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。