Apache Beami atribuudiviga parandamine: objekt "BmsSchema" on atribuudivaba. "elemendi_tüüp"

Apache Beami atribuutvigade kõrvaldamine skeemihaldusega

Pythoni skript Apache Beami abil – 1. lahendus: skeemi määramine nimega 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()

Alternatiivne lahendus: skeemiatribuutide käsitlemine Apache Beami klassipõhise skeemi abil

Pythoni skript Apache Beami abil – 2. lahendus: klassipõhine skeem koos tüübikontrolliga

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()

Korduma kippuvad küsimused Apache Beam skeemi vigade kohta

1. Mis põhjustab tõrke "AttributeError: objektil "MySchemaClassName" pole atribuuti"?
2. See tõrge ilmneb Apache Beamis sageli siis, kui objekti jaoks määratletud skeemi ja töödeldavate andmete vahel esineb ebakõla. Veenduge, et skeemid oleksid selgesõnaliselt registreeritud kasutades beam.coders.registry.register_coder.
3. Kuidas saab Apache Beamis kohandatud skeemi registreerida?
4. Apache Beamis saate määratleda kohandatud skeemi kasutades typing.NamedTuple struktureeritud andmete jaoks ja seejärel registreerige need beam.coders.RowCoder serialiseerimise haldamiseks.
5. Mis on kasutamise eesmärk to_dataframe Beam torujuhtmes?
6. to_dataframe teisendab Beam PCkollektsiooni Panda DataFrame'iks, võimaldades teil teisendusteks kasutada Panda funktsioone. Atribuudivigade vältimiseks veenduge, et andmed oleksid skeemiga ühilduvad.
7. Kuidas käsitleda Beami ja BigQuery tüübi mittevastavust?
8. Veenduge, et BigQuery skeem ühtiks Beamis määratletud andmeskeemiga. Kasuta WriteToBigQuery koos skeemi jõustamisega ja valideerige andmetüübid varakult.
9. Kas ma saan enne konveieri käivitamist tuvastada skeemi vead?
10. Jah, lisades igaühele kohandatud validaatorid DoFn klassi, saate kontrollida andmevorminguid enne, kui need põhjustavad konveieri vigu.
11. Kasutab beam.Map parem kui beam.DoFn transformatsioonide jaoks?
12. Oleneb. beam.Map on lihtsate teisenduste jaoks lihtne, kuid beam.DoFn pakub keerukama loogika jaoks suuremat paindlikkust, eriti kui on vaja skeemi kohandamist.
13. Miks on Beami torujuhe selgesõnaline with_output_types deklaratsioonid?
14. Apache Beam rakendab tüübiohutust, et säilitada skeemi terviklikkus transformatsioonides. Kasutades with_output_types aitab jõustada eeldatavaid tüüpe ja vältida käitusvigu.
15. Kuidas teeb ParsePubSubMessage tööta näites?
16. ParsePubSubMessage on a DoFn funktsioon, mis dekodeerib JSON-sõnumid, rakendab eeldatava skeemivormingu ja annab selle edasiseks töötlemiseks konveier.
17. Kas saan Beamis kasutada pesastatud objektidega skeeme?
18. Jah, Apache Beam toetab keerulisi skeeme. Kasuta NamedTuple pesastatud skeemide jaoks ja registreerige need RowCoder õigeks serialiseerimiseks.
19. Mis vahe on DirectRunner ja teised Beami jooksjad?
20. DirectRunner on mõeldud peamiselt kohalikuks testimiseks. Tootmiseks kasutage jooksjaid nagu DataflowRunner torujuhtmete juurutamiseks Google Cloudis.

Kokkuvõte: Apache Beam atribuutide vigade lahendamine

Atribuudivigade algpõhjuse mõistmine Apache Beam– sageli skeemi vale joondamise tõttu – võib vältida tulevasi probleeme ja parandada andmetöötluse usaldusväärsust. Skeemide registreerimisel, tüüpide ühilduvuse tagamisel ja struktureeritud teisenduste kasutamisel pakub see juhend praktilisi samme AttributeError probleemi lahendamiseks.

Nende lahendustega saate enesekindlalt luua torujuhtmeid, mis käitlevad reaalajas andmeid Pub/Subist BigQueryni, säilitades samal ajal skeemi terviklikkuse. Need tehnikad aitavad muuta andmekonveierid tõhusamaks, vastupidavamaks ja hõlpsamini hallatavaks, olenemata sellest, kas töötate üksikute projektidega või skaleeritakse tootmiskeskkonnas. 🚀