该错误通常是由于事件源与目标Lambda函数不兼容而引起的。为了解决此问题，有以下几种方法可供尝试：

1. 确认事件源的ARN（Amazon 资源名称）与Lambda函数的ARN匹配。在Lambda 控制台的'事件源”页面上检查ARN并将其与代码中的ARN进行比较。

2. 检查Lambda函数的权限。请确保Lambda函数拥有与事件源的操作相匹配的IAM执行权限。

3. 更新事件源的配置。如果事件源的配置不正确，则可能会引发此异常。请检查事件源的配置，例如时间表或SNS主题筛选器，以确保它们正确。

以下是一个使用AWS Lambda和Amazon Kinesis的示例代码，可以帮助解决此问题：

import boto3

kinesis = boto3.client('kinesis')

def lambda_handler(event, context):
    stream_name = 'my-stream-name'
    shard_id = event['Records'][0]['kinesis']['partitionKey']
    starting_sequence_number = event['Records'][0]['kinesis']['sequenceNumber']

    response = kinesis.describe_stream(StreamName=stream_name)
    shard_iterator = kinesis.get_shard_iterator(StreamName=stream_name, ShardId=shard_id, ShardIteratorType='AT_SEQUENCE_NUMBER', StartingSequenceNumber=starting_sequence_number)

    while True:
        out = kinesis.get_records(ShardIterator=shard_iterator['ShardIterator'], Limit=100)
        if len(out['Records']) == 0:
            break

        for record in out['Records']:
            print(record)

    return 'Successfully processed {} records.'.format(len(out['Records']))

此代码将从Amazon Kinesis数据流中检索记录并将其打印到控制台，以演示如何处理与AWS Lambda事件源映射相关的异常。