Solución de errores en AWS Glue Spark - AWS Glue
Error: Resource unavailable (Recurso no disponible)Error: Could Not Find S3 Endpoint or NAT Gateway for subnetId in VPC (No se encontró el punto de conexión S3 o puerta de enlace NAT para subnetId en la VPC)Error: Inbound Rule in Security Group Required (La regla de entrada del grupo de seguridad es obligatoria)Error: Outbound Rule in Security Group Required (La regla de salida del grupo de seguridad es obligatoria)Error: la ejecución del trabajo ha fallado porque el rol transferido debe tener permisos de asuma el rol para el AWS Glue servicioError: la DescribeVpcEndpoints acción no está autorizada. No se puede validar el ID de VPC vpc-idError: la DescribeRouteTables acción no está autorizada. No se pudo validar el ID de subred: ID de subred en el ID de VPC: vpc-idError: no se pudo llamar a ec2: DescribeSubnetsError: no se pudo llamar a ec2: DescribeSecurityGroupsError: Could Not Find Subnet for AZ (No se pudo encontrar la subred de AZ)Error: Job run exception when writing to a JDBC target (Excepción de ejecución de flujo de trabajo al escribir en un destino JDBC)Error: Amazon S3: The operation is not valid for the object's storage classError: Amazon S3 timeout (Tiempo de espera de Amazon S3)Error: Amazon S3 access denied (Acceso denegado a Amazon S3)Error: Amazon S3 access key ID does not exist (El ID de clave de acceso de Amazon S3 no existe)Se produce un error en la ejecución de trabajo al obtener acceso a Amazon S3 con un URI de s3a://Error: Amazon S3 service token expired (Token de servicio de Amazon S3 caducado)Error: No private DNS for network interface found (No se encontró un DNS privado para la interfaz de red)Error: Development endpoint provisioning failed (Error en el aprovisionamiento del punto de conexión de desarrollo)Error: Notebook Server CREATE_FAILED (CREATE_FAILED el servidor del bloc de notas)Error: Local notebook fails to start (El bloc de notas local no se inicia)Error: Running crawler failed (Error de ejecución del rastreador)Error: Partitions were not updated (Las particiones no se han actualizado)Error: no se pudo actualizar el marcador de trabajo debido a que la versión no coincideError: A job is reprocessing data when job bookmarks are enabled (Un trabajo está reprocesando datos cuando los marcadores de trabajo están habilitados)Error: comportamiento de conmutación por error entre VPC en AWS Glue

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Solución de errores en AWS Glue Spark

Si encuentra errores en AWS Glue, utilice las siguientes soluciones para encontrar el origen de los problemas y solucionarlos.

nota

El AWS Glue GitHub repositorio contiene instrucciones adicionales para la solución de problemas en las AWS Glue Preguntas frecuentes.

Temas

Error: Resource unavailable (Recurso no disponible)

Si AWS Glue devuelve el mensaje de que un recurso no está disponible, puedes ver los mensajes de error o los registros para obtener más información sobre el problema. Las siguientes tareas describen métodos generales para solucionar problemas.

  • Por cada conexión o punto de enlace de desarrollo que utilice, compruebe que el clúster no se haya quedado sin interfaces de red elásticas.

Error: Could Not Find S3 Endpoint or NAT Gateway for subnetId in VPC (No se encontró el punto de conexión S3 o puerta de enlace NAT para subnetId en la VPC)

Compruebe el ID de la subred y el ID de la VPC indicados en el mensaje como ayuda para diagnosticar el problema.

  • Compruebe que tenga un punto de conexión de VPC de Amazon S3 configurado, elemento obligatorio con AWS Glue. Además, compruebe la gateway de NAT si forma parte de su configuración. Para obtener más información, consulte Puntos de enlace de Amazon VPC para Amazon S3.

Error: Inbound Rule in Security Group Required (La regla de entrada del grupo de seguridad es obligatoria)

Al menos un grupo de seguridad debe abrir todos los puertos de entrada. Para limitar el tráfico, el grupo de seguridad de origen de su regla de entrada puede restringirse al mismo grupo de seguridad.

Error: Outbound Rule in Security Group Required (La regla de salida del grupo de seguridad es obligatoria)

Al menos un grupo de seguridad debe abrir todos los puertos de salida. Para limitar el tráfico, el grupo de seguridad de origen de su regla de salida puede restringirse al mismo grupo de seguridad.

Error: la ejecución del trabajo ha fallado porque el rol transferido debe tener permisos de asuma el rol para el AWS Glue servicio

El usuario que define un flujo de trabajo debe tener permiso para iam:PassRole para AWS Glue.

Error: la DescribeVpcEndpoints acción no está autorizada. No se puede validar el ID de VPC vpc-id

  • Comprueba la política a la que se ha transferido el permiso. AWS Glue ec2:DescribeVpcEndpoints

Error: la DescribeRouteTables acción no está autorizada. No se pudo validar el ID de subred: ID de subred en el ID de VPC: vpc-id

  • Comprueba la política a AWS Glue la ec2:DescribeRouteTables que se ha transferido el permiso.

Error: no se pudo llamar a ec2: DescribeSubnets

  • Compruebe la política a la que se ha AWS Glue enviado el ec2:DescribeSubnets permiso.

Error: no se pudo llamar a ec2: DescribeSecurityGroups

  • Compruebe la política a la que se ha AWS Glue enviado el ec2:DescribeSecurityGroups permiso.

Error: Could Not Find Subnet for AZ (No se pudo encontrar la subred de AZ)

  • Es posible que la zona de disponibilidad no esté disponible para AWS Glue. Cree y utilice una nueva subred en una zona de disponibilidad que no sea la que se ha especificado en el mensaje.

Error: Job run exception when writing to a JDBC target (Excepción de ejecución de flujo de trabajo al escribir en un destino JDBC)

Cuando ejecuta un flujo de trabajo que escribe en un destino JDBC, es posible que el flujo de trabajo presente errores en los siguientes casos:

  • Si su flujo de trabajo escribe en una tabla de Microsoft SQL Server y la tabla tiene definidas columnas de tipo Boolean, la tabla tiene que definirse previamente en la base de datos de SQL Server. Cuando defina el trabajo en la AWS Glue consola mediante un destino de SQL Server con la opción Crear tablas en el destino de datos, no asigne ninguna columna de origen a una columna de destino con un tipo de datosBoolean. Es posible que se produzca un error cuando el flujo de trabajo se ejecute.

    Para evitar el error, ejecute la siguiente operación:

    • Elija una tabla existente con la columna Boolean (booleana).

    • Edite la transformación ApplyMapping y mapee la columna Boolean del origen con un número o una cadena del destino.

    • Edite la transformación ApplyMapping para eliminar la columna Boolean del origen.

  • Si su flujo de trabajo escribe en una tabla de Oracle, es posible que deba ajustar la longitud de los nombres de los objetos de Oracle. En algunas versiones de Oracle, la longitud de identificador máxima está limitada a 30 o 128 bytes. Este límite afecta a los nombres de tablas y de columnas de los almacenes de datos de destino de Oracle.

    Para evitar el error, ejecute la siguiente operación:

    • Dé un nombre a las tablas de destino de Oracle que esté dentro de los límites de su versión.

    • Los nombres de columna predeterminados se generan a partir de los nombres de campos de los datos. Para gestionar el error cuando los nombres de las columnas superan el límite establecido, utilice las transformaciones ApplyMapping o RenameField para cambiar el nombre de la columna para que esté dentro del límite aceptado.

Error: Amazon S3: The operation is not valid for the object's storage class

Si AWS Glue devuelve este error, es posible que su AWS Glue trabajo haya estado leyendo datos de tablas que tienen particiones en todos los niveles de clases de almacenamiento de Amazon S3.

  • Al utilizar las exclusiones de clases de almacenamiento, puede asegurarse de que sus AWS Glue trabajos funcionarán en tablas que tengan particiones en estos niveles de clases de almacenamiento. Sin exclusiones, los trabajos que leen datos de estos niveles fallan con el siguiente error: AmazonS3Exception: The operation is not valid for the object's storage class.

    Para obtener más información, consulte Exclusión de clases de almacenamiento de Amazon S3.

Error: Amazon S3 timeout (Tiempo de espera de Amazon S3)

Si AWS Glue devuelve un error en el que se ha agotado el tiempo de espera de la conexión, puede deberse a que está intentando acceder a un bucket de Amazon S3 en otra AWS región.

  • Un punto de enlace de VPC de Amazon S3 solo puede enrutar el tráfico a buckets dentro de una región. AWS Si necesita conectarse a buckets de otras regiones, puede recurrir a una gateway de NAT para evitar este problema. Para obtener más información, consulte Puerta de enlace NAT.

Error: Amazon S3 access denied (Acceso denegado a Amazon S3)

Si AWS Glue devuelve un error de acceso denegado a un bucket u objeto de Amazon S3, puede deberse a que la función de IAM proporcionada no tiene una política que autorice su almacén de datos.

  • Un flujo de trabajo de ETL debe tener acceso al almacén de datos de Amazon S3 utilizado como origen o destino. Un rastreador debe tener acceso al almacén de datos de Amazon S3 que rastrea. Para obtener más información, consulte Paso 2: creación de un rol de IAM para AWS Glue.

Error: Amazon S3 access key ID does not exist (El ID de clave de acceso de Amazon S3 no existe)

Si AWS Glue devuelve un error con el identificador de la clave de acceso y no existe al ejecutar un trabajo, puede deberse a uno de los siguientes motivos:

  • Un trabajo de ETL utiliza un rol de IAM para obtener acceso a los almacenes de datos. Confirme que el rol de IAM de su trabajo no se haya eliminado antes de iniciar el trabajo.

  • Un rol de IAM contiene permisos para obtener acceso a sus almacenes de datos. Confirme que todas las políticas de Amazon S3 asociadas que contengan s3:ListBucket sean correctas.

Se produce un error en la ejecución de trabajo al obtener acceso a Amazon S3 con un URI de s3a://

Si un trabajo devuelve un error similar a Failed to parse XML document with handler class (No se pudo analizar documento XML con la clase de controlador), podría deberse a un error al intentar enumerar centenares de archivos mediante un URI s3a://. Obtenga acceso a su almacén de datos mediante un URI s3:// en su lugar. En el siguiente seguimiento de excepciones se destacan los errores que se buscan:


1.	com.amazonaws.SdkClientException: Failed to parse XML document with handler class com.amazonaws.services.s3.model.transform.XmlResponsesSaxParser$ListBucketHandler
2.	at com.amazonaws.services.s3.model.transform.XmlResponsesSaxParser.parseXmlInputStream(XmlResponsesSaxParser.java:161)
3.	at com.amazonaws.services.s3.model.transform.XmlResponsesSaxParser.parseListBucketObjectsResponse(XmlResponsesSaxParser.java:317)
4.	at com.amazonaws.services.s3.model.transform.Unmarshallers$ListObjectsUnmarshaller.unmarshall(Unmarshallers.java:70)
5.	at com.amazonaws.services.s3.model.transform.Unmarshallers$ListObjectsUnmarshaller.unmarshall(Unmarshallers.java:59)
6.	at com.amazonaws.services.s3.internal.S3XmlResponseHandler.handle(S3XmlResponseHandler.java:62)
7.	at com.amazonaws.services.s3.internal.S3XmlResponseHandler.handle(S3XmlResponseHandler.java:31)
8.	at com.amazonaws.http.response.AwsResponseHandlerAdapter.handle(AwsResponseHandlerAdapter.java:70)
9.	at com.amazonaws.http.AmazonHttpClient$RequestExecutor.handleResponse(AmazonHttpClient.java:1554)
10.	at com.amazonaws.http.AmazonHttpClient$RequestExecutor.executeOneRequest(AmazonHttpClient.java:1272)
11.	at com.amazonaws.http.AmazonHttpClient$RequestExecutor.executeHelper(AmazonHttpClient.java:1056)
12.	at com.amazonaws.http.AmazonHttpClient$RequestExecutor.doExecute(AmazonHttpClient.java:743)
13.	at com.amazonaws.http.AmazonHttpClient$RequestExecutor.executeWithTimer(AmazonHttpClient.java:717)
14.	at com.amazonaws.http.AmazonHttpClient$RequestExecutor.execute(AmazonHttpClient.java:699)
15.	at com.amazonaws.http.AmazonHttpClient$RequestExecutor.access$500(AmazonHttpClient.java:667)
16.	at com.amazonaws.http.AmazonHttpClient$RequestExecutionBuilderImpl.execute(AmazonHttpClient.java:649)
17.	at com.amazonaws.http.AmazonHttpClient.execute(AmazonHttpClient.java:513)
18.	at com.amazonaws.services.s3.AmazonS3Client.invoke(AmazonS3Client.java:4325)
19.	at com.amazonaws.services.s3.AmazonS3Client.invoke(AmazonS3Client.java:4272)
20.	at com.amazonaws.services.s3.AmazonS3Client.invoke(AmazonS3Client.java:4266)
21.	at com.amazonaws.services.s3.AmazonS3Client.listObjects(AmazonS3Client.java:834)
22.	at org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem.getFileStatus(S3AFileSystem.java:971)
23.	at org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem.deleteUnnecessaryFakeDirectories(S3AFileSystem.java:1155)
24.	at org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem.finishedWrite(S3AFileSystem.java:1144)
25.	at org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AOutputStream.close(S3AOutputStream.java:142)
26.	at org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream$PositionCache.close(FSDataOutputStream.java:74)
27.	at org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream.close(FSDataOutputStream.java:108)
28.	at org.apache.parquet.hadoop.ParquetFileWriter.end(ParquetFileWriter.java:467)
29.	at org.apache.parquet.hadoop.InternalParquetRecordWriter.close(InternalParquetRecordWriter.java:117)
30.	at org.apache.parquet.hadoop.ParquetRecordWriter.close(ParquetRecordWriter.java:112)
31.	at org.apache.spark.sql.execution.datasources.parquet.ParquetOutputWriter.close(ParquetOutputWriter.scala:44)
32.	at org.apache.spark.sql.execution.datasources.FileFormatWriter$SingleDirectoryWriteTask.releaseResources(FileFormatWriter.scala:252)
33.	at org.apache.spark.sql.execution.datasources.FileFormatWriter$$anonfun$org$apache$spark$sql$execution$datasources$FileFormatWriter$$executeTask$3.apply(FileFormatWriter.scala:191)
34.	at org.apache.spark.sql.execution.datasources.FileFormatWriter$$anonfun$org$apache$spark$sql$execution$datasources$FileFormatWriter$$executeTask$3.apply(FileFormatWriter.scala:188)
35.	at org.apache.spark.util.Utils$.tryWithSafeFinallyAndFailureCallbacks(Utils.scala:1341)
36.	at org.apache.spark.sql.execution.datasources.FileFormatWriter$.org$apache$spark$sql$execution$datasources$FileFormatWriter$$executeTask(FileFormatWriter.scala:193)
37.	at org.apache.spark.sql.execution.datasources.FileFormatWriter$$anonfun$write$1$$anonfun$3.apply(FileFormatWriter.scala:129)
38.	at org.apache.spark.sql.execution.datasources.FileFormatWriter$$anonfun$write$1$$anonfun$3.apply(FileFormatWriter.scala:128)
39.	at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:87)
40.	at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:99)
41.	at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:282)
42.	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
43.	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
44.	at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

Error: Amazon S3 service token expired (Token de servicio de Amazon S3 caducado)

Al transferir datos hacia y desde Amazon Redshift, se utilizan las credenciales temporales de Amazon S3, que caducan después de 1 hora. Si tiene un trabajo de larga duración, se podría producir un error. Para obtener información acerca de cómo configurar sus trabajos de larga duración para mover datos hacia y desde Amazon Redshift, consulte aws-glue-programming-etl-connect-redshift-home.

Error: No private DNS for network interface found (No se encontró un DNS privado para la interfaz de red)

Si un flujo de trabajo genera un error o un punto de enlace de desarrollo no aprovisiona correctamente, podría ser debido a un problema en la configuración de la red.

  • Si utiliza el DNS suministrado por Amazon, el valor de enableDnsHostnames debe establecerse en true. Para obtener más información, consulte DNS.

Error: Development endpoint provisioning failed (Error en el aprovisionamiento del punto de conexión de desarrollo)

Si AWS Glue no se aprovisiona correctamente un terminal de desarrollo, puede deberse a un problema en la configuración de la red.

  • Cuando defina un punto de enlace de desarrollo, la VPC, la subred y los grupos de seguridad se validan para confirmar que cumplan determinados requisitos.

  • Si ha proporcionado la clave pública SSH opcional, compruebe que esta sea una clave pública SSH válida.

  • Consulte en la consola de la VPC que su VPC utilice la opción DHCP option set (Conjunto de opciones de DHCP) válida. Para obtener más información, consulte Conjuntos de opciones de DHCP.

  • Si el clúster permanece en estado PROVISIONING (APROVISIONAMIENTO), póngase en contacto con AWS Support.

Error: Notebook Server CREATE_FAILED (CREATE_FAILED el servidor del bloc de notas)

Si AWS Glue no se crea el servidor portátil para un terminal de desarrollo, puede deberse a uno de los siguientes problemas:

  • AWS Glue transfiere una función de IAM a Amazon EC2 cuando configura el servidor del portátil. El rol de IAM debe tener una relación de confianza con Amazon EC2.

  • El rol de IAM debe tener un perfil de instancias con el mismo nombre. Cuando crea el rol para Amazon EC2 con la consola de IAM, se crea automáticamente el perfil de instancias con el mismo nombre. Compruebe si el registro contiene un error de nombre de perfil de instancias iamInstanceProfile.name no válido. Para obtener más información, consulte Utilización de perfiles de instancia.

  • Compruebe que su rol tenga permiso para obtener acceso a buckets aws-glue* en la política que pasa para crear el servidor del bloc de notas.

Error: Local notebook fails to start (El bloc de notas local no se inicia)

Si el bloc de notas local no se inicia y notifica errores del tipo que un directorio o una carpeta no se pueden encontrar, podría ser debido a uno de los siguientes problemas:

  • Si usa Microsoft Windows, asegúrese de que la variable de entorno JAVA_HOME apunte al directorio de Java correcto. Es posible actualizar Java sin actualizar esta variable; si la variable apunta a una carpeta que ya no existe, los cuadernos de Jupyter no se iniciarán.

Error: Running crawler failed (Error de ejecución del rastreador)

Si AWS Glue no se ejecuta correctamente un rastreador para catalogar los datos, puede deberse a uno de los siguientes motivos. En primer lugar compruebe si un error aparece en la lista de rastreadores de la consola de AWS Glue . Compruebe si hay un icono de exclamación junto al nombre del rastreador y pase el ratón por encima del icono para ver si hay mensajes asociados.

  • Compruebe los registros del rastreador ejecutado en CloudWatch Registros, en. /aws-glue/crawlers

Error: Partitions were not updated (Las particiones no se han actualizado)

En caso de que sus particiones no estuvieran actualizadas en el catálogo de datos cuando ejecutó un trabajo de ETL, estas instrucciones de registro de la DataSink clase incluida en los CloudWatch registros pueden resultarle útiles:

  • "Attempting to fast-forward updates to the Catalog - nameSpace:": muestra qué base de datos, tabla e identificador de catálogo se intenta modificar en este trabajo. Si esta instrucción no está aquí, compruebe si enableUpdateCatalog está establecido en true y se ha pasado correctamente como un parámetro getSink() o en additional_options.

  • "Schema change policy behavior:": muestra qué valor updateBehavior del esquema se ha pasado.

  • "Schemas qualify (schema compare):": será true o false.

  • "Schemas qualify (case-insensitive compare):": será true o false.

  • Si ambos son falsos y el suyo no updateBehavior está establecido en él UPDATE_IN_DATABASE, el DynamicFrame esquema debe ser idéntico o contener un subconjunto de las columnas que aparecen en el esquema de la tabla del catálogo de datos.

Para obtener más información sobre actualización de particiones, consulte Cómo actualizar el esquema y añadir nuevas particiones al Catálogo de datos mediante trabajos de ETL de AWS Glue.

Error: no se pudo actualizar el marcador de trabajo debido a que la versión no coincide

Es posible que esté intentando parametizar AWS Glue trabajos para aplicar la misma transformación/lógica en diferentes conjuntos de datos en Amazon S3. Desea realizar un seguimiento de los archivos procesados en las ubicaciones proporcionadas. Cuando ejecuta el mismo trabajo en el mismo bucket de origen y escribe en el mismo destino o en uno diferente simultáneamente (concurrencia >1), el trabajo falla con este error:

py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while callingz:com.amazonaws.services.glue.util.Job.commit.:com.amazonaws.services.gluejobexecutor.model.VersionMismatchException: Continuation update failed due to version mismatch. Expected version 2 but found version 3

Solución: establezca la concurrencia en 1 o no ejecute el trabajo simultáneamente.

Actualmente, los AWS Glue marcadores no admiten la ejecución simultánea de tareas y las confirmaciones fallarán.

Error: A job is reprocessing data when job bookmarks are enabled (Un trabajo está reprocesando datos cuando los marcadores de trabajo están habilitados)

Puede haber casos en los que haya activado los marcadores de tareas, pero su AWS Glue tarea de ETL consista en reprocesar datos que ya se habían procesado en una ejecución anterior. Compruebe si hay estas causas comunes de este error:

Simultaneidad máxima

Si el número máximo establecido de ejecuciones concurrentes para el trabajo es mayor que el valor predeterminado de 1, esto puede interferir con los marcadores de trabajo. Esto puede suceder cuando los marcadores de trabajo comprueban la hora de la última modificación para verificar los objetos que deben volver a procesarse. Para obtener más información, consulte la discusión de simultaneidad máxima en Configurar las propiedades de los trabajos de Spark en AWS Glue.

Objeto de trabajo ausente

Asegúrese de que su script de ejecución de trabajo termina con la siguiente confirmación:

job.commit()

Al incluir este objeto, AWS Glue registra la marca de tiempo y la ruta de la ejecución del trabajo. Si vuelve a ejecutar el trabajo con la misma ruta, AWS Glue procesa solo los archivos nuevos. Si no incluye este objeto y los marcadores de trabajo están habilitados, el trabajo vuelve a procesar los archivos ya procesados junto con los nuevos archivos y crea redundancia en el almacén de datos de destino del trabajo.

Parámetro de contexto de transformación ausente

El contexto de transformación es un parámetro opcional en la clase GlueContext, pero los marcadores de trabajo no funcionan si no lo incluye. Para resolver este error, añada el parámetro de contexto de transformación al crear el DynamicFrame, como se muestra a continuación:

sample_dynF=create_dynamic_frame_from_catalog(database, table_name,transformation_ctx="sample_dynF")
Origen de entrada

Si utiliza una base de datos relacional (una conexión JDBC) para la fuente de entrada, los marcadores de trabajo funcionan solamente si las claves de principal de la tabla se encuentran en orden secuencial. Los marcadores de trabajo funcionan en nuevas filas, pero no en filas actualizadas. Esto se debe a que los marcadores de trabajo buscan las claves principales, que ya existen. Esto no se aplica si su origen de entrada es Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

Hora de la última modificación

Para orígenes de entrada de Amazon S3, los marcadores de trabajo comprueban la hora de última modificación de los objetos, en lugar de los nombres de archivo, para verificar qué objetos deben volver a procesarse. Si los datos de origen de entrada se han modificado desde la última ejecución de trabajo, los archivos se vuelven a procesar al ejecutar el trabajo de nuevo.

Error: comportamiento de conmutación por error entre VPC en AWS Glue

El siguiente proceso se utiliza para la conmutación por error de los trabajos de la AWS Glue versión 4.0 y versiones anteriores.

Resumen: se selecciona una AWS Glue conexión en el momento en que se envía la ejecución de un trabajo. Si la ejecución del trabajo presenta algunos problemas (falta de direcciones IP, conectividad al origen, problema de enrutamiento), la ejecución fallará. Si los reintentos están configurados, AWS Glue lo volverá a intentar con la misma conexión.

  1. Para cada intento de ejecución, AWS Glue comprobará el estado de las conexiones en el orden indicado en la configuración del trabajo, hasta que encuentre una que pueda utilizar. En caso de que se produzca un error en la zona de disponibilidad (AZ), las conexiones procedentes de esa zona no superarán la comprobación y se omitirán.

  2. AWS Glue valida la conexión con lo siguiente:

    • comprueba si el identificador y la subred de Amazon VPC son válidos.

    • comprueba que existe una puerta de enlace NAT o un punto de conexión de VPC de Amazon.

    • comprueba que la subred tiene más de 0 direcciones IP asignadas.

    • comprueba que la AZ esté en buen estado.

    AWS Glue no puede verificar la conectividad en el momento del envío de la ejecución del trabajo.

  3. En el caso de los trabajos que utilizan Amazon VPC, todos los controladores y ejecutores se crearán en la misma zona de disponibilidad con la conexión seleccionada en el momento de enviar el trabajo.

  4. Si los reintentos están configurados, AWS Glue lo volverá a intentar con la misma conexión. Esto se debe a que no podemos garantizar que los problemas con esta conexión se prolonguen durante mucho tiempo. Si una zona de disponibilidad falla, el trabajo existente que se ejecuta (según la etapa de ejecución del trabajo) en esa zona puede fallar. Al volver a intentarlo, se debe detectar un error en la zona de disponibilidad y elegir otra zona de disponibilidad para la nueva ejecución.