在大数据计算MaxCompute（原名ODPS）中，通常查询操作（如执行SQL查询）本身不会直接“报错”给查询结果，而是会在执行查询时如果遇到错误（如语法错误、权限问题、资源不足等），查询会失败，并返回错误信息给用户。然而，如果你希望在查询过程中根据某些条件主动“报错”或抛出异常，MaxCompute本身并不直接支持在SQL查询中抛出异常（如传统数据库中的RAISE ERROR或THROW语句）。
不过，你可以通过以下几种方式间接实现类似的效果：
使用条件语句和空结果集：
你可以在查询中使用条件语句（如CASE或IF，尽管MaxCompute的SQL方言可能不完全支持标准的IF语句，但可以使用CASE语句）来检查某些条件，并在条件满足时返回一个空结果集或特定的错误值。然而，这并不会阻止查询执行，只是查询结果可能不符合预期。
预处理和验证：
在执行查询之前，你可以通过编写一些预处理脚本来验证数据或条件。如果验证失败，则可以选择不执行查询或记录错误。这可以通过MaxCompute的SQL脚本、Shell脚本、Python脚本等实现。
使用UDF（用户自定义函数）：
你可以编写一个用户自定义函数（UDF），该函数在内部检查输入参数或执行某些逻辑，并在发现错误时返回特定的错误值或抛出异常（尽管UDF本身在MaxCompute中并不直接支持抛出异常，但你可以通过返回特殊值来模拟这一行为）。然后，在查询中调用这个UDF，并根据其返回值来判断是否发生了错误。
利用MaxCompute的权限和策略：
通过合理配置MaxCompute的权限和策略，你可以防止用户执行可能导致错误的查询。例如，你可以限制用户对某些表的访问权限，或者设置查询的并发限制和资源限制，以防止因资源不足而导致的错误。
查询后处理：
在查询执行后，你可以通过编写脚本来检查查询结果，并根据结果中的特定值或模式来识别错误。如果检测到错误，你可以记录错误信息或执行其他错误处理逻辑。
使用MaxCompute的日志和监控功能：
MaxCompute提供了日志和监控功能，你可以通过查看查询日志来识别错误，并设置警报以在发生错误时接收通知。
请注意，由于MaxCompute是一个大规模并行处理（MPP）系统，它的设计目标是处理大量数据并优化查询性能，而不是提供与传统数据库相同的错误处理机制。因此，你可能需要采用一些间接的方法来实现类似的功能。