Jak opravit AttributeError Apache Beam: Objekt "BmsSchema" je bez atributů. "typ_prvku"

Řešení chyb atributů v Apache Beam pomocí Schema Handling

Python Script pomocí Apache Beam - Řešení 1: Definování schématu pomocí 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()

Alternativní řešení: Práce s atributy schématu v Apache Beam pomocí schématu založeného na třídách

Python Script pomocí Apache Beam - Řešení 2: Schéma založené na třídách s kontrolou typu

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()

Často kladené otázky o chybách schématu Apache Beam

1. Co způsobuje chybu "AttributeError: 'MySchemaClassName' objekt nemá žádný atribut"?
2. K této chybě často dochází v Apache Beam, když existuje neshoda mezi schématem definovaným pro objekt a zpracovávanými daty. Ujistěte se, že schémata jsou explicitně registrována pomocí beam.coders.registry.register_coder.
3. Jak mohu zaregistrovat vlastní schéma v Apache Beam?
4. V Apache Beam můžete definovat vlastní schéma pomocí typing.NamedTuple pro strukturovaná data a poté je zaregistrujte beam.coders.RowCoder pro správu serializace.
5. Jaký je účel použití to_dataframe v potrubí paprsku?
6. to_dataframe převede Beam PCkolekci na Pandas DataFrame, což vám umožní používat funkce Pandas pro transformace. Ujistěte se, že data jsou kompatibilní se schématem, abyste předešli chybám atributů.
7. Jak se vypořádám s neshodami typu mezi Beam a BigQuery?
8. Ujistěte se, že schéma BigQuery odpovídá schématu dat definovanému v Beam. Použití WriteToBigQuery s vynucením schématu a ověřovat datové typy na začátku procesu.
9. Mohu zachytit chyby schématu před spuštěním kanálu?
10. Ano, přidáním vlastních validátorů do každého DoFn třídy, můžete zkontrolovat datové formáty dříve, než způsobí chyby potrubí.
11. Používá se beam.Map lepší než beam.DoFn pro transformace?
12. To záleží. beam.Map je jednoduchý pro přímé transformace, ale beam.DoFn poskytuje větší flexibilitu pro složitou logiku, zvláště když jsou vyžadovány úpravy schématu.
13. Proč potrubí Beam vyžaduje explicitní with_output_types prohlášení?
14. Apache Beam vynucuje bezpečnost typu, aby byla zachována integrita schématu napříč transformacemi. Použití with_output_types pomáhá vynutit očekávané typy a předcházet chybám za běhu.
15. Jak to dělá ParsePubSubMessage práce v příkladu?
16. ParsePubSubMessage je a DoFn funkce, která dekóduje zprávy JSON, aplikuje očekávaný formát schématu a poskytuje jej pro další zpracování v potrubí.
17. Mohu použít schémata s vnořenými objekty v Beam?
18. Ano, Apache Beam podporuje složitá schémata. Použití NamedTuple pro vnořená schémata a registrujte je pomocí RowCoder pro správnou serializaci.
19. Jaký je rozdíl mezi DirectRunner a další běžci v Beam?
20. DirectRunner je hlavně pro místní testování. Pro výrobu použijte běžce jako DataflowRunner k nasazení kanálů na Google Cloud.

Sbalení: Řešení chyb atributů Apache Beam

Pochopení hlavní příčiny chyb atributů v Apache Beam— často kvůli nesouososti schématu — může předejít budoucím problémům a zlepšit spolehlivost zpracování dat. Díky registraci schémat, zajištění kompatibility typů a použití strukturovaných transformací poskytuje tato příručka praktické kroky k vyřešení problému „AttributeError“.

S těmito řešeními můžete s jistotou budovat kanály, které zpracovávají data v reálném čase z Pub/Sub do BigQuery, to vše při zachování integrity schématu. Tyto techniky pomáhají učinit datové kanály efektivnější, robustnější a snadněji spravovatelné, ať už při práci na jednotlivých projektech nebo při škálování v produkčním prostředí. 🚀