数据流作业:无法将列分区表复制到列分区元表:不支持
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【中文标题】数据流作业:无法将列分区表复制到列分区元表:不支持【英文标题】:Dataflow job: Failed to copy Column partitioned table to Column partitioned meta table: not supported 【发布时间】:2018-08-13 09:52:36 【问题描述】:我有一个 Apache Beam 项目,它使用 Google Dataflow 运行程序来处理存储在 BigQuery 中的相当多的数据。该流程读取 1 个主表并使用 3 个不同的侧流。对于输入数据集中的每一行,我们计算一个“标签”,它会生成 5 个不同的输出流。我们读取的 BigQuery 主表为 60GB,3 个侧流分别为 2GB、51GB 和 110GB。这些都转换为PCollectionView<Map<String, Iterable<TableRow>>>
最终,这 5 个流被合并并写回 BigQuery。
当我在数据的子集(100 万行)上运行此作业时,该作业按预期工作,但是当我在完整数据集(1.77 亿行)上运行它时,该作业返回以下错误:无法将列分区表复制到列分区元表:不支持
这个错误是什么意思?我该如何解决这个问题?谢谢!
完整的堆栈跟踪:
java.lang.RuntimeException: Failed to create copy job with id prefix beam_load_poisrschellenberger0810134033c63e44ed_e7cf725c5321409b96a4f20e7ec234bc_3d9288a5ff3a24b9eb8b1ec9c621e7dc_00000, reached max retries: 3, last failed copy job:
"configuration" :
"copy" :
"createDisposition" : "CREATE_IF_NEEDED",
"destinationTable" :
"datasetId" : "KPI",
"projectId" : "bolcom-stg-kpi-logistics-f6c",
"tableId" : "some_table_v1$20180811"
,
"sourceTables" : [
"datasetId" : "KPI",
"projectId" : "bolcom-stg-kpi-logistics-f6c",
"tableId" : "beam_load_poisrschellenberger0810134033c63e44ed_e7cf725c5321409b96a4f20e7ec234bc_3d9288a5ff3a24b9eb8b1ec9c621e7dc_00002_00000"
,
"datasetId" : "KPI",
"projectId" : "bolcom-stg-kpi-logistics-f6c",
"tableId" : "beam_load_poisrschellenberger0810134033c63e44ed_e7cf725c5321409b96a4f20e7ec234bc_3d9288a5ff3a24b9eb8b1ec9c621e7dc_00001_00000"
,
"datasetId" : "KPI",
"projectId" : "bolcom-stg-kpi-logistics-f6c",
"tableId" : "beam_load_poisrschellenberger0810134033c63e44ed_e7cf725c5321409b96a4f20e7ec234bc_3d9288a5ff3a24b9eb8b1ec9c621e7dc_00004_00000"
,
"datasetId" : "KPI",
"projectId" : "bolcom-stg-kpi-logistics-f6c",
"tableId" : "beam_load_poisrschellenberger0810134033c63e44ed_e7cf725c5321409b96a4f20e7ec234bc_3d9288a5ff3a24b9eb8b1ec9c621e7dc_00003_00000"
],
"writeDisposition" : "WRITE_APPEND"
,
"etag" : "\"HbYIGVDrlNbv2nDGLHCFlwJG0rI/oNgxlMGidSDy59VClvLIlEu08aU\"",
"id" : "bolcom-stg-kpi-logistics-f6c:EU.beam_load_poisrschellenberger0810134033c63e44ed_e7cf725c5321409b96a4f20e7ec234bc_3d9288a5ff3a24b9eb8b1ec9c621e7dc_00000-2",
"jobReference" :
"jobId" : "beam_load_poisrschellenberger0810134033c63e44ed_e7cf725c5321409b96a4f20e7ec234bc_3d9288a5ff3a24b9eb8b1ec9c621e7dc_00000-2",
"location" : "EU",
"projectId" : "bolcom-stg-kpi-logistics-f6c"
,
"kind" : "bigquery#job",
"selfLink" : "https://www.googleapis.com/bigquery/v2/projects/bolcom-stg-kpi-logistics-f6c/jobs/beam_load_poisrschellenberger0810134033c63e44ed_e7cf725c5321409b96a4f20e7ec234bc_3d9288a5ff3a24b9eb8b1ec9c621e7dc_00000-2?location=EU",
"statistics" :
"creationTime" : "1533957446953",
"endTime" : "1533957447111",
"startTime" : "1533957447111"
,
"status" :
"errorResult" :
"message" : "Failed to copy Column partitioned table to Column partitioned meta table: not supported.",
"reason" : "invalid"
,
"errors" : [
"message" : "Failed to copy Column partitioned table to Column partitioned meta table: not supported.",
"reason" : "invalid"
],
"state" : "DONE"
,
"user_email" : "595758839781-compute@developer.gserviceaccount.com"
.
at org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.WriteRename.copy(WriteRename.java:166)
at org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.WriteRename.writeRename(WriteRename.java:107)
at org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.WriteRename.processElement(WriteRename.java:80)
要写入的表创建如下:
private static void write(final PCollection<TableRow> data)
// Write to BigQuery.
data.apply(BigQueryIO.writeTableRows()
.to(new GetPartitionFromTableRowFn("table_name"))
.withSchema(getOutputSchema())
.withCreateDisposition(BigQueryIO.Write.CreateDisposition.CREATE_IF_NEEDED)
.withWriteDisposition(BigQueryIO.Write.WriteDisposition.WRITE_APPEND));
private static TableSchema getOutputSchema()
final List<TableFieldSchema> fields = new ArrayList<>();
fields.add(new TableFieldSchema().setName(ORDER_LINE_REFERENCE).setType("INTEGER"));
fields.add(new TableFieldSchema().setName(COLUMN_LABEL).setType("STRING"));
fields.add(new TableFieldSchema().setName(COLUMN_INSERTION_DATETIME).setType("TIMESTAMP"));
fields.add(new TableFieldSchema().setName(COLUMN_PARTITION_DATE).setType("DATE"));
return new TableSchema().setFields(fields);
使用以下序列化函数:
public class GetPartitionFromTableRowFn implements SerializableFunction<ValueInSingleWindow<TableRow>, TableDestination>
private final String tableDestination;
public GetPartitionFromTableRowFn(final String tableDestination)
this.tableDestination = tableDestination;
public TableDestination apply(final ValueInSingleWindow<TableRow> element)
final TableDestination tableDestination;
if (null != element.getValue())
final TimePartitioning timePartitioning = new TimePartitioning().setType("DAY");
timePartitioning.setField(Constants.COLUMN_PARTITION_DATE);
final String formattedDate = element.getValue().get(Constants.COLUMN_PARTITION_DATE).toString().replaceAll("-", "");
// e.g. output$20180801
final String tableName = String.format("%s$%s", this.tableDestination, formattedDate);
tableDestination = new TableDestination(tableName, null, timePartitioning);
else
tableDestination = new TableDestination(this.tableDestination, null);
return tableDestination;
【问题讨论】:
【参考方案1】:1) 您正在尝试写入一个列分区表,该表被描述为表后缀中的分区装饰器:some_table_v1$20180811
这是不可能的。此语法仅适用于摄取时间分区表。
由于您的表已根据错误信息按列分区,因此不支持此操作。您需要运行 UPDATE 或 MERGE 语句来更新基于列的分区,并且一项作业仅限于更改 1000 个分区。或者删除基于列的分区并仅使用提取时间分区表。
注意,BigQuery supports two kind of partitions:
基于摄取时间 基于列。2) 如果不是这种情况,那么您需要再次检查您的源表:
复制多个分区表时,请注意以下几点:
如果在同一个作业中将多个源表复制到一个分区表中,则源表不能包含分区表和非分区表的混合。 如果所有源表都是分区表,则所有源表的分区规范必须与目标表的分区规范匹配。您的设置确定是追加还是覆盖目标表。 源表和目标表必须位于同一位置的数据集中。ps。有关更多详细信息,请发布您的表格定义。
3) 看看这个解决方案BigQuery partitioning with Beam streams
【讨论】:
感谢您到目前为止的解释。我将阅读一些关于分区类型的内容。目前,我使用 SerializableFunction 来确定表目标。我会用代码更新我的问题。 @RolfSchellenberger 您的这一行确认您正在尝试写入列分区的表final TimePartitioning timePartitioning = new TimePartitioning().setType("DAY");
并且不支持列分区表的表后缀,因为日期分区本身就是一个日期列(不是表的后缀)。请参阅解决方案 3) 作为链接发布。
谢谢!所以我想如果我删除这个 TimePartitioning,它将作为摄取时间分区表正常工作,因为它将使用输出 $20180801 格式?
可能是的,但是您有足够的信息可以找到错误的操作
@Pentium10 你的第一点不正确。分区装饰器也适用于列分区表。加载数据或查询数据时查看创建分区表部分:cloud.google.com/bigquery/docs/creating-column-partitions以上是关于数据流作业:无法将列分区表复制到列分区元表:不支持的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章