Column types of query result and sink for registered table 'default_catalog.default_database.turnover' do not match.

时间: 2023-06-25 09:02:48 浏览: 152
这个错误表示查询结果和目标表的列类型不匹配。可能是因为查询结果中某些列的类型与目标表中的列类型不同,或者查询结果中的列数与目标表中的列数不同。你需要检查查询语句和目标表的定义,确保它们具有相同的列类型和列数。如果需要,可以使用 CAST 函数将查询结果中的列转换为正确的类型。还要注意,如果目标表是外部表,则需要保证外部数据源的列类型与目标表的列类型匹配。
相关问题

failed to execute job 'insert-into_default_catalog.default_database.my_sink

“failed to execute job 'insert-into_default_catalog.default_database.my_sink”是一个错误消息,通常出现在使用Flink或其他分布式计算框架进行数据处理时。这个错误消息表示作业无法成功执行,并且可能有多个原因导致。 首先,检查作业的代码是否存在错误。可能存在语法错误、逻辑问题或其他错误,导致作业执行失败。查看作业的日志文件,尝试找到错误消息或异常堆栈跟踪,以确定问题所在。 其次,检查作业所需的资源是否足够。可能存在作业需要的内存、CPU或其他资源不足,导致作业无法成功执行。增加作业所需资源的配额或重新分配资源,以确保作业能够正常执行。 还有可能是由于底层数据源或目标出现了问题。检查数据源是否可用,并且提供的连接参数是否正确。同样地,检查目标是否可用,并且接收器的连接参数是否正确。如果有必要,联系相关团队或管理员以解决这些问题。 最后,检查作业的配置是否正确。作业的配置决定了作业如何执行,可能存在配置错误导致作业无法成功执行。检查作业的配置文件或相关配置选项,确保它们符合预期并且没有错误。 综上所述,“failed to execute job 'insert-into_default_catalog.default_database.my_sink”错误可能是由代码错误、资源不足、数据源或目标问题以及配置错误等多种原因导致的。通过仔细检查和排查可能的问题,可以找到并解决这个错误,使作业能够成功执行。

Sink `default_catalog`.`default_database`.`sink` does not exists

根据提供的引用内容,可以看出问题中提到的Sink `default_catalog`.`default_database`.`sink`不存在。建议您按照以下步骤来解决这个问题: 1. 确保您使用的是正确的Sink名称,包括Catalog和Database名称。检查您的代码中是否有拼写错误或者命名不一致的情况。 2. 检查您是否正确地注册了Catalog和Database。使用`t_env.register_catalog("hive_catalog", hive_catalog)`注册Hive Catalog,并使用`t_env.use_catalog("hive_catalog")`指定要使用的Catalog。 3. 确保在Hive Catalog中存在一个名为`default_database`的Database。如果不存在,请创建一个新的Database或者使用已有的Database。 4. 确保在所选的Database中存在一个名为`sink`的Sink。如果不存在,请创建一个新的Sink或者使用已有的Sink。 5. 检查您的代码中是否正确地指定了Sink的位置和其他属性。确保您的代码与实际情况相符。

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if self.config.load_type == "INC": # adhoc hist job do not need to join landing merge table try: landing_merge_df = self.spark.read.format(self.config.destination_file_type). \ load(self.config.destination_data_path) # dataframe for updated records df = df.drop("audit_batch_id", "audit_job_id", "audit_src_sys_name", "audit_created_usr", "audit_updated_usr", "audit_created_tmstmp", "audit_updated_tmstmp") # dataframe for newly inserted records new_insert_df = df.join(landing_merge_df, primary_keys_list, "left_anti") self.logger.info(f"new_insert_df count: {new_insert_df.count()}") new_insert_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(new_insert_df, param_dict) update_df = df.alias('l').join(landing_merge_df.alias('lm'), on=primary_keys_list, how="inner") update_df = update_df.select("l.*", "lm.audit_batch_id", "lm.audit_job_id", "lm.audit_src_sys_name", "lm.audit_created_usr", "lm.audit_updated_usr", "lm.audit_created_tmstmp", "lm.audit_updated_tmstmp") self.logger.info(f"update_df count : {update_df.count()}") update_df = DataSink_with_audit(self.spark).update_audit_columns(update_df, param_dict) # dataframe for unchanged records unchanged_df = landing_merge_df.join(df, on=primary_keys_list, how="left_anti") self.logger.info(f"unchanged_records_df count : {unchanged_df.count()}") final_df = new_insert_df.union(update_df).union(unchanged_df) print("final_df count : ", final_df.count()) except AnalysisException as e: if e.desc.startswith('Path does not exist'): self.logger.info('landing merge table not exists. will skip join landing merge') final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) else: self.logger.error(f'unknown error: {e.desc}') raise e else: final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) return final_df

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