Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Problembehandlung bei Amazon EMR-Clustern Ein EMR-Cluster läuft in einem komplexen Ökosystem, das Open-Source-Software, benutzerdefinierten Anwendungscode und umfasst. AWS-Services Wenn bei einem dieser Teile ein Problem auftritt, schlägt der Cluster möglicherweise fehl oder es dauert länger als erwartet, bis er abgeschlossen ist. Die folgenden Themen können Ihnen bei der Identifizierung von Cluster-Problemen und deren Behebung helfen. **Topics** + [Welche Tools sind für die Fehlerbehebung bei einem Amazon EMR-Cluster verfügbar?](emr-troubleshoot-tools.md) + [Anzeigen und Neustarten von Amazon-EMR- und Anwendungsprozessen (Daemons)](emr-process-restart-stop-view.md) + [Sammlungen häufiger Fehler in Amazon EMR](emr-troubleshoot-errors.md) + [Fehlerbehebung bei einem Amazon EMR-Cluster, der mit einem Fehlercode ausgefallen ist](emr-troubleshoot-failed.md) + [Fehlerbehebung bei einem langsamen Amazon EMR-Cluster](emr-troubleshoot-slow.md) + [Behebung häufiger Probleme bei der Verwendung von Amazon EMR mit AWS Lake Formation](emr-troubleshoot-lf.md) Anleitung zur Fehlerbehebung bei [Spark-Anwendungen auf EMR.](https://aws.github.io/aws-emr-best-practices/docs/bestpractices/Applications/Spark/troubleshooting/) Wenn Sie eine neue Hadoop-Anwendung entwickeln, empfehlen wir Ihnen, das Debugging zu aktivieren und eine kleine, aber repräsentative Teilmenge Ihrer Daten zu verarbeiten, um die Anwendung zu testen. Möglicherweise möchten Sie die Anwendung auch ausführen, step-by-step um jeden Schritt separat zu testen. Weitere Informationen erhalten Sie unter [Amazon EMR-Cluster-Protokollierung und Debugging konfigurieren](emr-plan-debugging.md) und [Schritt 5: Testen Sie den Amazon EMR-Cluster Schritt für Schritt](emr-troubleshoot-failed-5-test-steps.md).