كيفية إصلاح خطأ في سمة Apache Beam: الكائن "BmsSchema" خالي من السمات. "نوع_العنصر"

معالجة أخطاء السمات في Apache Beam من خلال معالجة المخطط

Python Script باستخدام Apache Beam - الحل 1: تعريف المخطط باستخدام NamedTuple

import apache_beam as beam
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions, StandardOptions
from apache_beam.io.gcp.bigquery import WriteToBigQuery
from apache_beam.dataframe.convert import to_dataframe
import os
import typing
import json
os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "path/to/your-credentials.json"
# Define schema using NamedTuple for type enforcement
class BmsSchema(typing.NamedTuple):
    ident: str
beam.coders.registry.register_coder(BmsSchema, beam.coders.RowCoder)
# Parses Pub/Sub messages
class ParsePubSubMessage(beam.DoFn):
    def process(self, message):
        all_columns = ['ident']
        main_dict = dict(zip(all_columns, [None] * len(all_columns)))
        record = json.loads(message.decode('utf-8'))
        main_dict.update(record)
        yield {all_columns[0]: main_dict[all_columns[0]]}
# Transforms data with Pandas integration
class PandasTransform(beam.DoFn):
    def process(self, element):
        df = to_dataframe([element])
        for _, row in df.iterrows():
            yield row.to_dict()
def run():
    options = PipelineOptions(
        project='your-project-id',
        runner='DirectRunner',
        streaming=True,
        temp_location='gs://your-temp-location',
        region='your-region')
    options.view_as(StandardOptions).streaming = True
    input_subscription = 'projects/your-project/subscriptions/your-subscription'
    table_schema = {"fields": [{"name": "ident", "type": "STRING", "mode": "ABLE"}]}
    with beam.Pipeline(options=options) as p:
        messages = (
            p | 'Read from PubSub' >> beam.io.ReadFromPubSub(subscription=input_subscription)
              | 'Parse PubSub Message' >> beam.ParDo(ParsePubSubMessage())
              | 'Attach Schema' >> beam.Map(lambda x: BmsSchema(x)).with_output_types(BmsSchema)
              | 'Transform with Pandas' >> beam.ParDo(PandasTransform())
        )
        messages | 'Write to BigQuery' >> WriteToBigQuery(
            table='your_dataset.your_table',
            schema=table_schema,
            write_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.WRITE_APPEND,
            create_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.CREATE_IF_NEEDED,
            custom_gcs_temp_location='gs://your-temp-location'
        )
if __name__ == '__main__':
    run()

الحل البديل: التعامل مع سمات المخطط في Apache Beam باستخدام المخطط المستند إلى الفصل

برنامج Python النصي باستخدام Apache Beam - الحل 2: المخطط القائم على الفصل مع التحقق من النوع

import apache_beam as beam
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions, StandardOptions
from apache_beam.io.gcp.bigquery import WriteToBigQuery
from apache_beam.dataframe.convert import to_dataframe
import os
import json
# Define a class-based schema with validation method
class BmsSchema:
    def __init__(self, ident):
        self.ident = ident
    def validate(self):
        if not isinstance(self.ident, str):
            raise TypeError("Expected 'ident' to be a string")
class ParsePubSubMessage(beam.DoFn):
    def process(self, message):
        record = json.loads(message.decode('utf-8'))
        ident = record.get('ident', None)
        yield BmsSchema(ident=ident)
class PandasTransform(beam.DoFn):
    def process(self, element):
        if hasattr(element, 'validate'):
            element.validate()
        df = to_dataframe([{'ident': element.ident}])
        for _, row in df.iterrows():
            yield row.to_dict()
def run_pipeline():
    options = PipelineOptions(
        project='your-project-id',
        runner='DirectRunner',
        streaming=True,
        temp_location='gs://your-temp-location',
        region='your-region')
    options.view_as(StandardOptions).streaming = True
    input_subscription = 'projects/your-project/subscriptions/your-subscription'
    table_schema = {"fields": [{"name": "ident", "type": "STRING", "mode": "ABLE"}]}
    with beam.Pipeline(options=options) as p:
        messages = (
            p | 'Read from PubSub' >> beam.io.ReadFromPubSub(subscription=input_subscription)
              | 'Parse Message' >> beam.ParDo(ParsePubSubMessage())
              | 'Transform Columns' >> beam.ParDo(PandasTransform())
        )
        messages | 'Write to BigQuery' >> WriteToBigQuery(
            table='your_dataset.your_table',
            schema=table_schema,
            write_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.WRITE_APPEND,
            create_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.CREATE_IF_NEEDED,
            custom_gcs_temp_location='gs://your-temp-location'
        )
if __name__ == '__main__':
    run_pipeline()

الأسئلة الشائعة حول أخطاء مخطط Apache Beam

1. ما الذي يسبب الخطأ "AttributeError: كائن 'MySchemaClassName' لا يحتوي على سمة"؟
2. يحدث هذا الخطأ غالبًا في Apache Beam عندما يكون هناك عدم تطابق بين المخطط المحدد لكائن ما والبيانات التي تتم معالجتها. تأكد من تسجيل المخططات بشكل صريح باستخدام beam.coders.registry.register_coder.
3. كيف يمكنني تسجيل مخطط مخصص في Apache Beam؟
4. في Apache Beam، يمكنك تحديد مخطط مخصص باستخدام typing.NamedTuple للبيانات المنظمة، ومن ثم تسجيلها مع beam.coders.RowCoder لإدارة التسلسل.
5. ما هو الغرض من استخدام to_dataframe في خط أنابيب شعاع؟
6. to_dataframe يحول Beam PCollection إلى Pandas DataFrame، مما يسمح لك باستخدام وظائف Pandas للتحويلات. تأكد من أن البيانات متوافقة مع المخطط لتجنب أخطاء السمات.
7. كيف أتعامل مع عدم تطابق النوع بين Beam وBigQuery؟
8. تأكد من أن مخطط BigQuery يطابق مخطط البيانات المحدد في Beam. يستخدم WriteToBigQuery مع فرض المخطط، والتحقق من صحة أنواع البيانات في وقت مبكر من المسار.
9. هل يمكنني اكتشاف أخطاء المخطط قبل تشغيل المسار؟
10. نعم، عن طريق إضافة أدوات التحقق المخصصة داخل كل منها DoFn فئة، يمكنك التحقق من تنسيقات البيانات قبل أن تسبب أخطاء في خطوط الأنابيب.
11. يستخدم beam.Map أفضل من beam.DoFn للتحولات؟
12. ذلك يعتمد. beam.Map بسيط للتحولات المباشرة، ولكن beam.DoFn يوفر المزيد من المرونة للمنطق المعقد، خاصة عندما تكون تعديلات المخطط مطلوبة.
13. لماذا يتطلب خط أنابيب Beam صريحًا with_output_types تصريحات؟
14. يفرض Apache Beam أمان النوع للحفاظ على سلامة المخطط عبر التحويلات. استخدام with_output_types يساعد في فرض الأنواع المتوقعة ومنع أخطاء وقت التشغيل.
15. كيف ParsePubSubMessage العمل في المثال؟
16. ParsePubSubMessage هو أ DoFn وظيفة تقوم بفك تشفير رسائل JSON، وتطبق تنسيق المخطط المتوقع، وتنتجه لمزيد من المعالجة في المسار.
17. هل يمكنني استخدام المخططات مع الكائنات المتداخلة في Beam؟
18. نعم، يدعم Apache Beam المخططات المعقدة. يستخدم NamedTuple للمخططات المتداخلة وتسجيلها بها RowCoder للتسلسل الصحيح.
19. ما الفرق بين DirectRunner والعدائين الآخرين في شعاع؟
20. DirectRunner مخصص بشكل أساسي للاختبار المحلي. للإنتاج، استخدم العدائين مثل DataflowRunner لنشر خطوط الأنابيب على Google Cloud.

الختام: معالجة أخطاء سمات شعاع أباتشي

فهم السبب الجذري لأخطاء السمات في أباتشي شعاع- غالبًا بسبب عدم محاذاة المخطط - يمكن أن يمنع المشكلات المستقبلية ويحسن موثوقية معالجة البيانات. من خلال تسجيل المخططات، وضمان توافق النوع، واستخدام التحويلات المنظمة، يوفر هذا الدليل خطوات عملية لحل مشكلة "AttributeError".

باستخدام هذه الحلول، يمكنك بثقة إنشاء مسارات تتعامل مع البيانات في الوقت الفعلي من Pub/Sub إلى BigQuery، كل ذلك مع الحفاظ على تكامل المخطط. تساعد هذه التقنيات في جعل خطوط البيانات أكثر كفاءة وقوة وأسهل في الإدارة، سواء كان العمل في مشاريع فردية أو التوسع في بيئة الإنتاج. 🚀