Pour les nouveaux projets, nous vous recommandons d’utiliser le nouveau service géré pour Apache Flink Studio plutôt que les applications Kinesis Data Analytics pour SQL. Le service géré pour Apache Flink Studio allie facilité d’utilisation et capacités analytiques avancées, ce qui vous permet de créer des applications sophistiquées de traitement des flux en quelques minutes.
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Gestion des erreurs
Amazon Kinesis Data Analytics vous renvoie les erreurs d’API ou de code SQL directement. Pour plus d'informations sur les opérations d'API, consultez Actions. Pour plus d’informations sur la gestion des erreurs SQL, consultez le manuel Référence SQL Amazon Kinesis Data Analytics.
Amazon Kinesis Data Analytics signale les erreurs d’exécution à l’aide d’un flux d’erreurs intégré à l’application appelé error_stream.
Signalement des erreurs à l'aide d'un flux d'erreurs intégré à l'application
Amazon Kinesis Data Analytics signale les erreurs d’exécution dans le flux d’erreurs intégré à l’application appelé error_stream. Voici quelques exemples d'erreurs possibles :
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Une lecture d'enregistrement à partir de la source de diffusion n'est pas conforme au schéma d'entrée.
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Le code de votre application spécifie une division par zéro.
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Les lignes sont ne sont pas dans l'ordre (par exemple, un enregistrement s'affiche dans le flux avec une valeur
ROWTIMEmodifiée par l'utilisateur à cause de laquelle un enregistrement n'est plus dans l'ordre). Les données du flux source ne peuvent être converties dans le type de données spécifié dans le schéma (erreur de forçage du type). Pour plus d'informations sur les types de données convertibles, consultez Mappage de types de données JSON à des types de données SQL.
Nous vous recommandons de gérer ces erreurs par programmation dans votre code SQL ou de conserver les données dans le flux d'erreurs sur une destination externe. Cela nécessite que vous ajoutiez la configuration de sortie (voir Configuration de la sortie d'application) à votre application. Pour accéder à un exemple de fonctionnement du flux d'erreurs intégré à l'application, consultez Exemple : Exploration du flux d'erreurs intégré à l'application.
Note
Votre application Kinesis Data Analytics ne peut pas accéder ou modifier le flux d’erreurs par programmation, car le flux d’erreurs est créé à l’aide du compte système. Vous devez utiliser la sortie d'erreur pour déterminer les erreurs que votre application peut rencontrer. Vous écrivez ensuite le code SQL de votre application afin de gérer les conditions d'erreur anticipées.
Schéma du flux d'erreurs
Le flux d'erreurs présente le schéma suivant :
Champ | Type de données | Remarques |
ERROR_TIME | TIMESTAMP | Heure à laquelle l'erreur s'est produite |
ERROR_LEVEL | VARCHAR(10) | |
ERROR_NAME | VARCHAR(32) | |
MESSAGE | VARCHAR(4096) | |
DATA_ROWTIME | TIMESTAMP | Valeur rowtime de l'enregistrement entrant |
DATA_ROW | VARCHAR(49152) | Données encodées en hexadécimal dans la ligne d'origine. Vous pouvez utiliser des bibliothèques standard pour décoder cette valeur en hexadécodage ou des ressources Web telles que ce convertisseur du format hexadécimal vers le format chaîne |
PUMP_NAME | VARCHAR(128) | Pompe d'origine, telle que définie avec |
