【发布时间】:2020-02-05 16:55:20
【问题描述】:
这似乎在 DirectRunner 中运行良好,但当我切换到 DataflowRunner 时出现错误。我基本上需要以某种方式组合读入的文件,但是一旦我使用beam.combiners.ToList() 连接我的数据,它就会引入一大堆问题。
代码示例:
def convert_to_dataframe(readable_file):
yield pd.read_csv(io.TextIOWrapper(readable_file.open()))
class merge_dataframes(beam.DoFn):
def process(self, element):
yield pd.concat(element).reset_index(drop=True)
with beam.Pipeline(options=pipeline_options) as p:
(p
| 'Match Files From GCS' >> beam.io.fileio.MatchFiles(raw_data_path)
| 'Read Files' >> beam.io.fileio.ReadMatches()
| 'Shuffle' >> beam.Reshuffle()
| 'Create DataFrames' >> beam.FlatMap(convert_to_dataframe)
| 'Combine To List' >> beam.combiners.ToList()
| 'Merge DataFrames' >> beam.ParDo(merge_dataframes())
| 'Apply Transformations' >> beam.ParDo(ApplyPipeline(creds_path=args.creds_path,
project_name=args.project_name,
feature_group_name=args.feature_group_name
))
| 'Write To GCS' >> beam.io.WriteToText(feature_data_path,
file_name_suffix='.csv',
shard_name_template='')
)
错误:
"No objects to concatenate [while running 'Merge DataFrames']"
我不明白这个错误,因为执行“合并到列表”的部分应该生成一个数据帧列表,然后将其传递到“合并数据帧”步骤中,当我使用 DirectRunner 时确实是这种情况。
【问题讨论】:
-
我在没有源/接收器的情况下进行了测试,这对我来说似乎对两个跑步者都有效 (code here)。我建议在
merge_dataframes中添加日志记录(执行似乎在process方法内)并检查进入步骤的实际数据
标签: python pandas parallel-processing google-cloud-dataflow apache-beam