパイプラインを設定中に Unity カタログでエラーが発生しました。

Unity カタログの構成が正しいこと、および必要なリソース (カタログ、スキーマなど) が存在し、アクセス可能であることを確認します。

また、クラスターに Unity カタログにアクセスするための適切なアクセス許可があることを確認します。

詳細: <ucErrorMessage>

UNRESOLVED_SINK_PATH

シンク <identifier> のストレージパスを解決できません。 Azure Databricksサポートまでお問い合わせください。

UNRESOLVED_TABLES_FOR_MAINTENANCE

を選択し、データセットをこのパイプラインから新しいパイプラインに移動します。

未サポートのカスタムスキーマプレビュー有効化

「<command>」はspark.sql(「...") Lakeflow Python上のSpark宣言的パイプラインのAPIです。サポートされているコマンド: <supportedCommands>.

UNSUPPORTED_SQL_STATEMENT

<datasetType> '<datasetName>' のサポートされていない SQL ステートメント: <operation>はサポートされていません。

UPDATED_DEFINITION_SET_FOR_NON_DBSQL_PIPELINE

DBSQL パイプラインだけが updated_definition を含むことができます。

UPDATE_AFTER_REWIND_BLOCKED

このパイプラインでの以前の巻き戻し(「<previousUpdateId>」)が成功しなかったため、巻き戻しでない更新はブロックされます。

他のアップデートを実行する前に、有効なターゲットリワインドポイントでリワインドを再発行してください。

USER_INIT_ENVIRONMENT_VERSION_ENABLEMENT_BLOCKED

このパイプラインで環境バージョンの構成を有効にすると、動作が変更される可能性があることを検出しました。この更新プログラムは、データが書き込まれる前に安全に中止されました。パイプラインを以前の状態に復元するには、パイプライン構成から環境バージョンの設定を削除します。

原因:

詳細については、USER_INIT_ENVIRONMENT_VERSION_ENABLEMENT_BLOCKEDを参照してください。

USE_CATALOG_IN_HMS

USE CATALOG UC対応のLakeflowパイプラインでのみサポートされています

VIEW_TEXT_NOT_SAVED_IN_UC

Unity カタログにクエリが保存されていないため、テーブル <tableName> を更新できません。 Azure Databricksサポートまでお問い合わせください。

WORKDAY_HCM_CONNECTOR_FETCH_BATCH_FAILED

Workday HCM でエラーが発生しました。ソース API の種類: <saasSourceApiType>。

オフセット '<offset>' でバッチをフェッチできませんでした。

Workday レポートでエラーが発生しました。ソース API の種類: <saasSourceApiType>。

URL '<reportUrl>' のレポートのサイズが 2 GB を超えています。レポートのサイズがこの制限を超えていないことを確認してください。

問題が引き続き発生する場合は、サポートチケットを提出してください。

WORKDAY_REPORTS_CONNECTOR_UNAUTHORIZED_ACCESS_ERROR

Workday レポートでエラーが発生しました。ソース API の種類: <saasSourceApiType>。

詳細については、WORKDAY_REPORTS_CONNECTOR_UNAUTHORIZED_ACCESS_ERRORを参照してください。

WORKDAY_REPORT_URL_EMPTY

Workday レポートの URL が空です。少なくとも 1 つのレポートを指定する必要があります。

WORKSPACE_NO_WORKER_ENVIRONMENTS

このリクエストは、ワークスペースにワーカー環境が割り当てられていないため失敗しました。削除されたり、無効化されたり、完全にプロビジョニングされていない可能性があります。

WORKSPACE_QUOTA_EXCEEDED

このワークスペースで既に '<updateId>' アクティブなパイプラインが実行されているため、'<maxActiveUpdates>' の更新を開始できません。

ZENDESK_SUPPORT_EMPTY_RESPONSE_ERROR

Zendesk サポート API は、操作 <saasSourceApiType>の空の応答本文を返しました。

これは通常、要求された機能が Zendesk プランで使用できないか、接続しているユーザーがこのリソースにアクセスするアクセス許可を持っていない場合を意味します。

Zendesk プランで要求されたテーブルがサポートされていること、および接続しているユーザーに必要なアクセス許可があることを確認します。

ZENDESK_SUPPORT_FEATURE_NOT_ENABLED

Zendesk サポート API 呼び出しでエラーが発生しました。アカウントに対してこの機能が有効になっていないため、API 要求は失敗しました。

この機能を有効にするには Zendesk アカウント管理者に問い合わせるか、必要に応じて Zendesk プランをアップグレードしてください。

ZENDESK_SUPPORT_IP_ADDRESS_RESTRICTED

ソース API の種類 <saasSourceApiType>の Zendesk サポート API 呼び出しでエラーが発生しました。 Zendesk アカウントで IP アドレスの制限が有効になっており、要求は許可リストにない IP から送信されました。

進めるには、Azure Databricksの退出IPをZendeskアカウントのIP許可リスト(管理者センター->アカウント->セキュリティ->アドバンスド->IP制限)に追加してください。

ZENDESK_SUPPORT_SUBDOMAIN_NOT_RESOLVABLE

SQLSTATE: 割り当てなし

アクセストークンが無効なため、ライブラリのインストールに失敗しました。

説明: ライブラリのインストール中に使用されるアクセストークンが無効であるか、有効期限が切れている場合に発生します。

推奨されるアクション: ライブラリのインストールを再試行してください。問題が続く場合は、Azure Databricksサポートに連絡してください。

Miscellaneous

ABAC_BUILTIN_FUNCTION_NOT_SUPPORTED_FOR_RUNTIME_VERSION

テーブル<tableFullName>を問い合わせするにはDBRバージョン<minVersion>以上のものが必要です。これは組み込み関数「<functionName>」を使用するABACポリシーによって保護されているためです。

ABAC_POLICIES_NOT_SUPPORTED_FOR_RUNTIME_VERSION

DBR バージョン<abacDBRMajorVersion> <abacDBRMinorVersion>以上が必要となります。これは、ABACポリシーで保護されているため、テーブル<tableFullName>を照会するためです。

AZURE_ENTRA_CREDENTIALS_MISSING

SQLSTATE: 割り当てなし

Azure Entra (別名Azure Active Directory) の資格情報がありません。

Entra アカウントでログインしていることを確認します

または、[ユーザー設定] > Git 統合でAzure DevOps個人用アクセストークン (PAT) を設定します。

PAT を使用せず、Repos API でAzure DevOpsを使用している場合は、

Azure Entra アクセストークンを使用する必要があります。

Azure Entra アクセストークンを取得する手順については、https://docs.microsoft.com/azure/databricks/dev-tools/api/latest/aad/app-aad-token を参照してください。

<pickOrCreateNewCredential>

AZURE_ENTRA_CREDENTIALS_PARSE_FAILURE

SQLSTATE: 割り当てなし

Azure Entra (Azure Active Directory) 資格情報でエラーが発生しました。ログアウトしてみてください

Entra (https://portal.azure.com)。それから、ログインし直してください。

または、Git 統合 > ユーザー設定にアクセスして設定することもできます。

Azure DevOps個人用アクセストークンを作成します。

<pickOrCreateNewCredential>

AZURE_ENTRA_LOGIN_ERROR

SQLSTATE: 割り当てなし

Azure Active Directory資格情報でエラーが発生しました。ログアウトしてみてください

SQLSTATE: 割り当てなし

リモートリポジトリ (<repoUrl>) を読み取れませんでした。

資格情報 <credentialName> (<credentialId>) が使用されました<because>。

この Git 資格情報のプロバイダーは <gitCredentialProvider> され、電子メール/ユーザー名は <gitCredentialUsername>。

<servicePrincipalHint>

リモート Git プロバイダーに移動して、次のことを確認してください。

リモート Git リポジトリの URL が有効です。
個人用アクセストークンまたはアプリパスワードに正しいリポジトリアクセス権があります。

<pickOrCreateNewCredential>

COULD_NOT_RESOLVE_REPOSITORY_HOST

SQLSTATE: 割り当てなし

<repoUrl>のホストを解決できませんでした。

資格情報 <credentialName> (<credentialId>) が使用されました<because>。

SQLSTATE: 割り当てなし

GitHub アカウントへのリンクにアクセスできません。このエラーを修正するには:

リポジトリの管理者はhttps://github.com/apps/databricks/installations/newにアクセスし、Azure Databricks GitHubアプリをリポジトリにインストールしなければなりません。

または、GitHub アカウント所有者がアカウントにアプリをインストールして、アカウントのリポジトリへのアクセスを許可することもできます。

アプリが既にインストールされている場合は、管理者に対して、[リポジトリの選択のみ] オプションでスコープアクセスを使用している場合は、それを選択してこのリポジトリへのアクセス権が含まれていることを確認します。

詳細については、 https://docs.databricks.com/en/repos/get-access-tokens-from-git-provider.html#link-github-account-using-databricks-github-app を参照してください。

<pickOrCreateNewCredential>

GITHUB_APP_EXPIRED_CREDENTIALS

SQLSTATE: 割り当てなし

リンクされたGitHubアプリの資格情報は、非アクティブ状態が 6 か月後に期限切れになりました。

Git 統合 > ユーザー設定に移動し、資格情報の再リンクを試みます。

問題が解決しない場合は、サポートチケットを提出してください。

<pickOrCreateNewCredential>

GITHUB_APP_INSTALL_ON_DIFFERENT_USER_ACCOUNT

SQLSTATE: 割り当てなし

GitHub アカウントへのリンクにアクセスできません。このエラーを修正するには:

ユーザー <gitCredentialUsername> GitHub https://github.com/apps/databricks/installations/new に移動し、アカウント <gitCredentialUsername> にアプリをインストールしてアクセスを許可する必要があります。
ユーザー <gitCredentialUsername> 既にアプリをインストールしていて、[リポジトリの選択のみ] オプションでスコープアクセスを使用している場合は、選択してこのリポジトリへのアクセス権が含まれていることを確認する必要があります。

詳細については、 https://docs.databricks.com/en/repos/get-access-tokens-from-git-provider.html#link-github-account-using-databricks-github-app を参照してください。

<pickOrCreateNewCredential>

GITHUB_APP_INSTALL_ON_ORGANIZATION

SQLSTATE: 割り当てなし

GitHub アカウントへのリンクにアクセスできません。このエラーを修正するには:

GitHub組織の所有者 <organizationName> は、https://github.com/apps/databricks/installations/new に移動し、アクセスを許可するために組織の <organizationName> にアプリをインストールする必要があります。
アプリが既GitHub組織<organizationName>にインストールされている場合は、この組織の所有者に対して、[リポジトリの選択のみ] オプションでスコープ付きアクセスを使用する場合は、それを選択してこのリポジトリへのアクセスを含めることができます。

詳細については、 https://docs.databricks.com/en/repos/get-access-tokens-from-git-provider.html#link-github-account-using-databricks-github-app を参照してください。

<pickOrCreateNewCredential>

GITHUB_APP_INSTALL_ON_YOUR_ACCOUNT

SQLSTATE: 割り当てなし

GitHub アカウントへのリンクにアクセスできません。このエラーを修正するには:

https://github.com/apps/databricks/installations/newに移動し、アカウント <gitCredentialUsername>にアプリをインストールしてアクセスを許可します。
アプリが既にインストールされていて、[リポジトリの選択のみ] オプションでスコープアクセスを使用している場合は、それを選択してこのリポジトリへのアクセスを含めていることを確認します。

詳細については、 https://docs.databricks.com/en/repos/get-access-tokens-from-git-provider.html#link-github-account-using-databricks-github-app を参照してください。

<pickOrCreateNewCredential>

GITHUB_OAUTH_ENDPOINT_UNAVAILABLE

SQLSTATE: 割り当てなし

GitHub OAuth エンドポイントが使用できなかったため、操作に失敗しました: <rootCauseException>。

後でもう一度やり直すか、問題が解決しない場合はサポートにお問い合わせください。

GITHUB_OAUTH_TOKEN_REFRESH_FAILED

SQLSTATE: 割り当てなし

GitHub OAuth トークンを更新できなかったため、操作に失敗しました: <rootCauseException>。

もう一度やり直すか、[設定] > リンクされたアカウントに移動して、Git プロバイダーアカウントの再リンクを試してください。

問題が解決しない場合は、サポートチケットを提出してください。

GITHUB_OAUTH_UNVERIFIED_USER_EMAIL

SQLSTATE: 割り当てなし

連携したGitHubアカウントが更新できなかったため、操作が失敗しました:<rootCauseException>。

あなたのGitHubアカウントのプライマリメールアドレスは認証されていません。 https://docs.github.com/en/account-and-profile/how-tos/email-preferences/verifying-your-email-addressで確認し、設定>リンク済みアカウントからGitプロバイダーのアカウントを再リンクしてください。

GIT_CLI_CANNOT_CHOOSE_CREDENTIAL

SQLSTATE: 割り当てなし

複数の Git 資格情報がこのリポジトリ (<repoUrl>) と一致しますが、自動的に選択することはできません。

Git フォルダーの設定で、このリポジトリに使用する資格情報を選択してください。

GIT_CLI_CREDENTIAL_NOT_FOUND

SQLSTATE: 割り当てなし

このリポジトリ (<repoUrl>) に対して選択した Git 資格情報が存在しなくなったか、見つかりませんでした。

ページを更新し、Git フォルダーの設定で新しい資格情報を選択してください。

GIT_CLUSTER_NOT_READY

SQLSTATE: 割り当てなし

Gitクラスターはまだ準備されていません(ClusterNotReadyException)。これはクラスターが始まる間の一時的な状態です。もう一度やり直してください。

GIT_CREDENTIAL_GENERIC_INVALID

SQLSTATE: 割り当てなし

リポジトリ URL <repoUrl>の Git プロバイダー資格情報が無効です。

資格情報 <credentialName> (<credentialId>) が使用されました<because>。

この Git 資格情報のプロバイダーは <gitCredentialProvider> され、電子メール/ユーザー名は <gitCredentialUsername>。

<servicePrincipalHint>

リモート Git プロバイダーに移動して、次のことを確認してください。

Git プロバイダーの資格情報を使用して、正しい Git ユーザーの電子メールまたはユーザー名を入力しました。
トークンに正しいリポジトリアクセス権があります。
トークンの有効期限が切れていない。
Git プロバイダーで SSO が有効になっている場合は、必ずトークンを承認してください。

<pickOrCreateNewCredential>

GIT_CREDENTIAL_INVALID_PAT

SQLSTATE: 割り当てなし

リポジトリ URL <repoUrl>の Git プロバイダーの個人用アクセストークン資格情報が無効です。

資格情報 <credentialName> (<credentialId>) が使用されました<because>。

この Git 資格情報のプロバイダーは <gitCredentialProvider> され、電子メール/ユーザー名は <gitCredentialUsername>。

<servicePrincipalHint>

リモート Git プロバイダーに移動して、次のことを確認してください。

Git プロバイダーの資格情報を使用して、正しい Git ユーザーの電子メールまたはユーザー名を入力しました。
トークンに正しいリポジトリアクセス権があります。
トークンの有効期限が切れていない。
Git プロバイダーで SSO が有効になっている場合は、必ずトークンを承認してください。

<pickOrCreateNewCredential>

GIT_CREDENTIAL_MISSING

SQLSTATE: 割り当てなし

Git 資格情報は構成されませんが、このリポジトリ (<repoUrl>) には資格情報が必要です。

<servicePrincipalHint>

Git 統合 > ユーザー設定に移動して、Git 資格情報を設定します。

GIT_CREDENTIAL_NO_ACCESS

SQLSTATE: 割り当てなし

<gitCredentialProvider> リポジトリ (<repoUrl>) へのアクセスが許可されていません。

資格情報 <credentialName> (<credentialId>) が使用されました<because>。

この Git 資格情報のプロバイダーは <gitCredentialProvider> され、電子メール/ユーザー名は <gitCredentialUsername>。

構成された資格情報には、このリポジトリへの読み取りアクセス権がありません。 (<gitCredentialUsername>) がこのリモートリポジトリにアクセスできることを確認します。

GIT_CREDENTIAL_NO_WRITE_PERMISSION

SQLSTATE: 割り当てなし

<gitCredentialProvider> リポジトリ (<repoUrl>) への書き込みアクセス権が付与されていません。

資格情報 <credentialName> (<credentialId>) が使用されました<because>。

この Git 資格情報のプロバイダーは <gitCredentialProvider> され、電子メール/ユーザー名は <gitCredentialUsername>。

<servicePrincipalHint>

(<gitCredentialUsername>) がこのリモートリポジトリへの書き込みアクセス権を持っていることを確認します。

GIT_CREDENTIAL_PROVIDER_MISMATCHED

SQLSTATE: 割り当てなし

リポジトリの Git 資格情報プロバイダーが正しくありません。

リポジトリの Git プロバイダー <repositoryGitProvider>の Git プロバイダーと一致する Git プロバイダー (<repoUrl>) を持つ Git 資格情報がありません。

<servicePrincipalHint>

Git 統合 > ユーザー設定に移動して、Git プロバイダー <repositoryGitProvider>の新しい資格情報を作成します。

GIT_FILE_NAME_TOO_LONG

SQLSTATE: 割り当てなし

パス内のファイル名またはフォルダー名 <path> コンポーネントあたりの最大 <maxComponentBytes>バイトを超えています。

Unix ベースのシステムでは、ファイル名またはフォルダー名ごとに最大 <maxComponentBytes> バイトのみがサポートされます。

違反： <violations>

問題のあるファイルまたはフォルダーの名前を変更または削除して続行してください。

GIT_OPERATION_IN_PROGRESS

SQLSTATE: 割り当てなし

もう 1 つの git 操作が進行中です。後でもう一度やり直してください。

この Git フォルダーを他のユーザーと共有している場合、各ユーザーは独自の Git フォルダーを持っている必要があります。

GIT_PROVIDER_INFO_MISSING

SQLSTATE: 割り当てなし

Git プロバイダーの情報が見つからないか空です。

Git 資格情報を追加して、もう一度やり直してください。

問題が解決しない場合は、サポートチケットを提出してください。

SQLSTATE: 割り当てなし

Git プロバイダーでは、Git 操作を続行する前に、 CAPTCHA を解決する必要があります。

これは通常、ログイン試行の失敗が多すぎてアカウントがロックされていることが原因で発生します。

ブラウザーの <captchaUrl> にアクセスして、 CAPTCHA を解決し、アカウントのロックを解除します。

Git エラー: <gitErrorMessage>

GIT_SECRET_IN_CODE

SQLSTATE: 割り当てなし

コミットでシークレットが見つかりました。詳細: <secretDetail>。このエラーを修正するには:

シークレットを削除し、もう一度コミットしてみてください。

問題が解決しない場合は、サポートチケットを提出してください。

GIT_STALE_REMOTE_REFS

SQLSTATE: 割り当てなし

Git フェッチは完了しましたが、ファイルシステムパスの競合 (削除されたブランチや 'feature' と 'feature/sub' など) が原因で古いリモート参照を更新できませんでした。

Git エラー: <gitErrorMessage>

HIERARCHICAL_NAMESPACE_NOT_ENABLED