当在本地机器上运行的 Beam 作业在 Dataflow 运行器上失败时，有几个常见的原因和解决方法。以下是一些可能的解决方案：

1. 检查版本兼容性：确保你正在使用的 Beam SDK 版本与 Dataflow 运行器的版本兼容。可以在 Beam 官方文档中查看 SDK 和运行器的兼容性矩阵。

2. 检查依赖项：确保你的作业的所有依赖项在 Dataflow 运行器上可用。检查你的构建脚本和依赖项清单，确保所有必需的包和库都正确地包含在内。

3. 调整资源配置：Dataflow 运行器可能需要更多的资源来运行作业。尝试增加作业的内存分配和CPU核心数量。你可以通过在作业的运行配置中设置--numWorkers和--workerMachineType参数来调整资源配置。

4. 检查网络连接：Dataflow 运行器可能需要访问其他服务或资源，例如存储桶或数据库。确保你的网络连接是正常的，并且 Dataflow 运行器可以访问所需的资源。

5. 查看日志和错误信息：Dataflow 运行器会生成详细的日志和错误信息，以帮助你诊断问题。查看 Dataflow 控制台或日志文件，以了解作业失败的根本原因。根据错误信息，尝试解决问题或调整作业的配置。

下面是一个示例代码，展示了如何在 Dataflow 运行器上运行一个简单的 Beam 作业：

import apache_beam as beam
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions

def run_dataflow_job():
    # 设置 Dataflow 运行器选项
    options = PipelineOptions()
    options.view_as(beam.options.pipeline_options.GoogleCloudOptions).project = 'your-project-id'
    options.view_as(beam.options.pipeline_options.GoogleCloudOptions).region = 'your-region'
    options.view_as(beam.options.pipeline_options.GoogleCloudOptions).job_name = 'your-job-name'
    options.view_as(beam.options.pipeline_options.GoogleCloudOptions).staging_location = 'gs://your-bucket/staging'
    options.view_as(beam.options.pipeline_options.GoogleCloudOptions).temp_location = 'gs://your-bucket/temp'
    
    # 定义作业逻辑
    with beam.Pipeline(options=options) as p:
        lines = p | beam.io.ReadFromText('gs://your-bucket/input.txt')
        counts = (
            lines
            | beam.FlatMap(lambda x: x.split(' '))
            | beam.Map(lambda x: (x, 1))
            | beam.CombinePerKey(sum)
        )
        counts | beam.io.WriteToText('gs://your-bucket/output.txt')

if __name__ == '__main__':
    run_dataflow_job()

请根据你的实际情况修改代码，并根据上述解决方法尝试解决 Dataflow 运行器上的问题。