Amazon s3 文本必须在2处以“}”结尾[字符3第1行] 雅典娜以普雷斯托为原型。您可以直接使用Presto（例如，在EMR上使用Presto），它将在错误响应中报告有问题的文件路径。（您可能需要在Presto CLI中使用--debug选项来获取完整的错误响应，或者从

文本必须在2处以“}”结尾[字符3第1行]

---

雅典娜以普雷斯托为原型。您可以直接使用Presto（例如，在EMR上使用Presto），它将在错误响应中报告有问题的文件路径。（您可能需要在Presto CLI中使用

--debug

选项来获取完整的错误响应，或者从Presto Web UI获取）。我不知道如何直接从雅典娜那里获得相同的信息。你的数据的参考文件格式是什么？是JSON/CSV吗？你的DDL是什么样子的？你遇到过吗？建议使用

SELECT“$PATH”，*从您的_列为NULL的_表中

来识别格式不正确的文件records@IlyaKisil我找不到那一点。我也不知道哪列是问题所在。从中，我假设您知道哪列的格式不正确，即

profile.score

（一个字符串而不是整数）。Athena基于Presto。您可以直接使用Presto（例如，在EMR上使用Presto），它将在错误响应中报告有问题的文件路径。（您可能需要在Presto CLI中使用

--debug

选项来获取完整的错误响应，或者从Presto Web UI获取）。我不知道如何直接从雅典娜那里获得相同的信息。你的数据的参考文件格式是什么？是JSON/CSV吗？你的DDL是什么样子的？你遇到过吗？建议使用

SELECT“$PATH”，*从您的_列为NULL的_表中

来识别格式不正确的文件records@IlyaKisil我找不到那一点。我也不知道哪一列是问题所在。从中，我假设您知道哪一列的格式不正确，即

profile.score

（一个字符串而不是整数）。您能否验证您的表是否使用

'org.openx.data.jsonserde.jsonserde'

，并且具有SerDe属性

'ignore.malformed.json'='true'

。另一方面，可能只有当文件结构格式不正确时，这种方法才有效，例如，每行不止一条记录，行尾有逗号，或者json是未声明的版本。然而，从JSON的角度来看，您的所有记录都非常好，但它们只是不一致。我可以确认这些属性已启用。JSON格式很好，但是int应该是一个字符串。我所能想到的是手动方法（如果你有很多数据，这可能会很昂贵）。尝试执行

从regexp类似（“$PATH”，“regex for directories”）的\u表中选择COUNT（*）

。如果这不会产生错误，则该正则表达式上的文件是正常的。您能否验证您的表是否使用了

'org.openx.data.jsonserde.jsonserde'

，并且具有SerDe属性

'ignore.malformed.json'='true'

。另一方面，可能只有当文件结构格式不正确时，这种方法才有效，例如，每行不止一条记录，行尾有逗号，或者json是未声明的版本。然而，从JSON的角度来看，您的所有记录都非常好，但它们只是不一致。我可以确认这些属性已启用。JSON格式很好，但是int应该是一个字符串。我所能想到的是手动方法（如果你有很多数据，这可能会很昂贵）。尝试执行

从regexp类似（“$PATH”，“regex for directories”）的\u表中选择COUNT（*）

。如果这不会产生错误，则该正则表达式上的文件是正常的。

CREATE EXTERNAL TABLE my.data (
  `id` string,
  `timestamp` string,
  `profile` struct<
    `name`: string,
    `score`: int>
)
ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
  'serialization.format' = '1',
  'ignore.malformed.json' = 'true'
)
LOCATION 's3://my-bucket-of-data'
TBLPROPERTIES ('has_encrypted_data'='false');

// inside s3://path/to/bad.json
{"name":"1Patrick", "age":35}
{"name":"1Carlos",  "age":"eleven"}
{"name":"1Fabiana", "age":22}

// inside s3://path/to/good.json
{"name":"2Patrick", "age":35}
{"name":"2Carlos",  "age":11}
{"name":"2Fabiana", "age":22}

        source_s3_file | name     | age
---------------------------------------
s3://path/to/good.json | 1Patrick | 35
s3://path/to/good.json | 1Carlos  | 11
s3://path/to/good.json | 1Fabiana | 22

{ "id" : 50, "name":"John" }
{ "id" : 51, "name":"Jane" }
{ "id" : 53, "name":"Jill" }

{"name": "2Patrick","age": 35,"address": "North Street"}
{
    "name": "2Carlos",
    "age": 11,
    "address": "Flowers Street"
}
{"name": "2Fabiana","age": 22,"address": "Main Street"}

              source_s3_file |     name | age | address
-----------------------------|----------|-----|-------------
1 s3://path/to/malformed.json| 2Patrick | 35  | North Street
2 s3://path/to/malformed.json|          |     |
3 s3://path/to/malformed.json|          |     |
4 s3://path/to/malformed.json|          |     |
5 s3://path/to/malformed.json|          |     |
6 s3://path/to/malformed.json|          |     |
7 s3://path/to/malformed.json| 2Fabiana | 22  | Main Street