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Tratamento de erros no Azure Databricks

  • Artigo

Aplica-se a:Marque Sim Databricks SQL Marque Sim Databricks Runtime 12.2 e superior

Componentes de erro

Quando o Azure Databricks gera um erro, ele inclui os seguintes componentes:

  • Classe de erro

    Uma cadeia de caracteres descritiva, legível por humanos, exclusiva para a condição de erro.

    Algumas classes de erro incluem sublasses.

    Por exemplo: 'TABLE_OR_VIEW_NOT_FOUND' e 'INCOMPLETE_TYPE_DEFINITION. MATRIZ'.

    Para obter uma lista de todas as classes de erro, consulte Classes de erro.

  • SQLSTATE

    Uma cadeia de caracteres de cinco caracteres, agrupando classes de erro em um formato padrão suportado por muitos produtos e APIs.

    Por exemplo: '42P01'

    Para obter uma lista completa de todos os SQLSTATEs usados pelo Azure Databricks, consulte SQLSTATEs.

  • Mensagem parametrizada

    A mensagem de erro com espaços reservados para os parâmetros.

    Por exemplo: 'TABLE_OR_VIEW_NOT_FOUND' inclui a seguinte mensagem:

    The table or view <relationName> cannot be found.

    Você pode usar a mensagem parametrizada para renderizar uma mensagem de erro mapeando valores de parâmetro de mensagem para as tags <parameter>de parâmetro .

  • Parâmetros de mensagem

    Um mapa de parâmetros e valores que fornecem informações adicionais sobre o erro. Por exemplo: 'relationName' -> 'main.default.tab1'.

  • Mensagem

    A mensagem de erro completamente renderizada, incluindo a classe de erro e o SQLSTATE, com os parâmetros preenchidos. Por exemplo:

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

Aviso

A mensagem e a mensagem parametrizada não são estáveis entre as versões. O texto da mensagem pode ser alterado ou localizado sem aviso prévio. Para manipular programaticamente uma condição de erro, use a Classe de ErroSQLSTATE e os Parâmetros de Mensagem.

Tratamento de condições de erro

Aplica-se a: Marque Sim Databricks SQL Marque Sim Databricks Runtime 14.2 e superior

Importante

Esta funcionalidade está em Pré-visualização Pública.

O Azure Databricks fornece APIs específicas do idioma para lidar com condições de erro.

Python

Para Python use pySparkException

  • PySparkException.getErrorClass(): Retorna a classe de erro da exceção como uma cadeia de caracteres.
  • PySparkException.getMessageParameters(): Retorna os parâmetros de mensagem da exceção como um dicionário.
  • PySparkException.getSqlState(): Devolve o SQLSTATE da expressão como uma cadeia de caracteres.

Scala

Para Scala use SparkThrowable

  • getErrorClass(): Retorna uma classe de erro como uma cadeia de caracteres.
  • getMessageParameters(): Retorna parâmetros de uma mensagem como um mapa.
  • getSqlState(): Retorna um SQLSTATE como uma cadeia de caracteres.

Exemplos

  • Detete qualquer exceção e exiba a classe de erro, os parâmetros da mensagem e SQLSTATEo . Exibir também a mensagem de erro padrão

    Scala

    import org.apache.spark.SparkThrowable

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

    Python

    from pyspark.errors import PySparkException

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

    Result

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

  • Capture somente o SQLSTATE 42P01 e exiba uma mensagem personalizada:

    Scala

    import org.apache.spark.SparkThrowable

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

    Python

    from pyspark.errors import PySparkException

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

    Result

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

  • Capture apenas a classe TABLE_OR_VIEW_NOT_FOUND de erro e exiba uma mensagem personalizada:

    Scala

    import org.apache.spark.SparkThrowable

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

    Python

    from pyspark.errors import PySparkException

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

    Result

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

Exceções levantadas pelo usuário

O Azure Databricks fornece as seguintes funções para gerar erros definidos pelo usuário:

  • raise_error

    Gera uma exceção com uma mensagem de erro personalizada.

  • assert_true

    Gera um erro com uma mensagem de erro opcional, se uma condição não for atendida.

Ambas as funções retornam a classe de erro 'USER_RAISED_EXCEPTION' e o junto com uma mensagem definida pelo SQLSTATE'P0001' usuário.

Exemplos

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

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

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