কিভাবে Apache Beam এর AttributeError

Mia Chevalier

শুক্রবার, ৮ নভেম্বর, ২০২৪ ৩:০৪:৪৭ AM

Apache Beam এ DataFrames রূপান্তর করার সময় বৈশিষ্ট্য ত্রুটি বোঝা
ত্রুটিগুলি কোডিংয়ের একটি অনিবার্য অংশ হতে পারে, বিশেষত যখন শক্তিশালী ডেটা প্রসেসিং সরঞ্জামগুলিতে ডুব দেওয়া হয় . আপনি যদি কাজ করার সময় একটি "AttributeError" এর সম্মুখীন হন , তুমি একা নও।
এই ক্ষেত্রে, রিয়েল-টাইম ডেটা পরিচালনা করার জন্য একটি Apache Beam পাইপলাইন সেট আপ করার সময় আমি কীভাবে `BmsSchema' অবজেক্টের কোনো বৈশিষ্ট্য 'element_type'` ত্রুটির সম্মুখীন হয়েছি তা শেয়ার করব। এই ত্রুটিটি প্রায়শই গোপনীয় বলে মনে হতে পারে, তবে এটি সাধারণত আপনার পাইপলাইনে স্কিমা সংজ্ঞার সাথে একটি সমস্যা নির্দেশ করে। 🛠️
Apache Beam স্কেলযোগ্য ডেটা পাইপলাইন তৈরির জন্য এবং এটির মতো সরঞ্জামগুলির সাথে একীভূত করার জন্য চমৎকার এবং এটি অবিশ্বাস্যভাবে বহুমুখী করে তোলে। যাইহোক, স্কিমা এবং টাইপ সামঞ্জস্যের সমস্যা, যেমন আমরা সমাধান করছি, উঠতে পারে এবং কর্মপ্রবাহকে ব্যাহত করতে পারে। এই ত্রুটিগুলি ডিবাগ করা বীমের স্কিমা প্রয়োগ এবং ডেটাফ্রেম ইন্টিগ্রেশনকে আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করে।
এখানে, আমরা এই ত্রুটির কারণ অনুসন্ধান করব, কোড সেটআপ পরীক্ষা করব এবং ব্যবহারিক সমাধান নিয়ে আলোচনা করব। কয়েকটি পরিবর্তনের মাধ্যমে, আপনি এই সাধারণ হোঁচট খাওয়ার বাধা ছাড়াই BigQuery-এ পাব/সাব ডেটা সফলভাবে প্রক্রিয়া করতে সক্ষম হবেন। 🚀

আদেশ ব্যবহারের বর্ণনা

beam.coders.registry.register_coder() Apache Beam-এ একটি নির্দিষ্ট ক্লাসের জন্য একটি কাস্টম কোডার নিবন্ধন করে, যা বীমকে দক্ষতার সাথে ক্লাসের দৃষ্টান্তকে সিরিয়ালাইজ এবং ডিসিরিয়ালাইজ করতে দেয়। Beam পাইপলাইনে NamedTuple প্রকারের সাথে কাস্টম স্কিমা ব্যবহার করার জন্য অপরিহার্য।

to_dataframe() Apache Beam PC Collection কে Pandas DataFrames এ রূপান্তর করে। এটি রূপান্তরের জন্য পান্ডাসের ব্যবহার সক্ষম করে তবে বিম স্কিমা এবং ডেটাফ্রেম কাঠামোর মধ্যে সামঞ্জস্যের প্রয়োজন, যা সঠিকভাবে পরিচালনা না করলে কখনও কখনও বৈশিষ্ট্য ত্রুটি হতে পারে।

beam.DoFn Apache Beam-এ একটি কাস্টম প্রসেসিং ফাংশন সংজ্ঞায়িত করে। এখানে Pub/Sub বার্তা পার্স করার জন্য ফাংশন তৈরি করতে এবং পাইপলাইনের মধ্যে প্রতিটি উপাদানে রূপান্তর সম্পাদন করতে ব্যবহৃত হয়, মডুলার এবং পুনঃব্যবহারযোগ্য কোড সেগমেন্টের জন্য অনুমতি দেয়।

with_output_types() একটি বিম পাইপলাইনে একটি রূপান্তর ধাপের আউটপুট প্রকার নির্দিষ্ট করে। এই কমান্ডটি স্কিমা সামঞ্জস্যতা প্রয়োগ করে, যা আউটপুট ডেটা প্রত্যাশিত প্রকার, যেমন NamedTuple স্কিমাগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ তা নিশ্চিত করে বৈশিষ্ট্য ত্রুটিগুলি প্রতিরোধ করতে সহায়তা করে।

WriteToBigQuery পাইপলাইন থেকে সরাসরি BigQuery টেবিলে ডেটা লেখে। এই কমান্ডটি BigQuery-এর জন্য স্কিমা সংজ্ঞার অনুমতি দেয় এবং Apache Beam পাইপলাইন থেকে রিয়েল-টাইম ডেটা ইনজেশনের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ স্ট্রিমিং ডেটা রাইটিং অপারেশন পরিচালনা করতে পারে।

beam.io.ReadFromPubSub একটি Google ক্লাউড পাব/সাবস্ক্রিপশন থেকে ডেটা পড়ে, Apache Beam-এ স্ট্রিমিং ডেটার উৎস হিসেবে কাজ করে। এই কমান্ডটি পাইপলাইনের ডেটা প্রবাহ শুরু করে এবং রিয়েল-টাইম মেসেজ ইনজেশন পরিচালনা করার জন্য কনফিগার করা হয়।

StandardOptions.streaming স্ট্রিমিং মোডে কাজ করার জন্য পাইপলাইন কনফিগার করে, এটিকে পাব/সাব থেকে ডেটার ক্রমাগত স্ট্রিম প্রক্রিয়া করার অনুমতি দেয়। লাইভ ডেটা ইনজেশন পরিচালনার জন্য এই সেটিংটি প্রয়োজন এবং পাইপলাইনটি সময়ের আগে বন্ধ না হয়ে যায় তা নিশ্চিত করে।

PipelineOptions Apache Beam পাইপলাইনের জন্য কনফিগারেশন বিকল্পগুলি শুরু করে, প্রকল্প আইডি, রানার টাইপ এবং অস্থায়ী স্টোরেজ অবস্থান সহ। ডেটাফ্লো-এর মতো ক্লাউড পরিবেশে পাইপলাইন স্থাপনের জন্য এই সেটিংস গুরুত্বপূর্ণ।

beam.ParDo() পাইপলাইনের প্রতিটি উপাদানে একটি DoFn-এ সংজ্ঞায়িত একটি কাস্টম রূপান্তর প্রয়োগ করে। এই কমান্ডটি বার্তা পার্সিং এবং পাইপলাইনের মধ্যে পৃথক উপাদানগুলিতে স্কিমা রূপান্তর প্রয়োগ করার মতো ফাংশন সম্পাদনের জন্য কেন্দ্রীয়।

আদেশ	ব্যবহারের বর্ণনা
beam.coders.registry.register_coder()	Apache Beam-এ একটি নির্দিষ্ট ক্লাসের জন্য একটি কাস্টম কোডার নিবন্ধন করে, যা বীমকে দক্ষতার সাথে ক্লাসের দৃষ্টান্তকে সিরিয়ালাইজ এবং ডিসিরিয়ালাইজ করতে দেয়। Beam পাইপলাইনে NamedTuple প্রকারের সাথে কাস্টম স্কিমা ব্যবহার করার জন্য অপরিহার্য।
to_dataframe()	Apache Beam PC Collection কে Pandas DataFrames এ রূপান্তর করে। এটি রূপান্তরের জন্য পান্ডাসের ব্যবহার সক্ষম করে তবে বিম স্কিমা এবং ডেটাফ্রেম কাঠামোর মধ্যে সামঞ্জস্যের প্রয়োজন, যা সঠিকভাবে পরিচালনা না করলে কখনও কখনও বৈশিষ্ট্য ত্রুটি হতে পারে।
beam.DoFn	Apache Beam-এ একটি কাস্টম প্রসেসিং ফাংশন সংজ্ঞায়িত করে। এখানে Pub/Sub বার্তা পার্স করার জন্য ফাংশন তৈরি করতে এবং পাইপলাইনের মধ্যে প্রতিটি উপাদানে রূপান্তর সম্পাদন করতে ব্যবহৃত হয়, মডুলার এবং পুনঃব্যবহারযোগ্য কোড সেগমেন্টের জন্য অনুমতি দেয়।
with_output_types()	একটি বিম পাইপলাইনে একটি রূপান্তর ধাপের আউটপুট প্রকার নির্দিষ্ট করে। এই কমান্ডটি স্কিমা সামঞ্জস্যতা প্রয়োগ করে, যা আউটপুট ডেটা প্রত্যাশিত প্রকার, যেমন NamedTuple স্কিমাগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ তা নিশ্চিত করে বৈশিষ্ট্য ত্রুটিগুলি প্রতিরোধ করতে সহায়তা করে।
WriteToBigQuery	পাইপলাইন থেকে সরাসরি BigQuery টেবিলে ডেটা লেখে। এই কমান্ডটি BigQuery-এর জন্য স্কিমা সংজ্ঞার অনুমতি দেয় এবং Apache Beam পাইপলাইন থেকে রিয়েল-টাইম ডেটা ইনজেশনের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ স্ট্রিমিং ডেটা রাইটিং অপারেশন পরিচালনা করতে পারে।
beam.io.ReadFromPubSub	একটি Google ক্লাউড পাব/সাবস্ক্রিপশন থেকে ডেটা পড়ে, Apache Beam-এ স্ট্রিমিং ডেটার উৎস হিসেবে কাজ করে। এই কমান্ডটি পাইপলাইনের ডেটা প্রবাহ শুরু করে এবং রিয়েল-টাইম মেসেজ ইনজেশন পরিচালনা করার জন্য কনফিগার করা হয়।
StandardOptions.streaming	স্ট্রিমিং মোডে কাজ করার জন্য পাইপলাইন কনফিগার করে, এটিকে পাব/সাব থেকে ডেটার ক্রমাগত স্ট্রিম প্রক্রিয়া করার অনুমতি দেয়। লাইভ ডেটা ইনজেশন পরিচালনার জন্য এই সেটিংটি প্রয়োজন এবং পাইপলাইনটি সময়ের আগে বন্ধ না হয়ে যায় তা নিশ্চিত করে।
PipelineOptions	Apache Beam পাইপলাইনের জন্য কনফিগারেশন বিকল্পগুলি শুরু করে, প্রকল্প আইডি, রানার টাইপ এবং অস্থায়ী স্টোরেজ অবস্থান সহ। ডেটাফ্লো-এর মতো ক্লাউড পরিবেশে পাইপলাইন স্থাপনের জন্য এই সেটিংস গুরুত্বপূর্ণ।
beam.ParDo()	পাইপলাইনের প্রতিটি উপাদানে একটি DoFn-এ সংজ্ঞায়িত একটি কাস্টম রূপান্তর প্রয়োগ করে। এই কমান্ডটি বার্তা পার্সিং এবং পাইপলাইনের মধ্যে পৃথক উপাদানগুলিতে স্কিমা রূপান্তর প্রয়োগ করার মতো ফাংশন সম্পাদনের জন্য কেন্দ্রীয়।

Apache Beam এর স্কিমা হ্যান্ডলিং-এ অ্যাট্রিবিউট ত্রুটির সমস্যা সমাধান করা

Apache Beam স্ক্রিপ্টগুলি একটি মজবুত ডেটা পাইপলাইন সেট আপ করার লক্ষ্য দিয়েছে যা Google Cloud Pub/Sub থেকে পড়ে, পান্ডাসের সাথে ডেটা রূপান্তর করে এবং BigQuery-এ লিখে। ত্রুটি, `'BmsSchema' অবজেক্টের কোনো অ্যাট্রিবিউট নেই 'element_type'`, প্রায়শই স্কিমা হ্যান্ডলিং বা বিমের টাইপ সিস্টেম এবং ডেটাফ্রেমের মধ্যে সামঞ্জস্যতার কারণে ভুলভাবে সংঘটিত হয়। আমাদের প্রথম স্ক্রিপ্ট NamedTuple ব্যবহার করে, বিশেষভাবে একটি কাস্টম স্কিমা ক্লাস সংজ্ঞায়িত করে বীম স্কিমাগুলির সাথে কাজ করার জন্য তৈরি করা হয়েছে, . এই শ্রেণীটি তারপর `beam.coders.registry.register_coder()` ব্যবহার করে নিবন্ধিত করা হয় যাতে কার্যকরভাবে ডেটা সিরিয়ালাইজ এবং ডিসিরিয়ালাইজ করা হয়। উদাহরণ স্বরূপ, একটি "ident" ফিল্ড ধারণকারী Pub/Sub বার্তাগুলি পরিচালনা করার সময়, স্কিমা নিশ্চিত করে যে এই ক্ষেত্রটি উপস্থিত রয়েছে এবং একটি স্ট্রিং হিসাবে সঠিকভাবে টাইপ করা হয়েছে।

স্ক্রিপ্টে, `ParsePubSubMessage` DoFn ক্লাস প্রতিটি Pub/Sub বার্তা প্রক্রিয়া করে। এখানে, স্ক্রিপ্ট JSON-ফরম্যাটেড ডেটা পড়ে, এটিকে ডিকোড করে এবং তারপর এটিকে একটি পূর্ব-সংজ্ঞায়িত অভিধান কাঠামোতে আপডেট করে। আপনি যদি কখনও একটি কঠোর স্কিমাতে ইনকামিং ডেটা ক্ষেত্রগুলিকে ম্যাপ করতে থাকেন, তাহলে আপনি BigQuery-এ প্রত্যাশিত ফিল্ডের নামগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ রাখার গুরুত্ব বুঝতে পারবেন। এই পদ্ধতির সাহায্যে আমরা পাইপলাইন জুড়ে স্কিমা-সংজ্ঞায়িত রূপান্তরগুলি প্রয়োগ করতে পারি, অনির্ধারিত বৈশিষ্ট্যগুলি থেকে ত্রুটিগুলি হ্রাস করে৷ পাইপলাইন ধাপ জুড়ে স্কিমা প্রয়োগ করার জন্য `beam.Map` ব্যবহার করা ডেটা রূপান্তরের মধ্য দিয়ে চলার সাথে সাথে সামঞ্জস্যকে স্ট্রিমলাইন করতে সাহায্য করে। 🛠️

Apache Beam-এ Pandas ইন্টিগ্রেশন `PandasTransform` DoFn ক্লাসের মাধ্যমে অর্জিত হয়, যেখানে আমরা `to_dataframe` ফাংশন ব্যবহার করে ডাটা পান্ডাস ডেটাফ্রেমে রূপান্তর করি। এই পদক্ষেপটি পান্ডাসের রূপান্তর ক্ষমতাগুলিকে কাজে লাগানোর অনুমতি দেয়, তবে এটির জন্য সতর্ক স্কিমা পরিচালনারও প্রয়োজন কারণ স্ট্রিমিং পাইপলাইনে ডেটাফ্রেম ব্যবহার করার সময় বীম সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা প্রকারগুলি আশা করে৷ রূপান্তরের পরে, ডেটা ফ্রেমের প্রতিটি সারিতে পুনরাবৃত্তি করে এমন একটি সাধারণ লুপ ব্যবহার করে ডেটা আবার অভিধান বিন্যাসে রূপান্তরিত হয়। আপনি যদি পান্ডাদের সাথে কাজ করে থাকেন তবে আপনি জানেন যে এটি কতটা শক্তিশালী হতে পারে, যদিও অ্যাট্রিবিউট ত্রুটিগুলি এড়াতে অ্যাপাচি বিম স্কিমাগুলির সাথে সামঞ্জস্যতা নিশ্চিত করা অপরিহার্য।

অবশেষে, `WriteToBigQuery` ফাংশনের মাধ্যমে BigQuery-এ ডেটা লেখা হয়, একটি BigQuery টেবিলে ফলাফল স্থাপনের একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। এই ধাপটি BigQuery-এর জন্য একটি স্কিমার সাথে কনফিগার করা হয়েছে, যাতে নিশ্চিত করা হয় যে কলাম এবং ডেটা প্রকারগুলি BigQuery যা প্রত্যাশা করে তার সাথে সারিবদ্ধ হয়। স্ক্রিপ্টটি লেখার সংজ্ঞা দিতে এবং স্বভাব তৈরি করতে `WriteToBigQuery` ব্যবহার করে, যা নিয়ন্ত্রণ করে যে ডেটা যুক্ত করা উচিত বা ওভাররাইট করা উচিত এবং যদি সেগুলি বিদ্যমান না থাকে তবে টেবিল তৈরি করা উচিত কিনা। এই অংশটি রিয়েল-টাইম ডেটা ইনজেশন পরিস্থিতিতে বিশেষভাবে কার্যকর, কারণ এটি পাইপলাইনকে গতিশীলভাবে নতুন টেবিল তৈরি করতে এবং ক্রমাগত ডেটা লেখা পরিচালনা করতে দেয়। 🚀

স্কিমা হ্যান্ডলিং সহ Apache Beam-এ অ্যাট্রিবিউট ত্রুটির সমাধান করা

Apache Beam ব্যবহার করে পাইথন স্ক্রিপ্ট - সমাধান 1: NamedTuple দিয়ে স্কিমা সংজ্ঞায়িত করা

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()

বিকল্প সমাধান: ক্লাস-ভিত্তিক স্কিমার সাথে অ্যাপাচি বিমে স্কিমা বৈশিষ্ট্যগুলি পরিচালনা করা

Apache Beam ব্যবহার করে পাইথন স্ক্রিপ্ট - সমাধান 2: টাইপ চেকিং সহ ক্লাস-ভিত্তিক স্কিমা

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()

Apache Beam এর স্কিমা রূপান্তরগুলিতে বৈশিষ্ট্য ত্রুটিগুলি সমাধান করা

সাথে কাজ করার সময় Google Pub/Sub-এর মতো উৎস থেকে ডেটা প্রসেস করতে এবং BigQuery-এ লোড করতে, স্কিমা-সম্পর্কিত ত্রুটির সম্মুখীন হচ্ছে একটি সাধারণ বাধা। এসব ভুল যেমন কুখ্যাত , প্রায়শই ঘটে কারণ বীম কঠোরভাবে স্কিমা সংজ্ঞা এবং পাইপলাইন রূপান্তর জুড়ে সামঞ্জস্য টাইপ করে। একটি গুরুত্বপূর্ণ দিকটি প্রায়শই উপেক্ষা করা হয় যে বিম ডেটা সিরিয়ালাইজ করার জন্য কোডার ব্যবহার করে, যা পান্ডাসের মতো তৃতীয়-পক্ষের সরঞ্জামগুলিকে একীভূত করার সময় সমস্যার কারণ হতে পারে। সামঞ্জস্য নিশ্চিত করতে, কাস্টম স্কিমা নিবন্ধন করা এবং বীম রূপান্তরের মধ্যে সাবধানে `to_dataframe()` ব্যবহার করা প্রয়োজন।

উদাহরণের পাইপলাইনে, `beam.DoFn` এবং `beam.Map` ব্যবহার প্রতিটি ডেটা উপাদানে মডুলার রূপান্তরের জন্য অনুমতি দেয়, যা পান্ডাদের মতো বহিরাগত লাইব্রেরিগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করা সহজ করে তোলে। যাইহোক, `register_coder` বা অনুরূপ কনফিগারেশনের মাধ্যমে সুনির্দিষ্ট স্কিমা রেজিস্ট্রেশন ছাড়া, ডেটা প্রকারের সাথে মিল না হলে Beam অ্যাট্রিবিউটের ত্রুটি ফেলতে পারে। এই সমস্যাগুলি বিশেষ করে রিয়েল-টাইম প্রক্রিয়াকরণে সাধারণ, যেখানে ইনকামিং ডেটা বিন্যাসে সামান্য পরিবর্তিত হতে পারে। এই জাতীয় সমস্যাগুলি প্রতিরোধ করার একটি সহজ উপায় হ'ল আগত ডেটাকে স্পষ্টভাবে a এ রূপান্তর করা এবং তারপর 'NamedTuple' বা একটি স্ট্রাকচার্ড ক্লাস ব্যবহার করে এটি পুনরায় ফর্ম্যাট করা। 🛠️

স্কিমা ত্রুটির বাইরে, বিম পাইপলাইনগুলি সঠিক ত্রুটি পরিচালনা এবং পরীক্ষা থেকে উপকৃত হতে পারে। প্রতিটি `DoFn` ট্রান্সফরমেশনের মধ্যে কাস্টম ভ্যালিডেটর বা টাইপ-চেকিং ফাংশন যোগ করে, আপনি স্কিমা-সম্পর্কিত সমস্যাগুলি প্রথম দিকে ধরতে পারেন। উপরন্তু, Beam এবং BigQuery টেবিল স্কিমা উভয় ক্ষেত্রেই স্কিমা তথ্য নির্দিষ্ট করা সারিবদ্ধকরণ নিশ্চিত করে। এইভাবে, যদি BigQuery-এ একটি কলামের ধরন আপনার স্কিমার সংজ্ঞার সাথে মেলে না, তাহলে আপনি খুঁজে না পাওয়া রানটাইম সমস্যার মুখোমুখি হওয়ার পরিবর্তে একটি তথ্যমূলক ত্রুটি পাবেন। যদিও Apache Beam-এ স্কিমাগুলি পরিচালনা করা জটিল হতে পারে, এই সমন্বয়গুলি ডেটা অখণ্ডতা উন্নত করে, পাইপলাইনটিকে আরও স্থিতিস্থাপক এবং নির্ভরযোগ্য করে তোলে। 🚀

"AttributeError: 'MySchemaClassName' অবজেক্টের কোনো অ্যাট্রিবিউট নেই" ত্রুটির কারণ কী?
এই ত্রুটিটি প্রায়শই Apache Beam-এ ঘটে যখন একটি বস্তুর জন্য সংজ্ঞায়িত স্কিমা এবং ডেটা প্রক্রিয়াকরণের মধ্যে একটি অমিল থাকে। নিশ্চিত করুন যে স্কিমাগুলি ব্যবহার করে স্পষ্টভাবে নিবন্ধিত হয়েছে .
আমি কিভাবে Apache Beam এ একটি কাস্টম স্কিমা নিবন্ধন করতে পারি?
Apache Beam এ, আপনি ব্যবহার করে একটি কাস্টম স্কিমা সংজ্ঞায়িত করতে পারেন স্ট্রাকচার্ড ডেটার জন্য, এবং তারপরে এটি নিবন্ধন করুন সিরিয়ালাইজেশন পরিচালনা করতে।
ব্যবহার করার উদ্দেশ্য কি একটি রশ্মি পাইপলাইনে?
একটি Beam PC Collection কে Pandas DataFrame-এ রূপান্তর করে, যা আপনাকে রূপান্তরের জন্য Pandas ফাংশন ব্যবহার করতে দেয়। বৈশিষ্ট্য ত্রুটি এড়াতে ডেটা স্কিমা-সামঞ্জস্যপূর্ণ কিনা তা নিশ্চিত করুন।
আমি কিভাবে Beam এবং BigQuery এর মধ্যে টাইপের অমিলগুলি পরিচালনা করব?
নিশ্চিত করুন যে BigQuery স্কিমা Beam-এ সংজ্ঞায়িত ডেটা স্কিমার সাথে মেলে। ব্যবহার করুন স্কিমা এনফোর্সমেন্ট সহ, এবং পাইপলাইনের প্রথম দিকে ডেটা প্রকারগুলিকে যাচাই করুন৷
পাইপলাইন চালানোর আগে আমি কি স্কিমা ত্রুটি ধরতে পারি?
হ্যাঁ, প্রতিটির মধ্যে কাস্টম যাচাইকারী যোগ করে ক্লাস, পাইপলাইন ত্রুটির কারণ হওয়ার আগে আপনি ডেটা ফর্ম্যাটগুলি পরীক্ষা করতে পারেন।
ব্যবহার করছে থেকে ভালো রূপান্তরের জন্য?
এটা নির্ভর করে। সহজবোধ্য রূপান্তরের জন্য সহজ, কিন্তু জটিল যুক্তির জন্য আরও নমনীয়তা প্রদান করে, বিশেষ করে যখন স্কিমা সমন্বয় প্রয়োজন হয়।
কেন বিম পাইপলাইন স্পষ্টভাবে প্রয়োজন ঘোষণা?
Apache Beam রূপান্তর জুড়ে স্কিমা অখণ্ডতা বজায় রাখতে টাইপ নিরাপত্তা প্রয়োগ করে। ব্যবহার করে প্রত্যাশিত প্রকারগুলি প্রয়োগ করতে এবং রানটাইম ত্রুটিগুলি প্রতিরোধ করতে সহায়তা করে।
কিভাবে করে উদাহরণে কাজ?
একটি ফাংশন যা JSON বার্তাগুলিকে ডিকোড করে, প্রত্যাশিত স্কিমা ফর্ম্যাট প্রয়োগ করে এবং পাইপলাইনে আরও প্রক্রিয়াকরণের জন্য এটিকে ফল দেয়৷
আমি কি বীমে নেস্টেড বস্তুর সাথে স্কিমা ব্যবহার করতে পারি?
হ্যাঁ, Apache Beam জটিল স্কিমা সমর্থন করে। ব্যবহার করুন নেস্টেড স্কিমাগুলির জন্য এবং তাদের সাথে নিবন্ধন করুন সঠিক ক্রমিককরণের জন্য।
মধ্যে পার্থক্য কি এবং বীম অন্যান্য রানার?
প্রধানত স্থানীয় পরীক্ষার জন্য। উত্পাদনের জন্য, রানারদের মত ব্যবহার করুন Google ক্লাউডে পাইপলাইন স্থাপন করতে।

এট্রিবিউট ত্রুটির মূল কারণ বোঝা —প্রায়শই স্কিমা মিসলাইনমেন্টের কারণে—ভবিষ্যত সমস্যা প্রতিরোধ করতে পারে এবং ডেটা প্রক্রিয়াকরণের নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করতে পারে। স্কিমা নিবন্ধন করে, টাইপ সামঞ্জস্য নিশ্চিত করে, এবং কাঠামোগত রূপান্তর ব্যবহার করে, এই নির্দেশিকা "AttributeError" সমস্যা সমাধানের জন্য ব্যবহারিক পদক্ষেপ প্রদান করে।

এই সমাধানগুলির সাহায্যে, আপনি আত্মবিশ্বাসের সাথে পাইপলাইন তৈরি করতে পারেন যা Pub/Sub থেকে BigQuery পর্যন্ত রিয়েল-টাইম ডেটা পরিচালনা করে, সমস্ত স্কিমা অখণ্ডতা বজায় রেখে। এই কৌশলগুলি ডেটা পাইপলাইনগুলিকে আরও দক্ষ, মজবুত এবং পরিচালনা করা সহজ করতে সাহায্য করে, স্বতন্ত্র প্রকল্পে কাজ করা হোক বা উৎপাদন পরিবেশে স্কেলিং করা হোক। 🚀

Apache Beam-এ স্কিমা রেজিস্ট্রেশন এবং সিরিয়ালাইজেশন সংক্রান্ত সমস্যাগুলি পরিচালনার তথ্য কোডার এবং স্কিমাগুলির অফিসিয়াল Apache Beam ডকুমেন্টেশন থেকে উল্লেখ করা হয়েছে: অ্যাপাচি বিম ডকুমেন্টেশন .
Apache Beam পাইপলাইন সহ Pub/Sub এবং BigQuery ব্যবহারের বিশদ বিবরণ Google ক্লাউডের ডেটাফ্লো ইন্টিগ্রেশন গাইডের উপর ভিত্তি করে ছিল: গুগল ক্লাউড ডেটাফ্লো ডকুমেন্টেশন .
দক্ষ ডেটা ট্রান্সফরমেশনের জন্য Apache Beam-এর সাথে পান্ডাসকে একীভূত করার জন্য সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি কমিউনিটি ফোরাম এবং Beam-এর GitHub আলোচনা থেকে সংগ্রহ করা হয়েছিল: Apache Beam GitHub আলোচনা .

কিভাবে Apache Beam এর AttributeError ঠিক করবেন: "BmsSchema" অবজেক্টটি অ্যাট্রিবিউট-মুক্ত। "উপাদান_প্রকার"

Apache Beam এর স্কিমা হ্যান্ডলিং-এ অ্যাট্রিবিউট ত্রুটির সমস্যা সমাধান করা

স্কিমা হ্যান্ডলিং সহ Apache Beam-এ অ্যাট্রিবিউট ত্রুটির সমাধান করা

বিকল্প সমাধান: ক্লাস-ভিত্তিক স্কিমার সাথে অ্যাপাচি বিমে স্কিমা বৈশিষ্ট্যগুলি পরিচালনা করা

Apache Beam এর স্কিমা রূপান্তরগুলিতে বৈশিষ্ট্য ত্রুটিগুলি সমাধান করা