Error: org.apache.spark.sql.AnalysisException: [MISSING_GROUP_BY] The query does not include a GROUP BY clause. Add GROUP BY or turn it into the window functions using OVER clauses.; line 2 pos 2;

<think>好的，用户现在遇到了Spark SQL的分析异常，错误信息是[MISSING_GROUP_BY]，提示查询缺少GROUP BY子句，需要添加GROUP BY或者使用窗口函数。我需要帮用户分析可能的原因和解决方法。 首先，用户之前的SQL代码中使用了CTE（公共表表达式），每个CTE内部都有GROUP BY子句，比如pre_credit、credit、wdraw这三个CTE都有GROUP BY。但错误可能出现在主查询或者某个CTE中。 首先检查每个CTE的GROUP BY是否正确。比如pre_credit的GROUP BY是SUBSTR(pc.apply_dt, 1, 10)和pc.prod_cd，而SELECT子句中的聚合函数（COUNT(*)、COUNT_IF）是否都基于这两个分组字段。如果SELECT中有非聚合列且没有包含在GROUP BY中，就会报这个错误。 然后看主查询的SELECT部分，主查询用了COALESCE函数，但主查询本身没有GROUP BY。不过主查询是连接三个CTE的结果，通常连接后的查询不需要GROUP BY，除非有聚合操作。但用户的主查询中没有聚合函数，只是选择和合并字段，所以可能问题出在CTE内部。 比如，假设在某个CTE中，SELECT的列包含了没有被GROUP BY覆盖的非聚合列。例如，在credit CTE中，SELECT了SUBSTR(c.apply_dt, 1, 10) AS appdt, c.prod_cd, c.is_1st_loan，然后聚合函数是COUNT(*)等。这时候这三个列必须全部在GROUP BY子句中，否则会报错。用户原来的credit CTE的GROUP BY确实包含了这三个列，所以可能没问题。 另一个可能是，用户可能在某个CTE中遗漏了GROUP BY子句。比如，假设用户修改了SQL，不小心删除了某个CTE的GROUP BY，导致该CTE中的聚合函数没有对应的GROUP BY。但根据用户提供的错误信息，错误发生在“line 2 pos 2”，需要看具体的SQL行号。 另外，Spark SQL要求，当SELECT列表中包含聚合函数时，所有非聚合列必须包含在GROUP BY子句中。如果某个CTE的SELECT中有非聚合列，而该列没有被GROUP BY，就会触发这个错误。 例如，假设在pre_credit CTE中，SELECT了一个没有在GROUP BY中的字段，比如pc.some_other_column，而没有将其加入GROUP BY，就会报错。但根据用户之前的SQL，pre_credit的SELECT列是appdt（来自SUBSTR）、prod_cd，以及聚合函数，这些都在GROUP BY中，所以应该没问题。 可能用户的实际SQL中某个CTE的GROUP BY子句被遗漏了，或者SELECT中包含了未被分组的列。比如，用户可能在某个CTE中添加了新的列，但忘记添加到GROUP BY里。 另外，检查是否有子查询或嵌套查询中存在聚合函数但没有GROUP BY的情况。比如，主查询中的某个子查询可能有聚合但没有GROUP BY。 解决方法是：检查每个使用了聚合函数（如COUNT、SUM、AVG等）的SELECT语句，确保所有非聚合列都包含在GROUP BY子句中。如果不需要分组，可能是误用了聚合函数，需要移除聚合函数或添加正确的GROUP BY。 例如，假设用户在某个CTE中错误地使用了COUNT(*)但没有GROUP BY，就会导致这个错误。需要确认每个CTE中的GROUP BY是否覆盖了所有非聚合列。 另外，窗口函数（如ROW_NUMBER() OVER (...)）不需要GROUP BY，但如果用户本意是使用窗口函数，而错误地用了聚合函数，也可能导致这个问题。需要检查是否应该使用窗口函数而不是聚合函数。 总结步骤： 1. 定位错误提示的行号（line 2 pos 2），查看对应的SQL行。 2. 检查该行所在的CTE或查询，是否有聚合函数（如COUNT、SUM）。 3. 确认所有非聚合列是否都包含在GROUP BY子句中。 4. 如果不需要分组，移除聚合函数；如果需要分组，补充缺失的GROUP BY列。 5. 确保GROUP BY的列与SELECT中的非聚合列完全匹配。 </think>`org.apache.spark.sql.AnalysisException: [MISSING_GROUP_BY]` 错误通常是由于 **SQL 中使用了聚合函数（如 `COUNT`、`SUM`），但未为所有非聚合列添加 `GROUP BY` 子句** 导致的。Spark SQL 要求：若 `SELECT` 列表中包含聚合函数，则所有非聚合列必须明确出现在 `GROUP BY` 子句中（或本身是聚合函数的一部分）。 ### **问题定位与解决** 结合错误提示 `line 2 pos 2`（通常指 SQL 的第二行第二个字符位置），需重点检查 **CTE（公共表表达式）中的聚合逻辑**（如 `pre_credit`、`credit`、`wdraw` 这三个子查询），因为主查询（`SELECT ... FROM pre_credit ...`）通常不直接使用聚合函数（除非有额外聚合）。 #### **常见场景 1：CTE 中聚合列未完全包含在 GROUP BY 中** 假设 `pre_credit` CTE 的 `SELECT` 列表包含未被 `GROUP BY` 覆盖的非聚合列，例如： ```sql -- 错误示例（假设 SELECT 了未分组的字段） SELECT SUBSTR(pc.apply_dt, 1, 10) AS appdt, pc.prod_cd, pc.other_column, -- 未聚合且未在 GROUP BY 中 COUNT(*) AS pre_total -- 聚合函数 FROM ... GROUP BY SUBSTR(pc.apply_dt, 1, 10), pc.prod_cd -- 缺少 pc.other_column ``` 此时，`pc.other_column` 作为非聚合列未被分组，会触发 `MISSING_GROUP_BY` 错误。 #### **常见场景 2：误将聚合函数用于非分组场景** 若某个 CTE 本不需要分组，但错误地使用了聚合函数（如 `COUNT(*)`），也会触发错误。例如： ```sql -- 错误示例（无需分组但用了聚合函数） SELECT pc.appdt, pc.prod_cd, COUNT(*) AS pre_total -- 无 GROUP BY 时，COUNT(*) 会尝试聚合全表，但非聚合列 appdt/prod_cd 无分组依据 FROM ... ``` ### **排查步骤** 1. **定位具体报错位置**：根据 `line 2 pos 2` 找到对应的 SQL 行（例如可能是 `pre_credit` CTE 的 `SELECT` 起始行）。 2. **检查 CTE 中的聚合函数与 GROUP BY**： - 确认每个 CTE（`pre_credit`、`credit`、`wdraw`）的 `SELECT` 列表中，所有非聚合列（如 `appdt`、`prod_cd`、`is_1st_loan`）是否全部包含在 `GROUP BY` 子句中。 - 确保 `GROUP BY` 的列顺序和数量与非聚合列完全匹配（支持表达式，如 `SUBSTR(apply_dt, 1, 10)`）。 ### **修正示例（假设 `credit` CTE 遗漏 GROUP BY 列）** 原 `credit` CTE 可能的正确逻辑： ```sql credit AS ( SELECT SUBSTR(c.apply_dt, 1, 10) AS appdt, -- 非聚合列（由 apply_dt 计算得到） c.prod_cd, -- 非聚合列 c.is_1st_loan, -- 非聚合列（关键遗漏点！） COUNT(*) AS credit_total, -- 聚合函数 COUNT_IF(c.aprv_status IN ('A', 'N', 'J')) AS credit_approved -- 聚合函数 FROM hw_jhy_iceberg.dwd.dwd_ap_credit_aprv_det_df c WHERE ... GROUP BY SUBSTR(c.apply_dt, 1, 10), -- 与 appdt 对应 c.prod_cd, -- 与 prod_cd 对应 c.is_1st_loan -- 必须包含 is_1st_loan（若遗漏会触发错误） ) ``` 若 `credit` CTE 的 `GROUP BY` 中遗漏了 `c.is_1st_loan`，则 `SELECT` 中的 `c.is_1st_loan` 作为非聚合列未被分组，会直接触发 `MISSING_GROUP_BY` 错误。 ### **总结** 核心解决方法是：**确保所有使用聚合函数的 `SELECT` 语句中，非聚合列全部包含在 `GROUP BY` 子句中**。具体需检查每个 CTE 的 `GROUP BY` 是否覆盖了 `SELECT` 中的非聚合列（包括表达式列，如 `SUBSTR` 结果）。