AWS Data Pipeline 不再提供給新客戶。的現有客戶 AWS Data Pipeline 可以繼續正常使用服務。[進一步了解](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/migrate-workloads-from-aws-data-pipeline/)

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 尋找錯誤日誌
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本節說明如何尋找 AWS Data Pipeline 寫入的各種日誌，您可以使用這些日誌來判斷特定失敗和錯誤的來源。

## 管道日誌
<a name="dp-pipeline-logs"></a>

我們建議您設定管道在持久性位置建立日誌檔案，例如在下列範例中，您在管道的 `Default` 物件上使用 `pipelineLogUri` 欄位，讓所有管道元件預設使用 Amazon S3 日誌位置 （您可以透過在特定管道元件中設定日誌位置來覆寫此項目）。

**注意**  
依預設，Task Runner 會將其日誌存放在不同的位置，這可能在管道完成且執行 Task Runner 的執行個體終止時無法使用。如需詳細資訊，請參閱[驗證任務執行器記錄](dp-how-task-runner-user-managed.md#dp-verify-task-runner)。

若要在管道 JSON 檔案中使用 AWS Data Pipeline CLI 設定日誌位置，請使用下列文字開始您的管道檔案：

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

設定管道日誌目錄之後，Task Runner 會在您的目錄中建立日誌的副本，其格式和檔案名稱與上一節有關任務執行器日誌的描述相同。

## Hadoop 任務和 Amazon EMR 步驟日誌
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透過任何 Hadoop 型活動[HiveActivity](dp-object-hiveactivity.md)，例如 [HadoopActivity](dp-object-hadoopactivity.md)、 或 [PigActivity](dp-object-pigactivity.md) ，您可以在執行時間槽中傳回的位置檢視 Hadoop 任務日誌，hadoopJobLog。 [EmrActivity](dp-object-emractivity.md) 有自己的記錄功能，而這些日誌會使用 Amazon EMR 選擇的位置存放，並由執行時間槽 emrStepLog 傳回。如需詳細資訊，請參閱《Amazon EMR 開發人員指南》中的[檢視日誌檔案](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/DeveloperGuide/emr-manage-view-web-log-files.html)。