Google Dataflow - 如果从Dataflow写入本地服务器，如何指定TextIO？(前提是本地服务器已通过云 VPN 连接到 GCP(
pipeline.apply("Writer",TextIO.write().to("XXX.XXX.XXX.XXX://tmp/somedirectory/somefilename");
在运行数据流作业时，提供上述本地 IP 和目录是否有效？我尝试了，作业成功完成，并在步骤摘要中添加了元素，但我没有看到在本地服务器中写入的任何文件。 [不确定它是否与本地服务器的身份验证有关]
Apache beam textio 要求使用模式前缀指定文件系统，例如 file://gs://hdfs://. 如果没有这些，我相信它默认为本地文件。
https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/review-of-input-streaming-connectors-for-apache-beam-and-apache-spark
因此，鉴于您指定的"文件名"没有模式，我怀疑它将被写入工人的本地磁盘，这不是很有用！
因此，正如@ajp所建议的那样，您需要写入例如GCS，然后让您的本地服务器从GCS读取。 - 您也许可以使用发布/订阅消息作为向本地服务器发出结果已准备就绪的信号
以这种方式使用 IP 地址和路径不适用于 TextIO，如果您在本地运行管道，它仅适用于文件路径。
对于从云数据流到本地服务器的远程文件传输，最好的方法是先在 Cloud Storage 存储桶中写入文件，如下所示：
pipeline.apply(TextIO.Write.named("WriteFilesOnPremise")
.to("gs://myPipelineBucket/onPremiseFiles")
然后，您可以使用 gsutil 命令直接从本地控制台将文件从存储桶下载到本地文件系统，或者使用 Cloud Storage Client Library 方法以编程方式下载文件，或者您可以在本地系统上使用 Cloud Storage FUSE 将存储桶挂载为文件系统。