sql org.apache.spark.sql.AnalysisException: cannot resolve 'A.tad_id' given input columns: [A.bhv_source, A.new_tab_id, A.browser, A.r_sub_type, A.ts, A.log_src, A.app_type, A.app_version, A.entry_r_type, A.uid, A.session_id, A.event_hour, A.page_video_type, A.rec_recall_type,

这个错误是由于在Spark SQL中无法解析一个列名导致的。具体来说，该错误消息指出Spark无法解析列名“A.tad_id”，因为该列名在输入列列表中没有找到。

这可能是由于以下原因之一引起的：

1. 输入数据中确实没有名为“A.tad_id”的列。

2. 列名被拼写错误或使用了不正确的大小写。

3. 输入数据中包含多个具有相同名称的列，这可能会导致歧义。

要解决这个问题，你可以采取以下步骤：

1. 检查输入数据，确保它包含名为“A.tad_id”的列。

2. 检查列名的拼写和大小写是否正确。

3. 如果输入数据中存在多个具有相同名称的列，请使用别名来区分它们。

例如，你可以尝试使用以下查询来解决这个问题：

SELECT A.tad_id as my_tad_id, A.bhv_source, A.new_tab_id, A.browser, A.r_sub_type, A.ts, A.log_src, A.app_type, A.app_version, A.entry_r_type, A.uid, A.session_id, A.event_hour, A.page_video_type, A.rec_recall_type FROM my_table A

在这个查询中，我们使用别名“my_tad_id”来指定列“A.tad_id”的名称，以避免与其他列名冲突。

相关问题

spark.sql.AnalysisException: cannot resolve 'stdf.WORKORDERNO' given input columns

这个错误通常表示你的SQL查询中包含了一个不存在的列名，即'STDF.WORKORDERNO'。请检查你的SQL语句，确认该列是否存在，或者是否有拼写错误，以及表是否已经正确地注册到Spark SQL中。另外，也需要检查你的输入数据是否包含该列。如果数据中不包含该列，那么你需要先对数据进行预处理，以确保该列存在。

解决 AnalysisException: cannot resolve '2020-04-26 23:54:52.0' given input columns 错误

AnalysisException: cannot resolve '2020-04-26 23:54:52.0' given input columns 这个错误通常是Spark SQL在处理日期时间数据时遇到的问题。在DataFrame或SQL查询中，它无法将给定的时间字符串解析成对应的数据类型，比如日期或timestamp，因为这个时间格式与DataFrame中的列数据类型不匹配。

解决这个问题通常需要以下几个步骤：

1. **检查列类型**：确认输入列是否支持存储日期时间数据，如Date、Timestamp等。如果不是，你需要转换列的类型，例如`to_date()`或`from_timestamp()`函数。

SELECT from_unixtime(unix_timestamp('2020-04-26 23:54:52.0'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')

2. **调整时间格式**：如果原始时间字符串的格式与期望的列类型格式不符，你需要调整输入的时间字符串格式，使其能与预期的模式匹配。

SELECT to_date('2020-04-26 23:54:52.0', 'yyyyMMddHHmmss') as datetime_column

3. **错误的列引用**：确认你是在正确的列上应用了这种转换。如果这个错误是由于列名拼写错误或列不存在引起的，修正列引用即可。

4. **使用 Spark SQL 函数**：确保在Spark SQL上下文中，相应函数被正确地导入并使用。