Cómo solucionar el error de atributo de Apache Beam: el objeto "BmsSchema" no tiene atributos. "tipo_elemento"

Abordar errores de atributos en Apache Beam con manejo de esquemas

Secuencia de comandos de Python con Apache Beam: solución 1: definición de esquema con 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()

Solución alternativa: manejo de atributos de esquema en Apache Beam con esquema basado en clases

Secuencia de comandos de Python con Apache Beam: solución 2: esquema basado en clases con verificación de tipos

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()

Preguntas frecuentes sobre los errores del esquema Apache Beam

1. ¿Qué causa el error "AttributeError: el objeto 'MySchemaClassName' no tiene ningún atributo"?
2. Este error ocurre a menudo en Apache Beam cuando hay una discrepancia entre el esquema definido para un objeto y los datos que se procesan. Asegúrese de que los esquemas estén registrados explícitamente usando beam.coders.registry.register_coder.
3. ¿Cómo puedo registrar un esquema personalizado en Apache Beam?
4. En Apache Beam, puede definir un esquema personalizado usando typing.NamedTuple para datos estructurados y luego registrarlos con beam.coders.RowCoder para gestionar la serialización.
5. ¿Cuál es el propósito de usar? to_dataframe en un oleoducto Beam?
6. to_dataframe convierte una Beam PCollection en un Pandas DataFrame, lo que le permite utilizar las funciones de Pandas para transformaciones. Asegúrese de que los datos sean compatibles con el esquema para evitar errores de atributos.
7. ¿Cómo soluciono las discrepancias de tipos entre Beam y BigQuery?
8. Asegúrese de que el esquema de BigQuery coincida con el esquema de datos definido en Beam. Usar WriteToBigQuery con la aplicación de esquemas y validar tipos de datos en las primeras etapas del proceso.
9. ¿Puedo detectar errores de esquema antes de ejecutar la canalización?
10. Sí, agregando validadores personalizados dentro de cada DoFn clase, puede verificar los formatos de datos antes de que causen errores de canalización.
11. esta usando beam.Map mejor que beam.DoFn para transformaciones?
12. Eso depende. beam.Map es simple para transformaciones directas, pero beam.DoFn Proporciona más flexibilidad para lógica compleja, especialmente cuando se requieren ajustes de esquema.
13. ¿Por qué el oleoducto Beam requiere explícitamente with_output_types declaraciones?
14. Apache Beam aplica la seguridad de tipos para mantener la integridad del esquema en todas las transformaciones. Usando with_output_types ayuda a aplicar los tipos esperados y evitar errores de tiempo de ejecución.
15. ¿Cómo ParsePubSubMessage ¿Funciona en el ejemplo?
16. ParsePubSubMessage es un DoFn función que decodifica mensajes JSON, aplica el formato de esquema esperado y lo genera para su posterior procesamiento en la canalización.
17. ¿Puedo usar esquemas con objetos anidados en Beam?
18. Sí, Apache Beam admite esquemas complejos. Usar NamedTuple para esquemas anidados y registrarlos con RowCoder para una serialización adecuada.
19. ¿Cuál es la diferencia entre DirectRunner y otros corredores en Beam?
20. DirectRunner es principalmente para pruebas locales. Para la producción, utilice corredores como DataflowRunner para implementar canalizaciones en Google Cloud.

Conclusión: abordar los errores de atributos de Apache Beam

Comprender la causa raíz de los errores de atributos en Haz Apache(a menudo debido a una desalineación del esquema) puede prevenir problemas futuros y mejorar la confiabilidad del procesamiento de datos. Al registrar esquemas, garantizar la compatibilidad de tipos y utilizar transformaciones estructuradas, esta guía proporciona pasos prácticos para resolver el problema "AttributeError".

Con estas soluciones, puedes crear con confianza canalizaciones que manejen datos en tiempo real desde Pub/Sub hasta BigQuery, manteniendo al mismo tiempo la integridad del esquema. Estas técnicas ayudan a que los canales de datos sean más eficientes, sólidos y más fáciles de administrar, ya sea trabajando en proyectos individuales o escalando en un entorno de producción. 🚀