Πώς να διορθώσετε το Apache Beam's AttributeError: Το αντικείμενο "BmsSchema" δεν έχει χαρακτηριστικά. "στοιχείο_τύπος"

Κατανόηση των σφαλμάτων χαρακτηριστικών κατά τη μετατροπή σε DataFrames στο Apache Beam

Τα σφάλματα μπορεί να είναι ένα αναπόφευκτο μέρος της κωδικοποίησης, ειδικά όταν καταδύεστε σε ισχυρά εργαλεία επεξεργασίας δεδομένων, όπως π.χ . Εάν αντιμετωπίσατε ένα "AttributeError" ενώ εργάζεστε με , δεν είσαι μόνος.

Σε αυτήν την περίπτωση, θα μοιραστώ τον τρόπο με τον οποίο αντιμετώπισα το σφάλμα "BmsSchema" δεν έχει χαρακτηριστικό "element_type"" κατά τη ρύθμιση ενός αγωγού Apache Beam για τη διαχείριση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο. Αυτό το σφάλμα μπορεί συχνά να φαίνεται κρυπτικό, αλλά συνήθως υποδεικνύει ένα πρόβλημα με τον ορισμό του σχήματος στον αγωγό σας. 🛠️

Το Apache Beam είναι εξαιρετικό για τη δημιουργία κλιμακωτών αγωγών δεδομένων και την ενσωμάτωσή του με εργαλεία όπως και το κάνει απίστευτα ευέλικτο. Ωστόσο, προβλήματα συμβατότητας σχήματος και τύπου, όπως αυτό που αντιμετωπίζουμε, μπορεί να προκύψουν και να διαταράξουν τη ροή εργασίας. Ο εντοπισμός σφαλμάτων αυτών των σφαλμάτων βοηθά στην καλύτερη κατανόηση της επιβολής σχήματος και της ενσωμάτωσης του DataFrame του Beam.

Εδώ, θα εξετάσουμε την αιτία αυτού του σφάλματος, θα εξετάσουμε τη ρύθμιση του κώδικα και θα συζητήσουμε πρακτικές λύσεις. Με μερικές τροποποιήσεις, θα μπορείτε να επεξεργάζεστε με επιτυχία δεδομένα Pub/Sub στο BigQuery χωρίς να χτυπάτε αυτό το κοινό εμπόδιο. 🚀

Εντολή	Περιγραφή Χρήσης
beam.coders.registry.register_coder()	Καταχωρεί έναν προσαρμοσμένο κωδικοποιητή για μια συγκεκριμένη κλάση στο Apache Beam, επιτρέποντας στο Beam να σειριοποιήσει και να αποσειρώσει παρουσίες της κλάσης αποτελεσματικά. Απαραίτητο για τη χρήση προσαρμοσμένων σχημάτων με τύπους NamedTuple σε αγωγούς Beam.
to_dataframe()	Μετατρέπει Apache Beam PCCollections σε Pandas DataFrames. Αυτό επιτρέπει τη χρήση των Panda για μετασχηματισμούς, αλλά απαιτεί συμβατότητα μεταξύ των σχημάτων Beam και των δομών DataFrame, οι οποίες μερικές φορές μπορεί να προκαλέσουν σφάλματα χαρακτηριστικών εάν δεν αντιμετωπιστούν σωστά.
beam.DoFn	Καθορίζει μια προσαρμοσμένη λειτουργία επεξεργασίας στο Apache Beam. Χρησιμοποιείται εδώ για τη δημιουργία συναρτήσεων για την ανάλυση των μηνυμάτων Pub/Sub και την εκτέλεση μετασχηματισμών σε κάθε στοιχείο εντός του αγωγού, επιτρέποντας αρθρωτά και επαναχρησιμοποιήσιμα τμήματα κώδικα.
with_output_types()	Καθορίζει τον τύπο εξόδου ενός βήματος μετασχηματισμού σε μια σωλήνωση Beam. Αυτή η εντολή επιβάλλει τη συνέπεια του σχήματος, η οποία βοηθά στην αποφυγή σφαλμάτων χαρακτηριστικών διασφαλίζοντας ότι τα δεδομένα εξόδου συμμορφώνονται με τους αναμενόμενους τύπους, όπως τα σχήματα NamedTuple.
WriteToBigQuery	Γράφει δεδομένα από τη διοχέτευση απευθείας σε πίνακες BigQuery. Αυτή η εντολή επιτρέπει τον ορισμό σχήματος για το BigQuery και μπορεί να χειριστεί λειτουργίες εγγραφής δεδομένων ροής, ζωτικής σημασίας για την απορρόφηση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο από αγωγούς Apache Beam.
beam.io.ReadFromPubSub	Διαβάζει δεδομένα από μια συνδρομή Google Cloud Pub/Sub, ενεργώντας ως πηγή για ροή δεδομένων στο Apache Beam. Αυτή η εντολή εκκινεί τη ροή δεδομένων του αγωγού και έχει ρυθμιστεί για να χειρίζεται την απορρόφηση μηνυμάτων σε πραγματικό χρόνο.
StandardOptions.streaming	Διαμορφώνει τη διοχέτευση ώστε να λειτουργεί σε λειτουργία ροής, επιτρέποντάς της να επεξεργάζεται συνεχείς ροές δεδομένων από το Pub/Sub. Αυτή η ρύθμιση απαιτείται για το χειρισμό της απορρόφησης ζωντανών δεδομένων και διασφαλίζει ότι ο αγωγός δεν τερματίζεται πρόωρα.
PipelineOptions	Αρχικοποιεί τις επιλογές διαμόρφωσης για τον αγωγό Apache Beam, συμπεριλαμβανομένων των αναγνωριστικών έργου, του τύπου runner και των θέσεων προσωρινής αποθήκευσης. Αυτές οι ρυθμίσεις είναι κρίσιμες για την ανάπτυξη του αγωγού σε περιβάλλοντα cloud όπως το Dataflow.
beam.ParDo()	Εφαρμόζει έναν προσαρμοσμένο μετασχηματισμό που ορίζεται σε ένα DoFn σε κάθε στοιχείο στη διοχέτευση. Αυτή η εντολή είναι κεντρική για την εκτέλεση συναρτήσεων όπως η ανάλυση μηνυμάτων και η εφαρμογή μετασχηματισμών σχήματος σε μεμονωμένα στοιχεία εντός του αγωγού.

Αντιμετώπιση προβλημάτων σφαλμάτων χαρακτηριστικών στον χειρισμό σχήματος του Apache Beam

Τα παρεχόμενα σενάρια Apache Beam στοχεύουν στη δημιουργία μιας ισχυρής γραμμής δεδομένων που διαβάζει από το Google Cloud Pub/Sub, μετατρέπει δεδομένα με Pandas και τα γράφει στο BigQuery. Το σφάλμα, το αντικείμενο "BmsSchema" δεν έχει χαρακτηριστικό "element_type"", εμφανίζεται συχνά λόγω κακής ευθυγράμμισης στο χειρισμό του σχήματος ή συμβατότητας μεταξύ των συστημάτων τύπου Beam και των πλαισίων δεδομένων. Το πρώτο μας σενάριο χρησιμοποιεί NamedTuple, ειδικά προσαρμοσμένο για να λειτουργεί με σχήματα Beam ορίζοντας μια προσαρμοσμένη κλάση σχήματος, . Στη συνέχεια, αυτή η κλάση καταχωρείται χρησιμοποιώντας το `beam.coders.registry.register_coder()` για την αποτελεσματική σειριοποίηση και αποσειριοποίηση δεδομένων. Για παράδειγμα, όταν χειρίζεστε μηνύματα Pub/Sub που περιέχουν ένα πεδίο "αναγνωριστικό", το σχήμα διασφαλίζει ότι αυτό το πεδίο είναι παρόν και πληκτρολογημένο σωστά ως συμβολοσειρά.

Στο σενάριο, η κλάση DoFn «ParsePubSubMessage» επεξεργάζεται κάθε μήνυμα Pub/Sub. Εδώ, το σενάριο διαβάζει δεδομένα με μορφή JSON, τα αποκωδικοποιεί και στη συνέχεια τα ενημερώνει σε μια προκαθορισμένη δομή λεξικού. Εάν χρειάστηκε ποτέ να αντιστοιχίσετε τα εισερχόμενα πεδία δεδομένων σε ένα αυστηρό σχήμα, θα αναγνωρίσετε τη σημασία της διατήρησης των ονομάτων πεδίων σύμφωνα με αυτά που αναμένονται στο BigQuery. Αυτή η προσέγγιση μας επιτρέπει να εφαρμόσουμε τους μετασχηματισμούς που καθορίζονται από το σχήμα σε όλη τη γραμμή, ελαχιστοποιώντας τα σφάλματα από απροσδιόριστα χαρακτηριστικά. Η χρήση του "beam.Map" για την επιβολή του σχήματος στα βήματα της διοχέτευσης βοηθά στον εξορθολογισμό της συμβατότητας καθώς τα δεδομένα κινούνται μέσω μετασχηματισμών. 🛠️

Η ενσωμάτωση των Pandas στο Apache Beam επιτυγχάνεται με την κλάση DoFn «PandasTransform», όπου μετατρέπουμε δεδομένα σε Pandas DataFrames χρησιμοποιώντας τη συνάρτηση «to_dataframe». Αυτό το βήμα επιτρέπει τη μόχλευση των δυνατοτήτων μετασχηματισμού των Pandas, αλλά απαιτεί επίσης προσεκτικό χειρισμό σχήματος, καθώς το Beam αναμένει συμβατούς τύπους δεδομένων όταν χρησιμοποιεί DataFrames σε ροή ροής. Μετά τους μετασχηματισμούς, τα δεδομένα μετατρέπονται ξανά σε μορφή λεξικού χρησιμοποιώντας έναν απλό βρόχο που επαναλαμβάνεται σε κάθε σειρά του DataFrame. Εάν έχετε εργαστεί με Pandas, γνωρίζετε πόσο ισχυρό μπορεί να είναι αυτό, αν και η διασφάλιση της συμβατότητας με τα σχήματα Apache Beam είναι απαραίτητη για την αποφυγή σφαλμάτων χαρακτηριστικών.

Τέλος, τα δεδομένα εγγράφονται στο BigQuery μέσω της συνάρτησης «WriteToBigQuery», ένα κρίσιμο βήμα για την ανάπτυξη των αποτελεσμάτων σε έναν πίνακα BigQuery. Αυτό το βήμα έχει διαμορφωθεί με ένα σχήμα για το BigQuery, διασφαλίζοντας ότι οι στήλες και οι τύποι δεδομένων ευθυγραμμίζονται με αυτό που αναμένει το BigQuery. Το σενάριο χρησιμοποιεί το "WriteToBigQuery" για να ορίσει διαθέσεις εγγραφής και δημιουργίας, οι οποίες ελέγχουν εάν τα δεδομένα πρέπει να προσαρτώνται ή να αντικαθίστανται και εάν θα πρέπει να δημιουργούνται πίνακες εάν δεν υπάρχουν. Αυτό το μέρος είναι ιδιαίτερα χρήσιμο σε σενάρια απορρόφησης δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, καθώς επιτρέπει στον αγωγό να δημιουργεί νέους πίνακες δυναμικά και να χειρίζεται συνεχείς εγγραφές δεδομένων. 🚀

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()

Επίλυση σφάλματος χαρακτηριστικών στη μετατροπή σχήματος δέσμης Apache

Όταν εργάζεστε με για την επεξεργασία δεδομένων από πηγές όπως το Google Pub/Sub και τη φόρτωσή τους στο BigQuery, ένα κοινό εμπόδιο είναι η αντιμετώπιση σφαλμάτων που σχετίζονται με σχήματα. Αυτά τα λάθη, όπως το περιβόητο , συμβαίνουν συχνά επειδή το Beam επιβάλλει αυστηρά τους ορισμούς των σχημάτων και τη συμβατότητα τύπων στους μετασχηματισμούς αγωγών. Μια κρίσιμη πτυχή που συχνά παραβλέπεται είναι ότι το Beam χρησιμοποιεί κωδικοποιητές για τη σειριοποίηση δεδομένων, γεγονός που μπορεί να οδηγήσει σε προβλήματα κατά την ενσωμάτωση εργαλείων τρίτων όπως τα Panda. Για να διασφαλιστεί η συμβατότητα, είναι απαραίτητο να καταχωρήσετε προσαρμοσμένα σχήματα και να χρησιμοποιήσετε προσεκτικά το «to_dataframe()» στους μετασχηματισμούς Beam.

Στο παράδειγμα, η χρήση των "beam.DoFn" και "beam.Map" επιτρέπει σπονδυλωτούς μετασχηματισμούς σε κάθε στοιχείο δεδομένων, καθιστώντας ευκολότερη την ενσωμάτωση εξωτερικών βιβλιοθηκών όπως τα Panda. Ωστόσο, χωρίς ακριβή εγγραφή σχήματος μέσω του "register_coder" ή παρόμοιων διαμορφώσεων, το Beam μπορεί να προκαλέσει σφάλματα χαρακτηριστικών όταν οι τύποι δεδομένων δεν ταιριάζουν. Αυτά τα ζητήματα είναι ιδιαίτερα κοινά στην επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο, όπου τα εισερχόμενα δεδομένα ενδέχεται να διαφέρουν ελαφρώς ως προς τη μορφή. Ένας απλός τρόπος για την αποφυγή τέτοιων ζητημάτων είναι η ρητή μετατροπή των εισερχόμενων δεδομένων σε α και στη συνέχεια επαναδιαμόρφωσή του χρησιμοποιώντας το "NamedTuple" ή μια δομημένη κλάση. 🛠️

Πέρα από τα σφάλματα σχήματος, οι αγωγοί Beam μπορούν να επωφεληθούν από τον κατάλληλο χειρισμό και τη δοκιμή σφαλμάτων. Προσθέτοντας προσαρμοσμένες συσκευές επικύρωσης ή συναρτήσεις ελέγχου τύπου σε κάθε μετασχηματισμό «DoFn», μπορείτε να εντοπίσετε προβλήματα που σχετίζονται με το σχήμα από νωρίς. Επιπλέον, ο καθορισμός πληροφοριών σχήματος τόσο στο σχήμα Beam όσο και στο σχήμα πίνακα BigQuery διασφαλίζει την ευθυγράμμιση. Με αυτόν τον τρόπο, εάν ένας τύπος στήλης στο BigQuery δεν ταιριάζει με τον ορισμό του σχήματός σας, θα λάβετε ένα πληροφοριακό σφάλμα αντί να αντιμετωπίσετε μη ανιχνεύσιμα προβλήματα χρόνου εκτέλεσης. Αν και ο χειρισμός των σχημάτων στο Apache Beam μπορεί να είναι περίπλοκος, αυτές οι προσαρμογές βελτιώνουν την ακεραιότητα των δεδομένων, καθιστώντας τον αγωγό πιο ανθεκτικό και αξιόπιστο. 🚀

1. Τι προκαλεί το σφάλμα "AttributeError: Το αντικείμενο "MySchemaClassName" δεν έχει χαρακτηριστικό";
2. Αυτό το σφάλμα εμφανίζεται συχνά στο Apache Beam όταν υπάρχει αναντιστοιχία μεταξύ του σχήματος που ορίζεται για ένα αντικείμενο και των δεδομένων που υποβάλλονται σε επεξεργασία. Βεβαιωθείτε ότι τα σχήματα έχουν καταχωρηθεί ρητά χρησιμοποιώντας .
3. Πώς μπορώ να καταχωρήσω ένα προσαρμοσμένο σχήμα στο Apache Beam;
4. Στο Apache Beam, μπορείτε να ορίσετε ένα προσαρμοσμένο σχήμα χρησιμοποιώντας για δομημένα δεδομένα και, στη συνέχεια, καταχωρίστε τα με για τη διαχείριση της σειριοποίησης.
5. Ποιος είναι ο σκοπός της χρήσης σε αγωγό Beam;
6. μετατρέπει μια Beam PCCollection σε Pandas DataFrame, επιτρέποντάς σας να χρησιμοποιείτε τις λειτουργίες Pandas για μετασχηματισμούς. Βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα είναι συμβατά με σχήματα για να αποφύγετε σφάλματα χαρακτηριστικών.
7. Πώς μπορώ να χειριστώ τις αναντιστοιχίες τύπων μεταξύ Beam και BigQuery;
8. Βεβαιωθείτε ότι το σχήμα BigQuery ταιριάζει με το σχήμα δεδομένων που ορίζεται στο Beam. Χρήση με την επιβολή σχήματος και επικύρωση τύπων δεδομένων νωρίς.
9. Μπορώ να εντοπίσω σφάλματα σχήματος πριν από την εκτέλεση του αγωγού;
10. Ναι, με την προσθήκη προσαρμοσμένων επικυρωτών σε κάθε ένα κλάση, μπορείτε να ελέγξετε τις μορφές δεδομένων προτού προκαλέσουν σφάλματα διοχέτευσης.
11. Χρησιμοποιεί καλύτερα από για μεταμορφώσεις;
12. Εξαρτάται. είναι απλό για απλούς μετασχηματισμούς, αλλά παρέχει μεγαλύτερη ευελιξία για πολύπλοκη λογική, ειδικά όταν απαιτούνται προσαρμογές σχήματος.
13. Γιατί ο αγωγός Beam απαιτεί ρητά δηλώσεις;
14. Το Apache Beam επιβάλλει την ασφάλεια τύπου για τη διατήρηση της ακεραιότητας του σχήματος σε όλους τους μετασχηματισμούς. Χρησιμοποιώντας βοηθά στην επιβολή των αναμενόμενων τύπων και στην αποφυγή σφαλμάτων χρόνου εκτέλεσης.
15. Πώς κάνει δουλειά στο παράδειγμα;
16. είναι α συνάρτηση που αποκωδικοποιεί μηνύματα JSON, εφαρμόζει την αναμενόμενη μορφή σχήματος και την αποδίδει για περαιτέρω επεξεργασία σε εξέλιξη.
17. Μπορώ να χρησιμοποιήσω σχήματα με ένθετα αντικείμενα στο Beam;
18. Ναι, το Apache Beam υποστηρίζει πολύπλοκα σχήματα. Χρήση για ένθετα σχήματα και καταχωρίστε τα με για σωστή σειριοποίηση.
19. Ποια είναι η διαφορά μεταξύ και άλλοι δρομείς στο Beam;
20. είναι κυρίως για τοπικές δοκιμές. Για την παραγωγή, χρησιμοποιήστε δρομείς όπως για την ανάπτυξη αγωγών στο Google Cloud.

Κατανόηση της βασικής αιτίας των σφαλμάτων χαρακτηριστικών στο —συχνά λόγω εσφαλμένης ευθυγράμμισης σχήματος— μπορεί να αποτρέψει μελλοντικά προβλήματα και να βελτιώσει την αξιοπιστία της επεξεργασίας δεδομένων. Με την καταχώρηση σχημάτων, τη διασφάλιση της συμβατότητας τύπου και τη χρήση δομημένων μετασχηματισμών, αυτός ο οδηγός παρέχει πρακτικά βήματα για την επίλυση του ζητήματος "Σφάλμα χαρακτηριστικών".

Με αυτές τις λύσεις, μπορείτε να δημιουργήσετε με σιγουριά αγωγούς που χειρίζονται δεδομένα σε πραγματικό χρόνο από το Pub/Sub στο BigQuery, διατηρώντας παράλληλα την ακεραιότητα του σχήματος. Αυτές οι τεχνικές βοηθούν να γίνουν οι σωληνώσεις δεδομένων πιο αποτελεσματικές, εύρωστες και ευκολότερες στη διαχείριση, είτε εργάζονται σε μεμονωμένα έργα είτε κλιμακώνονται σε περιβάλλον παραγωγής. 🚀