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# Solução de problemas AWS Clean Rooms
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Se você encontrar problemas durante o uso AWS Clean Rooms, poderá usar o AWS MCP Server para diagnosticar problemas automaticamente ou consultar os problemas comuns listados nos tópicos abaixo para obter uma resolução manual.

## Usando o AWS MCP para solucionar problemas de salas limpas
<a name="troubleshoot-mcp-clean-rooms"></a>

Você pode usar o [AWS MCP Server](https://docs.aws.amazon.com/agent-toolkit/latest/userguide/mcp-server.html) com qualquer MCP-compatible cliente para diagnosticar e resolver automaticamente problemas comuns de salas limpas. A habilidade aws-cleanrooms pode ajudar com o seguinte:
+ Erros de **permissão — erros** de acesso negado ao executar consultas protegidas, gravar resultados, acessar tabelas configuradas ou realizar operações entre contas. A habilidade verifica sistematicamente as políticas de função do IAM, as políticas de bucket do S3, as políticas de chaves do KMS, as permissões do Lake Formation e a configuração de confiança entre contas.
+ ** CloudWatch Registros ausentes para trabalhos de modelo de ML personalizados** — CloudWatch registros que não aparecem para trabalhos de treinamento ou inferência de modelos personalizados. A habilidade verifica a configuração de privacidade, a configuração de ML, as permissões de função e a existência de grupos de registros.

Para começar, instale e configure o servidor AWS MCP. Para obter instruções de configuração, consulte o guia de [configuração do servidor AWS MCP](https://docs.aws.amazon.com/agent-toolkit/latest/userguide/getting-started-aws-mcp-server.html).

## Problemas comuns
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Esta seção descreve alguns problemas comuns que podem surgir durante o uso AWS Clean Rooms e como corrigi-los.

**Topics**
+ [Uma ou mais tabelas referenciadas pela consulta não podem ser acessadas pelo perfil de serviço associado. O table/role proprietário deve conceder à função de serviço acesso à tabela.](#table-not-accessible)
+ [Um dos conjuntos de dados subjacentes tem um formato de arquivo incompatível.](#dataset-has-unsupported-file-format)
+ [Os resultados da consulta não são os esperados ao usar a computação criptográfica para Salas limpas.](#troubleshoot-query-results-c3r)
+ [AWS Clean Rooms Spark SQL: dados de partição ausentes](#troubleshoot-missing-partition-data)

### Uma ou mais tabelas referenciadas pela consulta não podem ser acessadas pelo perfil de serviço associado. O table/role proprietário deve conceder à função de serviço acesso à tabela.
<a name="table-not-accessible"></a>
+ Verifique se as permissões para o perfil de serviço estão configuradas conforme necessário. Para obter mais informações, consulte [Conf AWS Clean Rooms iguração](setting-up.md). 

### Um dos conjuntos de dados subjacentes tem um formato de arquivo incompatível.
<a name="dataset-has-unsupported-file-format"></a>
+ Certifique-se de que seu conjunto de dados esteja em um dos formatos de arquivo compatíveis:
  + Parquet 
  + RCFile
  + TextFile
  + SequenceFile
  + RegexSerde
  + OpenCSV
  + AVRO
  + JSON

  Para obter mais informações, consulte [Formatos de dados para AWS Clean Rooms](data-formats.md).

### Os resultados da consulta não são os esperados ao usar a computação criptográfica para Salas limpas.
<a name="troubleshoot-query-results-c3r"></a>

Se você estiver usando Computação Criptográfica para o Clean Rooms (C3R), verifique se sua consulta usa colunas criptografadas corretamente: 
+ As colunas sealed são usadas somente em cláusulas SELECT.
+ As colunas fingerprint são usadas somente em cláusulas JOIN (e cláusulas GROUP BY sob certas condições).
+ Que você só tem colunas JOINing fingerprint com o mesmo nome se as configurações de colaboração exigirem isso.

Para obter mais informações, consulte [Computação criptográfica para Clean Rooms](crypto-computing.md) e [Tipos de colunas em computação criptográfica para o Clean Rooms](crypto-computing-column-types.md).

### AWS Clean Rooms Spark SQL: dados de partição ausentes
<a name="troubleshoot-missing-partition-data"></a>

Todas as partições no também AWS Glue Data Catalog devem ter dados no S3. O motor usa a configuração Spark `spark.sql.files.ignoreMissingFiles=False`

Para obter mais informações, consulte [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 você encontrar esse erro, receberá a seguinte mensagem de erro: `"Missing partition data: One of the configured tables is partitioned and one or more of the partitions does not have data".`

Compare seus dados presentes no Amazon S3 com as partições listadas na tabela AWS Glue Data Catalog . Exclua partições que não tenham dados correspondentes no S3.