AWS Data Pipeline non è più disponibile per i nuovi clienti. I clienti esistenti di AWS Data Pipeline possono continuare a utilizzare il servizio normalmente. [Ulteriori informazioni](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/migrate-workloads-from-aws-data-pipeline/)

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# Individuazione dei log di errore
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Questa sezione spiega come trovare i vari registri di AWS Data Pipeline scrittura, che è possibile utilizzare per determinare l'origine di determinati errori ed errori. 

## Log della pipeline
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Ti consigliamo di configurare le pipeline per creare file di registro in una posizione persistente, come nell'esempio seguente in cui utilizzi il `pipelineLogUri` campo sull'`Default`oggetto di una pipeline per fare in modo che tutti i componenti della pipeline utilizzino una posizione di registro Amazon S3 per impostazione predefinita (puoi sovrascrivere questa impostazione configurando una posizione di registro in un componente specifico della pipeline).

**Nota**  
Per impostazione predefinita, Task Runner archivia i registri in una posizione diversa, che potrebbe non essere disponibile al termine della pipeline e all'interruzione dell'istanza che esegue Task Runner. Per ulteriori informazioni, consulta [Verifica della registrazione di Task Runner](dp-how-task-runner-user-managed.md#dp-verify-task-runner).

Per configurare la posizione del registro utilizzando la AWS Data Pipeline CLI in un file JSON della pipeline, inizia il file della pipeline con il testo seguente:

```
{ "objects": [
{
  "id":"Default",
  "pipelineLogUri":"s3://amzn-s3-demo-bucket/error_logs"
},
...
```

Dopo aver configurato una directory di log della pipeline, Task Runner crea una copia dei log nella directory, con la stessa formattazione e gli stessi nomi di file descritti nella sezione precedente sui log di Task Runner.

## Registri dei passaggi di Hadoop Job e Amazon EMR
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Con qualsiasi attività basata su Hadoop, ad esempio [HadoopActivity](dp-object-hadoopactivity.md)[HiveActivity](dp-object-hiveactivity.md), è [PigActivity](dp-object-pigactivity.md) possibile visualizzare i job log di Hadoop nella posizione restituita nello slot di runtime,. hadoopJobLog [EmrActivity](dp-object-emractivity.md)dispone di funzionalità di registrazione proprie e tali log vengono archiviati utilizzando la posizione scelta da Amazon EMR e restituita dallo slot di runtime,. emrStepLog Per ulteriori informazioni, consulta [View Log Files](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/DeveloperGuide/emr-manage-view-web-log-files.html) nella Amazon EMR Developer Guide.