久久久久久久av_日韩在线中文_看一级毛片视频_日本精品二区_成人深夜福利视频_武道仙尊动漫在线观看

Google DataFlow 無法在不同位置讀寫(Python SDK v0.5.5

Google DataFlow Cannot read and write in different locations (Python SDK v0.5.5)(Google DataFlow 無法在不同位置讀寫(Python SDK v0.5.5))
本文介紹了Google DataFlow 無法在不同位置讀寫(Python SDK v0.5.5)的處理方法,對大家解決問題具有一定的參考價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習吧!

問題描述

我正在使用 Python SDK v0.5.5 編寫一個非常基本的 DataFlow 管道.該管道使用帶有傳入查詢的 BigQuerySource,該查詢正在從位于歐盟的數據集中查詢 BigQuery 表.

I'm writing a very basic DataFlow pipeline using the Python SDK v0.5.5. The pipeline uses a BigQuerySource with a query passed in, which is querying BigQuery tables from datasets that reside in EU.

執行管道時出現以下錯誤(項目名稱匿名):

When executing the pipeline I'm getting the following error (project name anonymized):

HttpError: HttpError accessing <https://www.googleapis.com/bigquery/v2/projects/XXXXX/queries/93bbbecbc470470cb1bbb9c22bd83e9d?alt=json&maxResults=10000>: response: <{'status': '400', 'content-length': '292', 'x-xss-protection': '1; mode=block', 'x-content-type-options': 'nosniff', 'transfer-encoding': 'chunked', 'expires': 'Thu, 09 Feb 2017 10:28:04 GMT', 'vary': 'Origin, X-Origin', 'server': 'GSE', '-content-encoding': 'gzip', 'cache-control': 'private, max-age=0', 'date': 'Thu, 09 Feb 2017 10:28:04 GMT', 'x-frame-options': 'SAMEORIGIN', 'alt-svc': 'quic=":443"; ma=2592000; v="35,34"', 'content-type': 'application/json; charset=UTF-8'}>, content <{
 "error": {
  "errors": [
   {
    "domain": "global",
    "reason": "invalid",
    "message": "Cannot read and write in different locations: source: EU, destination: US"
   }
  ],
  "code": 400,
  "message": "Cannot read and write in different locations: source: EU, destination: US"
 }
}

在指定項目、數據集和表名時也會出現該錯誤.但是,從可用的公共數據集(位于美國——如莎士比亞)中選擇數據時沒有錯誤.我也有運行 SDK 的 v0.4.4 的作業,但沒有此錯誤.

The error also occurs when specifying a project, dataset and table name. However there's no error when selecting data from the public datasets available (which reside in US - like shakespeare). I also have jobs running v0.4.4 of the SDK which don't have this error.

這些版本之間的區別在于臨時數據集的創建,如管道啟動時的警告所示:

The difference between these versions is the creation of a temp dataset, as is shown by the warning at pipeline startup:

WARNING:root:Dataset does not exist so we will create it

我簡要了解了 SDK 的不同版本,差異似乎在于這個臨時數據集.看起來當前版本默認創建了一個臨時數據集,其位置在美國(取自 master):

I've briefly taken a look at the different versions of the SDK and the difference seems to be around this temp dataset. It looks like the current version creates a temp dataset by default with a location in US (taken from master):

  • 創建數據集
  • 默認數據集位置

我還沒有找到禁用創建這些臨時數據集的方法.我是否忽略了某些東西,或者在從歐盟數據集中選擇數據時這確實不再起作用?

I haven't found a way to disable the creation of these temp datasets. Am I overlooking something, or is this indeed not working anymore when selecting data from EU datasets?

推薦答案

感謝您報告此問題.我假設您使用的是 DirectRunner.我們更改了 DirectRunner 的 BigQuery 讀取轉換的實現,以創建臨時數據集(適用于 SDK 版本 0.5.1 及更高版本)以支持大型數據集.似乎我們在這里沒有正確設置區域.我們會研究解決這個問題.

Thanks for reporting this issue. I assume you are using DirectRunner. We changed the implementation of BigQuery read transform for DirectRunner to create a temporary dataset (for SDK versions 0.5.1 and later) to support large datasets. Seems like we are not setting the region correctly here. We'll look into fixing this.

如果您使用在正確區域創建臨時數據集的 DataflowRunner,則不會出現此問題.

This issue should not occur if you use DataflowRunner which creates temporary datasets in the correct region.

這篇關于Google DataFlow 無法在不同位置讀寫(Python SDK v0.5.5)的文章就介紹到這了,希望我們推薦的答案對大家有所幫助,也希望大家多多支持html5模板網!

【網站聲明】本站部分內容來源于互聯網,旨在幫助大家更快的解決問題,如果有圖片或者內容侵犯了您的權益,請聯系我們刪除處理,感謝您的支持!

相關文檔推薦

How should I verify a log message when testing Python code under nose?(在鼻子下測試 Python 代碼時,我應該如何驗證日志消息?)
Patch __call__ of a function(修補函數的 __call__)
How to call self in a mock method of an object in Python?(如何在 Python 中對象的模擬方法中調用 self?)
Mocking only a single method on an object(僅模擬對象上的單個方法)
Mocking a subprocess call in Python(在 Python 中模擬子進程調用)
Checking call order across multiple mocks(檢查多個模擬的調用順序)
主站蜘蛛池模板: 一区二区不卡视频 | 亚洲精品久久久一区二区三区 | 天天综合久久 | 亚洲精品一区二三区不卡 | 国产一区91精品张津瑜 | 免费一级黄色电影 | 国产农村妇女毛片精品久久麻豆 | 欧美精品日韩精品国产精品 | 久久人人国产 | 久久久久久久久久一区二区 | 欧美日韩专区 | a级大片免费观看 | 欧美日韩国产精品一区 | 九九热在线免费观看 | 一区二区久久精品 | 精品欧美激情在线观看 | 色婷婷精品 | 三极网站| 草久视频 | 国产一二三区在线 | 青草青草久热精品视频在线观看 | 亚洲精品国产综合区久久久久久久 | xx视频在线观看 | 国产一二区视频 | 自拍偷拍第一页 | 九九久久久 | 亚洲精品在线免费观看视频 | 亚洲人的av| 欧美在线一区二区三区 | 亚洲午夜精品久久久久久app | 免费观看黄色一级片 | 在线播放亚洲 | 久久国内精品 | 日本免费一区二区三区视频 | 国产一区2区 | 国产成人免费视频网站视频社区 | 狠狠躁天天躁夜夜躁婷婷老牛影视 | 国产成人在线看 | 精品国产乱码久久久久久88av | 亚洲三级在线 | www.一区二区三区 |