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# Risoluzione dei problemi
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## Registrazione dei log
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-logging"></a>

EMR su EKS utilizza i profili di risorse Spark per suddividere l'esecuzione del lavoro. Amazon EMR su EKS utilizza il profilo utente per eseguire il codice fornito, mentre il profilo di sistema applica le politiche di Lake Formation. Puoi accedere ai log dei contenitori eseguiti come profilo utente configurando la richiesta con. StartJobRun [MonitoringConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/emr-eks-jobs-s3.html)

## Spark History Server
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Lo Spark History Server contiene tutti gli eventi Spark generati dal profilo utente e gli eventi oscurati generati dal driver di sistema. **Puoi vedere tutti i contenitori dei driver utente e di sistema nella scheda Executors.** Tuttavia, i link di registro sono disponibili solo per il profilo utente.

## Il processo ha avuto esito negativo con autorizzazioni Lake Formation insufficienti
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-job-failed"></a>

Assicurati che il tuo ruolo di esecuzione del lavoro disponga delle autorizzazioni necessarie per l'esecuzione `SELECT` e sia presente `DESCRIBE` sulla tabella a cui stai accedendo.

## Processo con esecuzione RDD non riuscita
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-RDD"></a>

EMR su EKS attualmente non supporta le operazioni di set di dati distribuiti resilienti (RDD) sui lavori abilitati a Lake Formation.

## Impossibile accedere ai file di dati in Amazon S3
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-unable-access"></a>

Assicurarsi di aver registrato la posizione del data lake in Lake Formation.

## Eccezione di convalida della sicurezza
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-validation"></a>

EMR su EKS ha rilevato un errore di convalida della sicurezza. Contatta l' AWS assistenza per ricevere assistenza.

## Condivisione del catalogo dati e delle tabelle di AWS Glue tra account
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-across"></a>

È possibile condividere database e tabelle tra account e continuare a utilizzare Lake Formation. Per ulteriori informazioni, consulta [Condivisione dei dati tra account in Lake Formation](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/cross-account-permissions.html) e [Come posso condividere AWS Glue Data Catalog e tabelle tra account utilizzando AWS Lake](https://repost.aws/knowledge-center/glue-lake-formation-cross-account) Formation? .

## Errore di inizializzazione generato da Iceberg Job che non imposta la regione AWS
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-init-error"></a>

Il messaggio è il seguente:

```
25/02/25 13:33:19 ERROR SparkFGACExceptionSanitizer: Client received error with id = b921f9e6-f655-491f-b8bd-b2842cdc20c7, 
reason = IllegalArgumentException, message = Cannot initialize 
LakeFormationAwsClientFactory, please set client.region to a valid aws region
```

Assicurati che la configurazione di Spark `spark.sql.catalog.catalog_name.client.region` sia impostata su una regione valida.

## Iceberg Job - Lancio SparkUnsupportedOperationException
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-unsupported-error"></a>

Il messaggio è il seguente:

```
25/02/25 13:53:15 ERROR SparkFGACExceptionSanitizer: Client received error with id = 921fef42-0800-448b-bef5-d283d1278ce0, 
reason = SparkUnsupportedOperationException, message = Either glue.id or glue.account-id is set with non-default account. 
Cross account access with fine-grained access control is only supported with AWS Resource Access Manager.
```

Assicurati che la configurazione Spark `spark.sql.catalog.catalog_name.glue.account-id` sia impostata su un ID account valido.

## Iceberg Job fallisce con «403 Access Denied» durante l'operazione MERGE
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-merge-s3fileio-error"></a>

Il messaggio è il seguente:

```
software.amazon.awssdk.services.s3.model.S3Exception: Access Denied (Service: S3, Status Code: 403, 
...
	at software.amazon.awssdk.services.s3.DefaultS3Client.deleteObject(DefaultS3Client.java:3365)
	at org.apache.iceberg.aws.s3.S3FileIO.deleteFile(S3FileIO.java:162)
	at org.apache.iceberg.io.FileIO.deleteFile(FileIO.java:86)
	at org.apache.iceberg.io.RollingFileWriter.closeCurrentWriter(RollingFileWriter.java:129)
```

Disabilita le operazioni di eliminazione di S3 in Spark aggiungendo la seguente proprietà. `--conf spark.sql.catalog.s3-table-name.s3.delete-enabled=false`.