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# Résolution des problèmes
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting"></a>

## Logging
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-logging"></a>

EMR sur EKS utilise les profils de ressources Spark pour diviser l'exécution des tâches. Amazon EMR on EKS utilise le profil utilisateur pour exécuter le code que vous avez fourni, tandis que le profil système applique les politiques de Lake Formation. Vous pouvez accéder aux journaux des conteneurs exécutés en tant que profil utilisateur en configurant la StartJobRun demande avec [MonitoringConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/emr-eks-jobs-s3.html).

## Serveur d'historique Spark
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-spark-history"></a>

Le serveur d'historique Spark contient tous les événements Spark générés à partir du profil utilisateur et les événements expurgés générés à partir du pilote du système. Vous pouvez voir tous les conteneurs provenant des pilotes utilisateur et système dans l'onglet **Executors**. Toutefois, les liens du journal ne sont disponibles que pour le profil utilisateur.

## Échec de la tâche en raison d’autorisations insuffisantes pour Lake Formation
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-job-failed"></a>

Assurez-vous que votre rôle d'exécution de tâches dispose des autorisations nécessaires pour s'exécuter `SELECT` et `DESCRIBE` sur la table à laquelle vous accédez.

## Échec de l’exécution de la tâche avec RDD
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-RDD"></a>

EMR sur EKS ne prend actuellement pas en charge les opérations de jeu de données distribué résilient (RDD) sur les tâches Lake. Formation-enabled 

## Impossible d’accéder aux fichiers de données dans Amazon S3
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-unable-access"></a>

Assurez-vous d’avoir enregistré l’emplacement du lac de données dans Lake Formation.

## Exception de validation de sécurité
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-validation"></a>

EMR sur EKS a détecté une erreur de validation de sécurité. Contactez le AWS support pour obtenir de l'aide.

## PartageAWSGlue Data Catalog et tableaux pour tous les comptes
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-across"></a>

Vous pouvez partager des bases de données et des tables entre les comptes tout en continuant à utiliser Lake Formation. Pour plus d'informations, consultez les sections [Partage de Cross-account données dans Lake Formation](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/cross-account-permissions.html) et [How do I share AWS Glue Data Catalog et tableaux entre comptes croisés à l'aide de AWS Lake Formation](https://repost.aws/knowledge-center/glue-lake-formation-cross-account) ? .

## Iceberg Job lance une erreur d'initialisation et ne définit pas leAWSregion
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-init-error"></a>

Le message est le suivant :

```
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
```

Assurez-vous que la configuration de Spark `spark.sql.catalog.{{catalog_name}}.client.region` est définie sur une région valide.

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

Le message est le suivant :

```
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.
```

Assurez-vous que la configuration Spark `spark.sql.catalog.{{catalog_name}}.glue.account-id` est définie sur un identifiant de compte valide.

## Iceberg Job échoue avec « 403 accès refusé » lors de l'opération MERGE
<a name="security_iam_fgac-troubleshooting-merge-s3fileio-error"></a>

Le message est le suivant :

```
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)
```

Désactivez les opérations S3 Delete dans Spark en ajoutant la propriété suivante. `--conf spark.sql.catalog.{{s3-table-name}}.s3.delete-enabled=false`.