Я неоднократно пытаюсь запустить набор заданий облачного потока данных Google, которые до относительно недавнего времени работали регулярно, а теперь имеют тенденцию падать.Эта ошибка была самой запутанной из-за того, что я понятия не имею, на какой код ссылаются, и он кажется внутренним для GCP?
Идентификатор моей работы здесь: 2019-02-26_13_27_30-16974532604317793751
Я запускаю эти задания на экземплярах n1-standard-96.
Для справки, полный тексттрассировка:
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/dataflow_worker/batchworker.py", line 642, in do_work
work_executor.execute()
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/dataflow_worker/executor.py", line 156, in execute
op.start()
File "dataflow_worker/shuffle_operations.py", line 49, in dataflow_worker.shuffle_operations.GroupedShuffleReadOperation.start
def start(self):
File "dataflow_worker/shuffle_operations.py", line 50, in dataflow_worker.shuffle_operations.GroupedShuffleReadOperation.start
with self.scoped_start_state:
File "dataflow_worker/shuffle_operations.py", line 65, in dataflow_worker.shuffle_operations.GroupedShuffleReadOperation.start
with self.scoped_process_state:
File "dataflow_worker/shuffle_operations.py", line 66, in dataflow_worker.shuffle_operations.GroupedShuffleReadOperation.start
with self.shuffle_source.reader() as reader:
File "dataflow_worker/shuffle_operations.py", line 68, in dataflow_worker.shuffle_operations.GroupedShuffleReadOperation.start
for key_values in reader:
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/dataflow_worker/shuffle.py", line 433, in __iter__
for entry in entries_iterator:
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/dataflow_worker/shuffle.py", line 272, in next
return next(self.iterator)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/dataflow_worker/shuffle.py", line 230, in __iter__
chunk, next_position = self.reader.Read(start_position, end_position)
File "third_party/windmill/shuffle/python/shuffle_client.pyx", line 133, in shuffle_client.PyShuffleReader.Read
IOError: Shuffle read failed: DATA_LOSS: Missing last fragment of a large value.