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Behebung von Fehlern in EMR Serverless
Verwenden Sie die folgenden Informationen, um häufig auftretende Probleme zu diagnostizieren und zu beheben, auf die Sie bei der Arbeit mit Amazon EMR Serverless stoßen können.
Themen
- Fehler: Der Job ist fehlgeschlagen, da das Konto das Dienstlimit für die maximale Anzahl von V erreicht hat, die CPU es gleichzeitig verwenden kann.
- Fehler: Der Job ist fehlgeschlagen, da die Anwendung die maximumCapacity Einstellungen überschritten hat.
- Fehler: Der Job ist fehlgeschlagen, da der Worker nicht zugewiesen werden konnte, da die Anwendungsgrenze überschritten wurdemaximumCapacity.
- Fehler: Der S3-Zugriff wurde verweigert. Bitte überprüfen Sie die S3-Zugriffsberechtigungen der Job-Runtime-Rolle für die erforderlichen S3-Ressourcen.
- Fehler ModuleNotFoundError: Es wurde kein Modul benannt<module>. Informationen zur Verwendung von Python-Bibliotheken mit EMR Serverless finden Sie im Benutzerhandbuch.
- Fehler: Die Ausführungsrolle konnte nicht übernommen werden, <role name>da sie nicht existiert oder nicht mit der erforderlichen Vertrauensstellung eingerichtet ist.
Fehler: Der Job ist fehlgeschlagen, da das Konto das Dienstlimit für die maximale Anzahl von V erreicht hat, die CPU es gleichzeitig verwenden kann.
Dieser Fehler weist darauf hin, dass EMR Serverless den Job nicht senden konnte, da das Konto die maximale Kapazität überschritten hat. Erhöhen Sie die maximale Kapazität für das Konto. Überprüfen Sie Ihre Dienstlimits unter EMRServerless Service Quotas.
Fehler: Der Job ist fehlgeschlagen, da die Anwendung die maximumCapacity Einstellungen überschritten hat.
Dieser Fehler weist darauf hin, dass EMR Serverless den Job nicht senden konnte, da die Anwendung die konfigurierte maximale Kapazität überschritten hat. Erhöhen Sie die maximale Kapazität für die Anwendung.
Fehler: Der Job ist fehlgeschlagen, da der Worker nicht zugewiesen werden konnte, da die Anwendungsgrenze überschritten wurdemaximumCapacity.
Dieser Fehler weist darauf hin, dass der Job nicht abgeschlossen werden konnte. Mitarbeiter konnten nicht zugewiesen werden, da die Anwendung die maximumCapacity Einstellungen überschritten hat.
Fehler: Der S3-Zugriff wurde verweigert. Bitte überprüfen Sie die S3-Zugriffsberechtigungen der Job-Runtime-Rolle für die erforderlichen S3-Ressourcen.
Dieser Fehler weist darauf hin, dass Ihr Job keinen Zugriff auf Ihre S3-Ressourcen hat. Stellen Sie sicher, dass die Job-Runtime-Rolle berechtigt ist, auf die S3-Ressourcen zuzugreifen, die der Job verwenden muss. Weitere Informationen zu Runtime-Rollen finden Sie unterJob-Runtime-Rollen für Amazon EMR Serverless.
Fehler ModuleNotFoundError: Es wurde kein Modul benannt<module>. Informationen zur Verwendung von Python-Bibliotheken mit EMR Serverless finden Sie im Benutzerhandbuch.
Dieser Fehler weist darauf hin, dass ein Python-Modul für den Spark-Job nicht verfügbar war. Überprüfen Sie, ob die abhängigen Python-Bibliotheken für den Job verfügbar sind. Weitere Informationen zum Verpacken von Python-Bibliotheken finden Sie unterVerwenden von Python-Bibliotheken mit EMR Serverless.
Fehler: Die Ausführungsrolle konnte nicht übernommen werden, <role name>da sie nicht existiert oder nicht mit der erforderlichen Vertrauensstellung eingerichtet ist.
Dieser Fehler weist darauf hin, dass die Job-Runtime-Rolle, die Sie für den Job angegeben haben, nicht existiert oder dass für die Rolle keine Vertrauensstellung für EMR serverlose Berechtigungen besteht. Um zu überprüfen, ob die IAM Rolle existiert und ob Sie die Vertrauensrichtlinie für die Rolle ordnungsgemäß eingerichtet haben, finden Sie die Anweisungen unterJob-Runtime-Rollen für Amazon EMR Serverless.
