Ein Dataflow-Job startet, verarbeitet einige Elemente und schlägt dann mit Fehlern fehl, die in der Monitoring-Benutzeroberfläche an eine bestimmte DoFn gebunden sind. Was ist die wahrscheinlichste Ursache?

Wenn ein Dataflow-Job nach dem Start fehlschlägt und die Fehler in der Monitoring-Benutzeroberfläche einer spezifischen DoFn zugeordnet sind, deutet dies stark auf Ausnahmen im Worker-Code hin. Eine DoFn (Do Function) ist die grundlegende Verarbeitungseinheit in Apache Beam (und somit in Dataflow), die die Logik für die Transformation von Daten enthält. Fehler innerhalb dieser Logik, wie z.B. NullPointerExceptions, IndexOutOfBoundsExceptions oder andere Laufzeitfehler, führen dazu, dass der Worker, der diese DoFn ausführt, abstürzt und der Job fehlschlägt. Job-Validierung würde den Job bereits vor dem Start fehlschlagen lassen. Graph- oder Pipeline-Konstruktionsfehler würden ebenfalls typischerweise vor oder sehr früh im Job-Lebenszyklus auftreten, oft bevor Elemente verarbeitet werden. Unzureichende Berechtigungen könnten den Job am Start hindern oder zu Fehlern beim Zugriff auf externe Ressourcen führen, aber nicht spezifisch auf eine DoFn im Worker-Code hinweisen, die bereits Daten verarbeitet hat.