这里的问题是,BigQuery最近在从非基于美国的GCS桶加载数据或将数据导出到非基于美国的GCS桶时,对数据位置增加了一些更严格的检查。
我们今天看到的大多数情况是,使用亚洲GCS桶的用户将数据加载到基于美国的bigquery表中。
我们正在放宽这些限制。如果您在PST 2015-08-20上午11:30之后继续看到此错误,请在此线程中添加注释。
我当前正尝试将Dataflow与pub/sub一起使用,但出现以下错误: 工作流失败。原因:(6E74E8516C0638CA):刷新凭据时出现问题。请检查:1。已为项目启用Dataflow API。2.您的项目有一个机器人服务帐户:service-[project number]@dataflow-service-producer-prod.iam.gserviceAccount.com应该可以
我们的一些数据流作业在读取源数据文件时随机崩溃。 作业日志中写入了以下错误(workers日志中没有任何内容): 我们有时也会遇到这种错误(登录在工人日志中): 源数据文件存储在谷歌云存储中。 数据路径正确,作业通常在重新启动后工作。我们直到一月底才遇到这个问题。 使用以下参数启动作业:--tempLocation='gstoragelocation'--stagingLocation='Othe
在我的新公司,我是一名数据工程师,负责构建google cloud platform(GCP)批处理ETL管道。我的团队的数据科学家最近给了我一个数据模型(用Python3.6编写的.py文件)。 数据模型有一个主函数,我可以调用它并获得一个dataframe作为输出,我打算将这个dataframe附加到一个bigquery表中。我是否可以只导入这个主函数,并使用apache beam(Dataf
我一直在阅读spring cloud stream文档,特别是错误处理: 关于留档所说的,当您想要捕获错误时,您可能需要使用。这没有关联的外部目标。 @StreamListener注释的使用专门用于定义连接内部通道和外部目标的绑定。鉴于目标特定的错误通道没有相关的外部目标,这种通道是Spring集成(SI)的特权。这意味着必须使用SI处理程序注释之一(即@ServiceActivator、@Tra
顺便说一句:我的应用程序是一些REST控制器和一些批处理作业的组合。那么使用云数据流有意义吗?如果没有,那么是否有更好的控制台管理器用于批处理作业(如重新启动、取消作业门户)等?
我所有的绘图都很好,它们没有任何错误,就像我的XML文件一样。我试图使缓存无效并重建请帮助我也检查了我的代码,但没有错误