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# Solução de problemas
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## Registro em log
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-logging"></a>

O EMR no EKS usa perfis de recursos do Spark para dividir a execução do trabalho. O Amazon EMR no EKS usa o perfil do usuário para executar o código fornecido, enquanto o perfil do sistema impõe as políticas do Lake Formation. Você pode acessar os registros dos contêineres executados como perfil de usuário configurando a StartJobRun solicitação com [MonitoringConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/emr-eks-jobs-s3.html).

## Servidor de histórico do Spark
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O Spark History Server têm todos os eventos do Spark gerados no perfil do usuário e os eventos editados gerados pelo driver do sistema. Você pode ver todos os contêineres dos drivers do usuário e do sistema na guia **Executores**. No entanto, os links de logs estão disponíveis somente para o perfil do usuário.

## O trabalho falhou com permissões insuficientes do Lake Formation
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Certifique-se de que o perfil de execução de trabalho tenha permissões para executar `SELECT` e `DESCRIBE` na tabela que você está acessando.

## Falha na execução do trabalho com RDD
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-RDD"></a>

No momento, o EMR no EKS não oferece suporte a operações de conjunto de dados resilientes distribuídos (RDD) em trabalhos habilitados para o Lake Formation.

## Não é possível acessar arquivos de dados no Amazon S3
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Certifique-se de ter registrado a localização do data lake no Lake Formation.

## Exceção de validação de segurança
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-validation"></a>

O EMR no EKS detectou um erro de validação de segurança. Entre em contato com o AWS suporte para obter assistência.

## Compartilhando o catálogo de dados e tabelas do AWS Glue entre contas
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-across"></a>

Você pode compartilhar bancos de dados e tabelas entre contas e ainda usar o Lake Formation. Para obter mais informações, consulte [Compartilhamento de dados entre contas no Lake Formation](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/cross-account-permissions.html) e [Como faço para compartilhar o catálogo de dados e tabelas do AWS Glue entre contas usando o AWS Lake](https://repost.aws/knowledge-center/glue-lake-formation-cross-account) Formation? .

## Erro de inicialização do Iceberg Job que não configura a região AWS
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-init-error"></a>

A mensagem é a seguinte:

```
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
```

Certifique-se de que a configuração do Spark `spark.sql.catalog.catalog_name.client.region` esteja definida como uma região válida.

## Lançamento de empregos no Iceberg SparkUnsupportedOperationException
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-unsupported-error"></a>

A mensagem é a seguinte:

```
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.
```

Certifique-se de que a configuração do Spark `spark.sql.catalog.catalog_name.glue.account-id` esteja definida como um ID de conta válido.

## Falha no trabalho Iceberg com “403 Acesso negado” durante a operação MERGE
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-merge-s3fileio-error"></a>

A mensagem é a seguinte:

```
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)
```

Desabilite as operações de exclusão do S3 no Spark adicionando a seguinte propriedade. `--conf spark.sql.catalog.s3-table-name.s3.delete-enabled=false`.