我正在尝试通过Beam（和TF转换）写入GCS存储桶。但我不断收到以下错误：
ValueError：无法获取路径[...]的文件系统
答案here和其他一些资料表明，我需要pip install aache-beam[gcp]才能获得适用于GCP的Apache Beam的另一种变体。
因此，我尝试将培训包的setup.py更改为：
REQUIRED_PACKAGES = ['apache_beam[gcp]==2.14.0', 'tensorflow-ranking', 'tensorflow_transform==0.14.0']
这没有帮助。我还尝试将以下内容添加到代码的开头：
subprocess.check_call('pip uninstall apache-beam'.split())
subprocess.check_call('pip install apache-beam[gcp]'.split())
也不起作用。
失败的GCP作业的日志为here。追溯和错误消息出现在第276行。
我应该提到使用Beam的DirectRunner运行相同的代码并将输出写入本地磁盘运行良好。但是我现在正尝试切换到DataflowRunner。
谢谢。
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事实证明，除了使用<tr *ngFor="let x of response">
<td>
<img [src]="x.productPrimaryImage">
</td>
</tr>
选项安装readUrl(event) {
this.productPrimaryImage = event.target.value;
}
之外，还需要卸载google-cloud-dataflow。我猜是因为默认情况下apache-beam已安装在GCP实例上。不知道在其他平台（例如AWS）上是否同样如此。但是无论如何，这是我使用的命令：
gcp我在[此笔记本]（https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst/blob/master/courses/machine_learning/deepdive/10_recommend/wals_tft.ipynb）的第一个单元格中注意到了这一点。