对于新项目，我们建议您使用适用于 Apache Flink Studio 的新托管服务，而不是应用程序版 Kinesis Data Analytics。SQLManaged Service for Apache Flink Studio 不仅操作简单，还具有高级分析功能，使您能够在几分钟内构建复杂的流处理应用程序。
本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
错误处理
Amazon Kinesis Data Analytics 会直接向您返回 API 或 SQL 错误。有关 API 操作的更多信息，请参阅操作。有关处理 SQL 错误的更多信息，请参阅 Amazon Kinesis Data Analytics SQL 参考。
Amazon Kinesis Data Analytics 使用名为 error_stream 的应用程序内部错误流报告运行时错误。
使用应用程序内部错误流报告错误
Amazon Kinesis Data Analytics 向名为 error_stream 的应用程序内部错误流报告运行时错误。下面是可能出现的错误的示例：
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从流式传输源读取的一个记录不符合输入架构。
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您的应用程序代码指定被零除。
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行顺序错误（例如，流中出现的一个记录具有
ROWTIME值，一个用户修改该值后导致记录顺序错误）。 源流中的数据无法转换为架构中指定的数据类型 (强制转换错误)。有关可转换的数据类型的信息，请参阅将 JSON 数据类型映射到 SQL 数据类型。
建议以编程方式在 SQL 代码中处理这些错误或将错误流上的数据永久保存到外部目标。这需要将输出配置添加到您的应用程序 (请参阅配置应用程序输出)。要查看应用程序内错误流工作方式的示例，请参阅示例：探索应用程序内部错误流。
注意
由于错误流是使用系统账户创建的，因此，Kinesis Data Analytics 应用程序无法以编程方式访问或修改错误流。必须使用错误输出来确定应用程序可能遇到的错误。然后，编写应用程序的 SQL 代码来处理预期的错误情况。
错误流架构
错误流具有以下架构：
Field | 数据类型 | 备注 |
ERROR_TIME | TIMESTAMP | 错误出现的时间 |
ERROR_LEVEL | VARCHAR(10) | |
ERROR_NAME | VARCHAR(32) | |
MESSAGE | VARCHAR(4096) | |
DATA_ROWTIME | TIMESTAMP | 传入记录的行时间 |
DATA_ROW | VARCHAR(49152) | 原始行中的十六进制编码数据。您可以使用标准库对此值进行十六进制解码，也可以使用 Web 资源，如 Hex to String Converter |
PUMP_NAME | VARCHAR(128) | 利用 |
