数据流管道运行完毕后，是否可以在GCS中移动文件？如果是这样，怎么样？应该是最后一个.apply？我无法想象是这样的。
这里的情况是我们从客户端导入了很多.csv。我们需要无限期保留这些CSV，因此我们要么“将CSV标记为已经处理”，要么将它们移出TextIO用于查找csv的初始文件夹。我目前唯一能想到的就是在BigQuery中存储文件名（我不知道我是如何得到这个，我是DF新手），然后排除已经从执行中存储的文件管道莫名其妙？但必须有一个更好的方法。
这可能吗？我该怎么办？
感谢您的帮助！
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您可以尝试使用BlockingDataflowPipelineRunner并在p.run()之后在主程序中运行任意逻辑（它将等待管道完成）。
请参阅Specifying Execution Parameters，特别是＆＃34;阻止执行＆＃34;。
但是，一般情况下，您似乎确实需要一个持续运行的管道，该管道使用CSV文件监视目录并在出现时导入新文件，从不导入相同的文件两次。对于流式传输管道来说，这将是一个很好的例子：您可以编写一个自定义UnboundedSource（另请参阅Custom Sources and Sinks）来查看目录并在其中返回文件名（即T可能是String或GcsPath）：
p.apply(Read.from(new DirectoryWatcherSource(directory)))
.apply(ParDo.of(new ReadCSVFileByName()))
.apply(the rest of your pipeline)
其中DirectoryWatcherSource是您的UnboundedSource，ReadCSVFileByName也是您需要编写的转换文件路径，并将其作为CSV文件读取，返回其中的记录（遗憾的是，您现在无法在管道中间使用TextIO.Read等转换，只能在开头使用 - 我们正在努力修复此问题。）
这可能有点棘手，正如我所说，我们在工作中有一些功能使其更简单，我们正在考虑创建这样的内置源，但它可能是现在，这仍然比弹球作业更容易＆＃34;。如果有任何不清楚的地方，请试试dataflow-feedback@google.com告诉我们！
与此同时，您还可以存储有关您在Cloud Bigtable处理或尚未处理的文件的信息 - 它比BigQuery更适合这些文件，因为它更多适用于随机写入和查找，而BigQuery更适合在整个数据集上进行大量批量写入和查询。