PySpark执行DML报权限不足，但纯SQL与SQL任务可正常运行

问题核心 #

你遇到的权限问题根源在于物化视图（MV）的底层存储表权限未开放：

• 直接执行SQL或在Notebook任务中运行时，引擎会通过the_source_view的权限间接访问底层物化表，所以能正常执行；
• 但PySpark动态SQL的执行逻辑会直接解析到MV的底层物化存储表（即报错中的__materialization_mat_xxyyzzsome technical_id_the_source_view_1），此时仅拥有视图的SELECT权限不足以访问这个底层表。

需要补充的权限 #

你需要获取底层物化存储表mycatalog.mychema.__materialization_mat_xxyyzzsome technical_id_the_source_view_1的SELECT权限。

解决步骤 #

1. 联系创建该MV的团队成员或集群管理员，申请对上述物化表的SELECT权限；
2. 权限授予后，重新执行PySpark动态SQL语句即可正常运行。

补充说明 #

物化视图的底层存储表通常是系统自动生成的，命名带有__materialization_mat_前缀，这类表的权限不会自动继承上层视图的权限，必须单独授予。直接SQL访问视图时，引擎会做权限的“代理”访问，而PySpark动态SQL的解析路径绕过了这个代理，因此需要直接的底层表权限。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sunchaser