我试着从GCS批量处理.avro文件,并将结果作为拼图文件写回GCS,数据是时间序列,元素是时间戳。如何从拼图输出中的timestamp列创建列索引?在Pandas/Dask中,它是一个简单的.set_index('timestamp')语句。class AddTimestampDoFn(beam.DoFn):
def process(self, element
我想读取一个GZIP压缩的帕奎特文件从GCS到BigQuery使用PythonSDK for Apache光束。但是,apache_beam.io.parquetio.ReadFromParquet方法似乎不支持从压缩文件中读取。根据源代码,压缩类型被硬编码为UNCOMPRESSED。有没有一个技巧来读取压缩的拼图文件,而不需要在GCS中预先解压缩文件?如果这是唯一的方法,有没有办法在GCS中直接
假设我们想要转换shakespeare文件夹中的每个文件,并且处理比计算字数要密集得多。 在不手动指定不同分支的情况下,这样的事情在同一管道中是可能的吗?不是这个 # This processes all the files in the same "branch" in Dataflow.
p | beam.Create([/shakespeare/*
我们有一个apache数据流作业,它读取来自Big的数据,在使用Datastax驱动程序将数据写入Cassandra之前将它们转换为POJO。最近,我向表中添加了一个新的blob列,并将一个ByteBuffer字段添加到POJO中。at org.apache.beam.sdk.Pipeline.run(Pipeline.java:311)
at org.apache.beam</em
然而,这一次,我更加不清楚应该如何读取/调试输出日志:ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement在GKE上,这是我的输出:[server] File "/app/shared/to_db.py", line/python</
在python数据流作业中,我每天都会收到这个错误。
10毫秒,而没有输出或完成在sun.misc.Unsafe.park(本地方法)的完成。CompletableFuture.java:1729) at java.util.concurrent.CompletableFuture.get(CompletableFuture.java:1895) at org.apache</em