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# Risoluzione dei problemi AWS Clean Rooms
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Se riscontri problemi durante l'utilizzo AWS Clean Rooms, puoi utilizzare il server MCP AWS per diagnosticare automaticamente i problemi oppure fare riferimento ai problemi comuni elencati negli argomenti seguenti per la risoluzione manuale.

## Utilizzo di AWS MCP per risolvere i problemi relativi alle camere bianche
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Puoi utilizzare il [server MCP AWS](https://docs.aws.amazon.com/agent-toolkit/latest/userguide/mcp-server.html) con qualsiasi MCP-compatible client per diagnosticare e risolvere automaticamente i problemi più comuni relativi alle camere bianche. L'abilità aws-cleanrooms può aiutarti con quanto segue:
+ Errori di **autorizzazione: errori** di accesso negato durante l'esecuzione di query protette, la scrittura di risultati, l'accesso a tabelle configurate o l'esecuzione di operazioni tra account. La skill controlla sistematicamente le policy dei ruoli IAM, le policy dei bucket S3, le policy chiave KMS, le autorizzazioni di Lake Formation e la configurazione di trust tra account.
+ ** CloudWatch Log mancanti per i lavori con modelli ML personalizzati: i log non vengono visualizzati per i lavori di** formazione o CloudWatch inferenza sui modelli personalizzati. L'abilità verifica la configurazione della privacy, la configurazione della configurazione ML, le autorizzazioni dei ruoli e l'esistenza dei gruppi di log.

Per iniziare, installa e configura il server AWS MCP. Per istruzioni di configurazione, consulta la guida alla [configurazione del server AWS MCP](https://docs.aws.amazon.com/agent-toolkit/latest/userguide/getting-started-aws-mcp-server.html).

## Problemi comuni
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Questa sezione descrive alcuni problemi comuni che potrebbero sorgere durante l'utilizzo AWS Clean Rooms e come risolverli.

**Topics**
+ [Una o più tabelle a cui fa riferimento la query non sono accessibili in base al ruolo di servizio associato. Il table/role proprietario deve concedere al ruolo di servizio l'accesso alla tabella.](#table-not-accessible)
+ [Uno dei set di dati sottostanti ha un formato di file non supportato.](#dataset-has-unsupported-file-format)
+ [I risultati delle query non sono quelli previsti quando si utilizza Cryptographic Computing for Camere pulite.](#troubleshoot-query-results-c3r)
+ [AWS Clean Rooms Spark SQL: dati di partizione mancanti](#troubleshoot-missing-partition-data)

### Una o più tabelle a cui fa riferimento la query non sono accessibili in base al ruolo di servizio associato. Il table/role proprietario deve concedere al ruolo di servizio l'accesso alla tabella.
<a name="table-not-accessible"></a>
+ Verificare che le autorizzazioni per il ruolo di servizio siano configurate come richiesto. Per ulteriori informazioni, vedere[Configurazione AWS Clean Rooms](setting-up.md). 

### Uno dei set di dati sottostanti ha un formato di file non supportato.
<a name="dataset-has-unsupported-file-format"></a>
+ Assicurati che il set di dati sia in uno dei formati di file supportati:
  + Parquet 
  + RCFile
  + TextFile
  + SequenceFile
  + RegexSerde
  + OpenCSV
  + AVRO
  + JSON

  Per ulteriori informazioni, consulta [Formati di dati per AWS Clean Rooms](data-formats.md).

### I risultati delle query non sono quelli previsti quando si utilizza Cryptographic Computing for Camere pulite.
<a name="troubleshoot-query-results-c3r"></a>

Se utilizzi Cryptographic Computing for Clean Rooms (C3R), verifica che la tua query utilizzi correttamente le colonne crittografate: 
+ Le sealed colonne vengono utilizzate solo nelle clausole. SELECT
+ Le fingerprint colonne vengono utilizzate solo nelle JOIN clausole (e nelle clausole in determinate GROUP BY condizioni).
+ Che siete JOINing fingerprint colonne con lo stesso nome solo se le impostazioni di collaborazione lo richiedono.

Per ulteriori informazioni, consultare [Elaborazione crittografica per Clean Rooms](crypto-computing.md) e [Tipi di colonne nel calcolo crittografico per Clean Rooms](crypto-computing-column-types.md).

### AWS Clean Rooms Spark SQL: dati di partizione mancanti
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Tutte le partizioni AWS Glue Data Catalog devono contenere anche dati in S3. Il motore utilizza l'impostazione Spark `spark.sql.files.ignoreMissingFiles=False`

Per ulteriori informazioni, vedete [https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-generic-options.html\#ignore -missing-files](https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-generic-options.html#ignore-missing-files).

Se si verifica questo errore, verrà visualizzato il seguente messaggio di errore: `"Missing partition data: One of the configured tables is partitioned and one or more of the partitions does not have data".`

Confronta i dati presenti in Amazon S3 con le partizioni elencate nella tabella AWS Glue Data Catalog per la. Elimina le partizioni che non hanno dati corrispondenti in S3.