В терминале SSH Training-VM введите следующее, чтобы создать три переменные среды. Один называется «ВЕДРО», другой

CODE...

CODE...

CODE...

Запустите конвейер локально, введя следующую команду в SSH-терминал Training-VM :

CODE...

После завершения выполнения конвейера в меню навигации ( ) выберите «Облачное хранилище» > «Корзины» и щел/p> ...

Запустите конвейер в облаке, введя следующую команду в SSH-терминал Training-VM : 

CODE...

1. python3: Это команда для з

2. JavaProjectsThatNeedHelp.py: Это имя файла скрипта, который вы запускаете. Вероятно, это Python-скрипт с названием "JavaProjectsThatNeedHelp.py".

3. --bucket $BUCKET: Это опция командной строки, которая предоставляет значение переменной $BUCKET в качестве значения для параметра --bucket. Значение $BUCKET вероятно должно быть определено где-то в вашем коде или среде выполнения.

4. --project $PROJECT: Аналогично, это опция командной строки, предоставляющая значение переменной $PROJECT в качестве значения для параметра --project.

5. --region $REGION: Это опция командной строки, предоставляющая значение переменной $REGION в качестве значения для параметра --region.

6. --DataFlowRunner: Это опция командной строки, которая указывает режим выполнения (runner) для Apache Beam/Dataflow. В данном случае, вероятно, используется режим выполнения Dataflow Runner для обработки данных с использованием Apache Beam на Google Cloud Dataflow.

Команда в целом предполагает запуск Python-скрипта, который, вероятно, включает в себя какой-то код для обработки проектов Java, используя Google Cloud Dataflow в режиме --DataFlowRunner. Значения $BUCKET, $PROJECT и $REGION должны быть определены и предоставлены перед выполнением команды.