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# Behebung häufiger Probleme bei der Verwendung von Amazon EMR mit AWS Lake Formation
Dieser Abschnitt führt Sie durch die Fehlerbehebung bei Probleme, die häufig bei der Verwendung von Amazon EMR mit AWS Lake Formation auftreten.
## Der Zugriff auf den Data Lake ist nicht zulässig
Sie müssen sich ausdrücklich für die Datenfilterung auf Amazon-EMR-Clustern entscheiden, bevor Sie Daten in Ihrem Data Lake analysieren und verarbeiten können. Wenn der Datenzugriff fehlschlägt, wird in der Ausgabe Ihrer Notebookeinträge eine allgemeine `Access is not allowed`-Meldung angezeigt.
Anweisungen dazu, wie Sie die Datenfilterung in Amazon EMR aktivieren und zulassen können, finden Sie unter [Datenfilterung auf Amazon EMR zulassen](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/getting-started-setup.html#emr-switch) im *AWS Lake Formation -Entwicklerhandbuch*.
## Sitzungsablauf
Das Sitzungs-Timeout für EMR Notebooks und Zeppelin wird durch die Einstellung `Maximum CLI/API session duration` der IAM-Rolle zur Lake Formation gesteuert. Der Standardwert für diese Einstellung ist eine Stunde. Wenn ein Sitzungs-Timeout auftritt, wird in der Ausgabe Ihrer Notebook-Einträge die folgende Meldung angezeigt, wenn Sie versuchen, Spark SQL-Befehle auszuführen.
```
Error 401 HTTP ERROR: 401 Problem accessing /sessions/2/statements.
Reason: JWT token included in request failed validation.
Powered by Jetty:// 9.3.24.v20180605 org.springframework.web.client.HttpClientErrorException: 401 JWT token included in request failed validation…
```
Aktualisieren Sie die Seite, um Ihre Sitzung zu validieren. Sie werden aufgefordert, sich erneut über Ihren Identitätsanbieter zu authentifizieren und dann zu dem Notebook zurückgeleitet. Sie können nach der erneuten Authentifizierung weiter Abfragen ausführen.
## Keine Berechtigungen für Benutzer in der angeforderten Tabelle
Beim Versuch, auf eine Tabelle zuzugreifen, auf die Sie keinen Zugriff haben, wird in der Ausgabe Ihrer Notebook-Einträge die folgende Ausnahme angezeigt, wenn Sie versuchen, Spark SQL-Befehle auszuführen.
```
org.apache.spark.sql.AnalysisException: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Unable to fetch table table.
Resource does not exist or requester is not authorized to access requested permissions.
(Service: AWSGlue; Status Code: 400; Error Code: AccessDeniedException; Request ID: …
```
Um auf die Tabelle zuzugreifen, müssen Sie dem Benutzer Zugriff gewähren, indem Sie die mit dieser Tabelle verknüpften Berechtigungen in Lake Formation aktualisieren.
## Abfragen von kontenübergreifenden Daten, die mit Lake Formation geteilt wurden
Wenn Sie Amazon EMR verwenden, um auf Daten zuzugreifen, die von einem anderen Konto aus mit Ihnen geteilt wurden, versuchen einige Spark-Bibliotheken, den `Glue:GetUserDefinedFunctions`-API-Vorgang aufzurufen. Da die Versionen 1 und 2 der AWS RAM verwalteten Berechtigungen diese Aktion nicht unterstützen, erhalten Sie die folgende Fehlermeldung:
`"ERROR: User: arn:aws:sts::012345678901:assumed-role/my-spark-role/i-06ab8c2b59299508a is not authorized to perform: glue:GetUserDefinedFunctions on resource: arn:exampleCatalogResource because no resource-based policy allows the glue:GetUserDefinedFunctions action"`
Um diesen Fehler zu beheben, muss der Data Lake-Administrator, der die Ressourcenfreigabe erstellt hat, die AWS RAM verwalteten Berechtigungen aktualisieren, die der Ressourcenfreigabe zugeordnet sind. Version 3 der von AWS RAM verwalteten Berechtigungen ermöglicht es Prinzipalen, die `glue:GetUserDefinedFunctions`-Aktion auszuführen.
Wenn Sie eine neue Ressourcenfreigabe erstellen, wendet Lake Formation standardmäßig die neueste Version der AWS RAM verwalteten Berechtigung an, sodass Sie nichts unternehmen müssen. Um den kontenübergreifenden Datenzugriff für bestehende Ressourcenfreigaben zu ermöglichen, müssen Sie die AWS RAM verwalteten Berechtigungen auf Version 3 aktualisieren.
Die AWS RAM Berechtigungen, die Ressourcen zugewiesen wurden, die mit Ihnen geteilt wurden, finden Sie unter AWS RAM. Die folgenden Berechtigungen sind in Version 3 enthalten:
```
Databases
AWSRAMPermissionGlueDatabaseReadWriteForCatalog
AWSRAMPermissionGlueDatabaseReadWrite
Tables
AWSRAMPermissionGlueTableReadWriteForCatalog
AWSRAMPermissionGlueTableReadWriteForDatabase
AllTables
AWSRAMPermissionGlueAllTablesReadWriteForCatalog
AWSRAMPermissionGlueAllTablesReadWriteForDatabase
```
**Um die Version mit AWS RAM verwalteten Berechtigungen vorhandener Ressourcenfreigaben zu aktualisieren**
Sie (Data Lake-Administrator) können entweder [AWS RAM verwaltete Berechtigungen auf eine neuere Version aktualisieren](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/working-with-sharing-update-permissions.html), indem Sie den Anweisungen im *AWS RAM Benutzerhandbuch* folgen, oder Sie können alle vorhandenen Berechtigungen für den Ressourcentyp widerrufen und sie erneut gewähren. Wenn Sie Berechtigungen widerrufen, wird die mit dem AWS RAM Ressourcentyp verknüpfte Ressourcenfreigabe AWS RAM gelöscht. Wenn Sie Berechtigungen erneut gewähren, AWS RAM erstellt es neue Ressourcenfreigaben, denen die neueste Version der verwalteten Berechtigungen angehängt wird. AWS RAM
## Einfügen in, Erstellen und Ändern von Tabellen
Das Einfügen von Daten in Tabellen in Datenbanken und das Erstellen und Ändern von Datenbanken, die durch Lake Formation Richtlinien geschützt sind, wird nicht unterstützt. Wenn Sie diese Operationen ausführen, wird in der Ausgabe Ihrer Notebook-Einträge die folgende Ausnahme angezeigt, wenn Sie versuchen, Spark SQL-Befehle auszuführen:
```
java.io.IOException: com.amazon.ws.emr.hadoop.fs.shaded.com.amazonaws.services.s3.model.AmazonS3Exception:
Access Denied (Service: Amazon S3; Status Code: 403; Error Code: AccessDenied; Request ID: …
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Einschränkungen der Amazon EMR-Integration mit AWS Lake Formation](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-lf-scope.html#emr-lf-limitations).