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

فهم أخطاء السمات عند التحويل إلى DataFrames في Apache Beam

يمكن أن تكون الأخطاء جزءًا لا مفر منه من البرمجة، خاصة عند الغوص في أدوات معالجة البيانات القوية مثل . إذا واجهت خطأ "AttributeError" أثناء العمل مع أنت لست وحدك.

في هذه الحالة، سأشارككم كيف واجهت خطأ ``BmsSchema'' الذي لا يحتوي على سمة 'element_type'` أثناء إعداد خط أنابيب Apache Beam للتعامل مع البيانات في الوقت الفعلي. غالبًا ما يبدو هذا الخطأ غامضًا، ولكنه يشير عادةً إلى مشكلة في تعريف المخطط في المسار الخاص بك. 🛠️

يعد Apache Beam ممتازًا لبناء خطوط بيانات قابلة للتطوير ودمجها مع أدوات مثل و يجعلها متعددة الاستخدامات بشكل لا يصدق. ومع ذلك، يمكن أن تنشأ مشكلات توافق المخطط والنوع، مثل تلك التي نعالجها، وتعطل سير العمل. يساعد تصحيح هذه الأخطاء على فهم أفضل لتطبيق مخطط Beam وتكامل DataFrame.

سنتعمق هنا في سبب هذا الخطأ، ونفحص إعداد التعليمات البرمجية، ونناقش الحلول العملية. من خلال بعض التعديلات، ستتمكن من معالجة بيانات Pub/Sub بنجاح في BigQuery دون الاصطدام بهذه العقبة الشائعة. 🚀

يأمر	وصف الاستخدام
beam.coders.registry.register_coder()	يقوم بتسجيل برنامج ترميز مخصص لفئة معينة في Apache Beam، مما يسمح لـ Beam بإجراء تسلسل وإلغاء تسلسل مثيلات الفئة بكفاءة. ضروري لاستخدام المخططات المخصصة مع أنواع NamedTuple في خطوط أنابيب Beam.
to_dataframe()	يحول مجموعات Apache Beam PCollections إلى إطارات بيانات Pandas. يتيح ذلك استخدام Pandas للتحويلات ولكنه يتطلب التوافق بين مخططات Beam وهياكل DataFrame، والتي يمكن أن تسبب أحيانًا أخطاء في السمات إذا لم يتم التعامل معها بشكل صحيح.
beam.DoFn	يحدد وظيفة معالجة مخصصة في Apache Beam. يُستخدم هنا لإنشاء وظائف لتحليل رسائل Pub/Sub وتنفيذ التحويلات على كل عنصر داخل المسار، مما يسمح بمقاطع التعليمات البرمجية المعيارية والقابلة لإعادة الاستخدام.
with_output_types()	يحدد نوع الإخراج لخطوة التحويل في خط أنابيب Beam. يفرض هذا الأمر تناسق المخطط، مما يساعد على منع أخطاء السمات من خلال التأكد من توافق بيانات الإخراج مع الأنواع المتوقعة، مثل مخططات NamedTuple.
WriteToBigQuery	يكتب البيانات من المسار مباشرةً إلى جداول BigQuery. يسمح هذا الأمر بتعريف المخطط لـ BigQuery ويمكنه التعامل مع عمليات كتابة البيانات المتدفقة، وهو أمر بالغ الأهمية لاستيعاب البيانات في الوقت الفعلي من خطوط أنابيب Apache Beam.
beam.io.ReadFromPubSub	يقرأ البيانات من اشتراك Google Cloud Pub/Sub، ويعمل كمصدر لتدفق البيانات في Apache Beam. يبدأ هذا الأمر تدفق بيانات المسار ويتم تكوينه للتعامل مع استيعاب الرسائل في الوقت الفعلي.
StandardOptions.streaming	يقوم بتكوين خط الأنابيب للعمل في وضع الدفق، مما يسمح له بمعالجة التدفقات المستمرة من البيانات من Pub/Sub. هذا الإعداد مطلوب للتعامل مع استيعاب البيانات المباشرة ويضمن عدم إنهاء المسار قبل الأوان.
PipelineOptions	تهيئة خيارات التكوين لخط أنابيب Apache Beam، بما في ذلك معرف المشروع ونوع المشغل ومواقع التخزين المؤقتة. تعتبر هذه الإعدادات ضرورية لنشر المسار إلى البيئات السحابية مثل Dataflow.
beam.ParDo()	يطبق تحويلًا مخصصًا محددًا في DoFn على كل عنصر في المسار. يعد هذا الأمر أساسيًا لتنفيذ وظائف مثل تحليل الرسائل وتطبيق تحويلات المخطط على العناصر الفردية داخل المسار.

استكشاف أخطاء السمات وإصلاحها في معالجة مخطط Apache Beam

تهدف البرامج النصية لـ Apache Beam المقدمة إلى إنشاء خط بيانات قوي يقرأ من Google Cloud Pub/Sub، ويحول البيانات باستخدام Pandas، ويكتبها إلى BigQuery. الخطأ، كائن "BmsSchema" لا يحتوي على سمة "element_type"، يحدث غالبًا بسبب عدم المحاذاة في معالجة المخطط أو التوافق بين أنظمة نوع Beam وإطارات البيانات. يستخدم البرنامج النصي الأول الخاص بنا NamedTuple، المصمم خصيصًا للعمل مع مخططات Beam من خلال تحديد فئة مخطط مخصصة، . يتم بعد ذلك تسجيل هذه الفئة باستخدام `beam.coders.registry.register_coder()` لإجراء تسلسل للبيانات وإلغاء تسلسلها بشكل فعال. على سبيل المثال، عند التعامل مع رسائل Pub/Sub التي تحتوي على حقل "المعرف"، يضمن المخطط وجود هذا الحقل وكتابته بشكل صحيح كسلسلة.

في البرنامج النصي، تقوم فئة DoFn `ParsePubSubMessage` بمعالجة كل رسالة Pub/Sub. هنا، يقرأ البرنامج النصي البيانات بتنسيق JSON، ويفك تشفيرها، ثم يقوم بتحديثها إلى بنية قاموس محددة مسبقًا. إذا اضطررت في أي وقت مضى إلى تعيين حقول البيانات الواردة إلى مخطط صارم، فسوف تدرك أهمية الحفاظ على اتساق أسماء الحقول مع تلك المتوقعة في BigQuery. يسمح لنا هذا الأسلوب بتطبيق التحويلات المحددة بالمخطط عبر المسار، مما يقلل الأخطاء من السمات غير المحددة. يساعد استخدام `beam.Map` لفرض المخطط عبر خطوات خطوط الأنابيب على تبسيط التوافق أثناء تحرك البيانات خلال التحويلات. 🛠️

يتم تحقيق تكامل Pandas في Apache Beam من خلال فئة DoFn `PandasTransform`، حيث نقوم بتحويل البيانات إلى Pandas DataFrames باستخدام وظيفة `to_dataframe`. تسمح هذه الخطوة بالاستفادة من إمكانات التحويل لدى Pandas، ولكنها تتطلب أيضًا معالجة دقيقة للمخطط نظرًا لأن Beam تتوقع أنواع بيانات متوافقة عند استخدام DataFrames في مسار التدفق. بعد التحويلات، يتم تحويل البيانات مرة أخرى إلى تنسيق القاموس باستخدام حلقة بسيطة تتكرر على كل صف من DataFrame. إذا كنت قد عملت مع Pandas، فأنت تعرف مدى قوة هذا، على الرغم من أن ضمان التوافق مع مخططات Apache Beam أمر ضروري لتجنب أخطاء السمات.

وأخيرًا، تتم كتابة البيانات إلى BigQuery من خلال وظيفة "WriteToBigQuery"، وهي خطوة حاسمة في نشر النتائج في جدول BigQuery. تم تكوين هذه الخطوة باستخدام مخطط BigQuery، مما يضمن توافق الأعمدة وأنواع البيانات مع ما تتوقعه BigQuery. يستخدم البرنامج النصي "WriteToBigQuery" لتحديد الكتابة وإنشاء الترتيبات، التي تتحكم في ما إذا كان يجب إلحاق البيانات أو استبدالها وما إذا كان يجب إنشاء الجداول في حالة عدم وجودها. يعد هذا الجزء مفيدًا بشكل خاص في سيناريوهات استيعاب البيانات في الوقت الفعلي، حيث يسمح لخط الأنابيب بإنشاء جداول جديدة ديناميكيًا والتعامل مع عمليات الكتابة المستمرة للبيانات. 🚀

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()

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()

حل أخطاء السمات في تحويلات مخطط Apache Beam

عند العمل مع لمعالجة البيانات من مصادر مثل Google Pub/Sub وتحميلها إلى BigQuery، هناك حجر عثرة شائع وهو مواجهة أخطاء متعلقة بالمخطط. هذه الأخطاء، مثل سيئة السمعة ، يحدث غالبًا لأن Beam يفرض بشكل صارم تعريفات المخطط وتوافق النوع عبر تحويلات خطوط الأنابيب. أحد الجوانب المهمة التي يتم التغاضي عنها غالبًا هو أن Beam يستخدم المبرمجين لتسلسل البيانات، مما قد يؤدي إلى مشكلات عند دمج أدوات الطرف الثالث مثل Pandas. لضمان التوافق، من الضروري تسجيل المخططات المخصصة واستخدام `to_dataframe()` بعناية داخل تحويلات Beam.

في مسار المثال، يسمح استخدام `beam.DoFn` و`beam.Map` بإجراء تحويلات معيارية على كل عنصر بيانات، مما يسهل دمج المكتبات الخارجية مثل Pandas. ومع ذلك، بدون تسجيل المخطط الدقيق من خلال "register_coder" أو تكوينات مماثلة، قد يلقي Beam أخطاء في السمات عندما لا تتطابق أنواع البيانات. تعد هذه المشكلات شائعة بشكل خاص في المعالجة في الوقت الفعلي، حيث قد تختلف البيانات الواردة قليلاً في التنسيق. هناك طريقة بسيطة لمنع مثل هذه المشكلات وهي تحويل البيانات الواردة بشكل صريح إلى ملف ثم إعادة تنسيقه باستخدام "NamedTuple" أو فئة منظمة. 🛠️

بالإضافة إلى أخطاء المخطط، يمكن أن تستفيد خطوط أنابيب Beam من معالجة الأخطاء واختبارها بشكل مناسب. من خلال إضافة أدوات التحقق المخصصة أو وظائف التحقق من النوع داخل كل تحويل `DoFn`، يمكنك اكتشاف المشكلات المتعلقة بالمخطط في وقت مبكر. بالإضافة إلى ذلك، فإن تحديد معلومات المخطط في كل من Beam وفي مخطط جدول BigQuery يضمن المحاذاة. بهذه الطريقة، إذا كان نوع العمود في BigQuery لا يتطابق مع تعريف المخطط الخاص بك، فستتلقى خطأً إعلاميًا بدلاً من مواجهة مشكلات وقت التشغيل التي لا يمكن تعقبها. على الرغم من أن التعامل مع المخططات في Apache Beam يمكن أن يكون معقدًا، إلا أن هذه التعديلات تعمل على تحسين سلامة البيانات، مما يجعل خط الأنابيب أكثر مرونة وموثوقية. 🚀

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 .
3. كيف يمكنني تسجيل مخطط مخصص في Apache Beam؟
4. في Apache Beam، يمكنك تحديد مخطط مخصص باستخدام للبيانات المنظمة، ومن ثم تسجيلها مع لإدارة التسلسل.
5. ما هو الغرض من استخدام في خط أنابيب شعاع؟
6. 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 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 فئة، يمكنك التحقق من تنسيقات البيانات قبل أن تسبب أخطاء في خطوط الأنابيب.
11. يستخدم أفضل من للتحولات؟
12. ذلك يعتمد. بسيط للتحولات المباشرة، ولكن يوفر المزيد من المرونة للمنطق المعقد، خاصة عندما تكون تعديلات المخطط مطلوبة.
13. لماذا يتطلب خط أنابيب Beam صريحًا تصريحات؟
14. يفرض Apache Beam أمان النوع للحفاظ على سلامة المخطط عبر التحويلات. استخدام يساعد في فرض الأنواع المتوقعة ومنع أخطاء وقت التشغيل.
15. كيف العمل في المثال؟
16. هو أ 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 للمخططات المتداخلة وتسجيلها بها للتسلسل الصحيح.
19. ما الفرق بين والعدائين الآخرين في شعاع؟
20. مخصص بشكل أساسي للاختبار المحلي. للإنتاج، استخدم العدائين مثل لنشر خطوط الأنابيب على Google Cloud.

فهم السبب الجذري لأخطاء السمات في - 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. 🚀