Google Cloud Function returns 未在存储桶终结缓冲区上定义。无法调试代码

Question

我正在尝试使用 GCF 处理 .csv 文件。该文件已从另一个存储桶传输到这个存储桶中，我正在尝试使用事件（最终确定）读入该文件。（我还需要在这个文件上格式化数据结构，这就是为什么我需要首先读取缓冲区）

虽然在我的本地环境中手动定义了一个文件，但代码工作得很好，但是当我在 GCF 中使用事件切换到运行它时，它退出时没有错误。只需忽略下面代码中的调试日志即可。（它在“console.log（“发现错误”）”处停止，所以我认为，读取流从未正确创建。）

代码如下：

    const { Storage } = require('@google-cloud/storage');
    const Papa = require('papaparse');
    const moment = require('moment');
    
    const { BigQuery } = require('@google-cloud/bigquery');
    
    const storage = new Storage();
    const bigquery = new BigQuery();
    const dataset = bigquery.dataset('toy_test');
    const bucket = storage.bucket('ga_report');
    
    exports.readCSVContent = async (event, context) => {
    
        const gcsEvent = event;
        const fileName = gcsEvent.id;
    
        console.log(fileName);
        console.log(typeof fileName);
    
        if (
          fileName.startsWith('processed/') ||
          fileName.startsWith('unprocessed/')
        ) {
          console.log('1');
          return;
        } else {
          return await new Promise((resolve, reject) => {
            let fileContents = new Buffer('');
            console.log('2');
            try {
              bucket
                .file(fileName)
                .createReadStream({
        start: 10000,
        end: 20000
      })
                .on('error', function (err) {
                  console.log('error found');
                  reject('The Storage API returned an error: ' + err);
                })
                .on('data', function (chunk) {
                  console.log('buffer');
                  fileContents = Buffer.concat([fileContents, chunk]);
                })
                .on('end', async function () {
                  console.log('end');
                  let content = fileContents.toString('utf8');
                  try {
                    await bucket.file('unprocessed/ ' + gcsEvent.id).save(content);
                  } catch (error) {
                    console.log(error);
                  }
                  console.log('3');
                  const parsedCSV = Papa.parse(content, {
                    transform: function (element, i) {
                      if (i == 0 && element.length == 8) {
                        var year = element.substring(0, 4);
                        var month = element.substring(4, 6);
                        var day = element.substring(6, 8);
                        console.log('4');
                        const date = moment(
                          year.toString() + month.toString() + day.toString()
                        ).format('YYYY-MM-DDTHH:MM:SS');
                        console.log('5');
                        return date;
                      } else {
                        return element;
                      }
                    },
                    newline: '\n',
                    skipEmptyLines: true,
                  });
    
                  let parsedData = parsedCSV.data;
                  console.log('6');
    
                  parsedData.splice(0, 6);
                  parsedData.reverse();
                  parsedData.splice(0, 6);
                  parsedData.reverse();
    
                  console.log(parsedData);
    
                  const jsonData = parsedData.map((value, index) => {
                    return {
                      date: value[0],
                      car_model: value[1],
                      configurations: value[2],
                    };
                  });
    
    
                  try {
                    await dataset.table('my_table').insert(jsonData);
                    console.log(`Inserted ${jsonData.length} rows`);
                  } catch (error) {
                    console.log(error);
                  }
    
                  const finalCSV = Papa.unparse(parsedData);
    
                  const currentDateTime = moment().format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss');
    
                  try {
                    await bucket
                      .file(
                        'processed/' +
                          currentDateTime +
                          ' configurations' +
                          '.csv'
                      )
                      .save(finalCSV);
                    console.log(
                      gcsEvent.id + 'in' + 'processed/'
                    );
                  } catch (error) {
                    console.log(error);
                  }
                  const [files] = await bucket.getFiles();
                  files.forEach((element) => {
                    console.log(element.name);
                  });
                });
            } catch (error) {
              console.log(error);
            }
          });
        }
    };

Answer 1

这个问题的关键在于错误信息：

Request range not satisfiable

产生错误的代码：

bucket
  .file(fileName)
  .createReadStream({
    start: 10000,
    end: 20000
  })

在这种情况下，对象大小为 700 字节，对 createReadStream() 的调用指定了 10,000 字节的起始偏移量，这是不可能的。

解决方案是为这么小的文件指定正确的范围或根本不使用范围。

Google Cloud Function returns 未在存储桶终结缓冲区上定义。无法调试代码

Google Cloud Function returns undefined on bucket finalize buffer. Unable to debug code

google-cloud-platform

google-cloud-functions

google-cloud-storage

buffer

cfreadstream