通常情况下，这种问题可能是由于部署数据流作业的位置或名称更改导致的。可能需要检查您的代码以确保正确指定了Dataflow作业的位置或名称。以下是一些可能有用的代码示例：

from google.cloud import dataflow_v1beta3 as dataflow
from airflow.contrib.hooks.gcp_dataflow_hook import GoogleCloudDataflowHook

def deploy_dataflow_job():
    hook = GoogleCloudDataflowHook(gcp_conn_id='my_gcp_conn_id')
    dataflow_job_name = 'my_dataflow_job_name'
    dataflow_template_path = 'gs://my-bucket/dataflow_templates/template.py'

    # If the job name already exists, update instead of create a job
    job = hook.get_job(dataflow_job_name)
    if job:
        hook.update_job_from_template(
            job_name=dataflow_job_name,
            dataflow_template=dataflow_template_path,
            on_new_version='update')
    else:
        hook.start_template_dataflow_job(
            job_name=dataflow_job_name,
            dataflow_template=dataflow_template_path,
            parameters={},
            on_new_version='ignore')

此代码示例演示了如何使用Airflow和Google Cloud Dataflow来部署Dataflow作业。在这个例子中，我们使用GoogleCloudDataflowHook来连接到Google Cloud并启动Dataflow作业。注意，使用模板路径作为参数来启动Dataflow作业。确保模板路径是正确的，并且Dataflow作业的位置是正确的。如果Dataflow作业已经存在，则会更新现有的作业。否则，新的作业将被创建。