Redshift调用Python Lambda UDF报错8001：无效外部函数响应

• 错误码8001的核心触发逻辑是Redshift要求Lambda UDF返回的结果行数必须和请求传入的行数完全相等，你提供的请求payload中num_records值为1，说明Redshift本次向Lambda传入了1行参数，要求Lambda返回的results数组长度必须严格等于1。
• 你现有代码存在两处不符合Redshift Lambda UDF协议的问题：
  1. 手动对返回结果做了json.dumps序列化：Python Lambda运行时会自动将返回的字典对象序列化为JSON，手动序列化后返回的是JSON字符串，不是结构化的JSON对象，Redshift无法正常解析results字段。
  2. results字段格式不符合要求：如果你的DoJob()返回的是单个结果值（比如执行成功标识、邮件ID等），直接赋值给results会导致该字段不是数组类型，或者数组长度和输入行数不匹配，就会触发“Extra rows”报错。
• 额外小问题：你贴出的调用SQL中最后一个参数'sample subject缺少闭合单引号，若实际执行语句也是如此会导致语法错误，需确认是否为粘贴失误。

修正后的Lambda代码示例如下：

def lambda_handler(event, context):
    # 执行业务逻辑
    result = DoJob()
    # 构造符合Redshift要求的返回结构
    ret = dict()
    # results必须是长度等于输入行数的数组，此处输入行数为1，所以把结果包进数组
    ret['results'] = [result]
    # 直接返回字典即可，不需要手动序列化
    return ret

如果你的UDF需要支持批量多行输入，可以按如下逻辑处理：

def lambda_handler(event, context):
    results = []
    # 遍历所有传入的行参数，逐行处理
    for row_args in event['arguments']:
        # row_args是当前行的所有参数列表，按顺序对应你调用UDF时传入的参数
        sender = row_args[0]
        recipient = row_args[1]
        body = row_args[2]
        subject = row_args[3]
        # 执行业务逻辑
        row_result = DoJob(sender, recipient, body, subject)
        results.append(row_result)
    return {
        "results": results
    }

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Soundararajan