Hinweis
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Der Vorgang <operation> für die materialisierte Sicht ist nicht erlaubt:
WECHSEL_BESITZER
Das Ändern des Besitzers der materialisierten Ansicht <tableName> ist nicht zulässig.
DROP_DELTA_LIVE_TABLE
Die materialisierte Ansicht, die aus Lakeflow Spark Declarative Pipelines erstellt wurde, kann nicht DROP werden. Entfernen Sie stattdessen die materialisierte Ansicht aus der Pipelinedefinition in Lakeflow Spark Declarative Pipelines und versuchen Sie die Pipeline erneut.
MV_NOT_ENABLED
Materialisierte Ansichtsfunktionen sind für Ihren Arbeitsbereich nicht aktiviert. Wenden Sie sich an Databricks, um materialisierte Ansichten für Ihren Arbeitsbereich zu ermöglichen.
MV_NICHT_AKTIVIERT_AUF_SERVERLOSEM_ALLGEMEINER_COMPUTE
Die materialisierte Ansicht <operation> in Serverless Generic Compute für Ihren Arbeitsbereich kann nicht <tableName> angezeigt werden. Aktivieren Sie es, indem Sie sich für die Vorschau des Features "Serverless Generic Compute-Arbeitsbereich für materialisierte Ansichten/Streaming-Tabellen" einschreiben. Wenn die Betafeaturevorschau nicht im Arbeitsbereich verfügbar ist, wenden Sie sich an Ihren Databricks-Vertreter.
NON_MATERIALIZED_VIEW
<viewName> ist keine materialisierte Ansicht. Führen Sie den Vorgang <operation> erneut mit einer materialisierten Ansicht aus.
OPERATE_ON_STAGING_TABLE
Vorgang kann nicht ausgeführt werden: <operation> in der Stagingtabelle <tableName>.
REPLACE_DELTA_LIVE_TABLE
Eine bereits aus Lakeflow Spark Declarative Pipelines erstellte materialisierte Ansicht kann nicht mit REPLACE bearbeitet werden. Aktualisieren Sie stattdessen die materialisierte Ansicht in der Pipelinedefinition von Lakeflow Spark Declarative Pipelines und versuchen Sie die Pipeline erneut.
REQUIRES_DBSQL_PRO_PLUS
Die <operation> materialisierte Ansicht <tableName> von <environment>, bitte verwenden DBSQL Sie Serverless (empfohlen) oder Pro Warehouse.
REQUIRES_SHARED_COMPUTE
Die materialisierte Sicht <operation> kann nicht von einzelnen Benutzer oder freigegebenen Isolationscluster <tableName>. Verwenden Sie stattdessen einen freigegebenen Cluster oder ein Databricks SQL-Warehouse.