Sådan rettes Apache Beams AttributeError: Objektet "BmsSchema" er attributfrit. "element_type"

Adressering af attributfejl i Apache Beam med skemahåndtering

Python-script ved hjælp af Apache Beam - Løsning 1: Definer skema med 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()

Alternativ løsning: Håndtering af skemaattributter i Apache Beam med klassebaseret skema

Python-script ved hjælp af Apache Beam - Løsning 2: Klassebaseret skema med typekontrol

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()

Ofte stillede spørgsmål om Apache Beam Schema-fejl

1. Hvad forårsager fejlen "AttributeError: 'MySchemaClassName'-objekt har ingen attribut"?
2. Denne fejl opstår ofte i Apache Beam, når der er et misforhold mellem det definerede skema for et objekt og de data, der behandles. Sørg for, at skemaer er eksplicit registreret vha beam.coders.registry.register_coder.
3. Hvordan kan jeg registrere et brugerdefineret skema i Apache Beam?
4. I Apache Beam kan du definere et brugerdefineret skema vha typing.NamedTuple for strukturerede data, og derefter registrere det med beam.coders.RowCoder at styre serialisering.
5. Hvad er formålet med at bruge to_dataframe i en Beam pipeline?
6. to_dataframe konverterer en Beam PCollection til en Pandas DataFrame, så du kan bruge Pandas funktioner til transformationer. Sørg for, at data er skema-kompatible for at undgå attributfejl.
7. Hvordan håndterer jeg typeuoverensstemmelser mellem Beam og BigQuery?
8. Sørg for, at BigQuery-skemaet matcher dataskemaet, der er defineret i Beam. Bruge WriteToBigQuery med skemahåndhævelse, og valider datatyper tidligt i pipelinen.
9. Kan jeg fange skemafejl, før jeg kører pipelinen?
10. Ja, ved at tilføje tilpassede validatorer inden for hver DoFn klasse, kan du kontrollere dataformater, før de forårsager pipelinefejl.
11. bruger beam.Map bedre end beam.DoFn til transformationer?
12. Det afhænger af. beam.Map er enkel til ligetil transformationer, men beam.DoFn giver mere fleksibilitet til kompleks logik, især når skemajusteringer er påkrævet.
13. Hvorfor kræver Beam-rørledningen eksplicit with_output_types erklæringer?
14. Apache Beam håndhæver typesikkerhed for at opretholde skemaintegritet på tværs af transformationer. Bruger with_output_types hjælper med at håndhæve forventede typer og forhindre runtime fejl.
15. Hvordan gør ParsePubSubMessage arbejde i eksemplet?
16. ParsePubSubMessage er en DoFn funktion, der afkoder JSON-meddelelser, anvender det forventede skemaformat og giver det til yderligere behandling i pipelinen.
17. Kan jeg bruge skemaer med indlejrede objekter i Beam?
18. Ja, Apache Beam understøtter komplekse skemaer. Bruge NamedTuple for indlejrede skemaer og registrer dem med RowCoder for korrekt serialisering.
19. Hvad er forskellen mellem DirectRunner og andre løbere i Beam?
20. DirectRunner er primært til lokal test. Til produktion skal du bruge løbere som DataflowRunner at implementere pipelines på Google Cloud.

Indpakning: Håndtering af Apache Beam Attribut-fejl

Forstå årsagen til attributfejl i Apache Beam- ofte på grund af skemaforstyrrelser - kan forhindre fremtidige problemer og forbedre pålideligheden af ​​databehandlingen. Ved at registrere skemaer, sikre typekompatibilitet og bruge strukturerede transformationer giver denne vejledning praktiske trin til at løse problemet "AttributeError".

Med disse løsninger kan du trygt bygge pipelines, der håndterer realtidsdata fra Pub/Sub til BigQuery, alt imens skemaintegriteten bevares. Disse teknikker hjælper med at gøre datapipelines mere effektive, robuste og nemmere at administrere, uanset om de arbejder på individuelle projekter eller skalerer i et produktionsmiljø. 🚀