Apache Beamin AttributeError-virheen korjaaminen: Objekti "BmsSchema" on attribuuttiton. "element_type"

Attribuuttivirheiden ymmärtäminen muunnettaessa DataFrame-kehyksiksi Apache Beamissa

Virheet voivat olla väistämätön osa koodausta, varsinkin kun sukeltaa tehokkaisiin tietojenkäsittelytyökaluihin, kuten . Jos olet havainnut "AttributeError"-ilmoituksen työskennellessään , et ole yksin.

Tässä tapauksessa kerron, kuinka törmäsin "BmsSchema"-objektilla ei ole attribuuttia "element_type" -virhettä määrittäessäni Apache Beam -liukuhihnaa käsittelemään reaaliaikaista dataa. Tämä virhe voi usein vaikuttaa salaperäiseltä, mutta se viittaa yleensä ongelmaan liukuhihnassasi olevan skeeman määrittelyssä. 🛠️

Apache Beam soveltuu erinomaisesti skaalattavien dataputkien rakentamiseen ja integrointiin työkaluihin, kuten ja tekee siitä uskomattoman monipuolisen. Käsittelemämme kaltaiset skeemojen ja tyyppien yhteensopivuusongelmat voivat kuitenkin ilmetä ja häiritä työnkulkua. Näiden virheiden virheenkorjaus auttaa ymmärtämään paremmin Beamin skeeman täytäntöönpanoa ja DataFrame-integraatiota.

Täällä sukeltaamme tämän virheen syytä, tutkimme koodin asetuksia ja keskustelemme käytännön ratkaisuista. Muutamalla säädöllä pystyt onnistuneesti käsittelemään Pub/Sub-dataa BigQueryyn osumatta tähän yleiseen kompastuskiveen. 🚀

Komento	Käyttökuvaus
beam.coders.registry.register_coder()	Rekisteröi mukautetun kooderin tiettyä luokkaa varten Apache Beamissa, jolloin Beam voi sarjoittaa ja sarjoittaa luokan esiintymiä tehokkaasti. Välttämätön käytettäessä mukautettuja skeemoja NamedTuple-tyyppien kanssa Beam-liukuhihnassa.
to_dataframe()	Muuntaa Apache Beam PC -kokoelmat Pandas DataFrame -kehyksiksi. Tämä mahdollistaa Pandan käytön muunnoksissa, mutta edellyttää yhteensopivuutta Beam-skeemojen ja DataFrame-rakenteiden välillä, mikä voi joskus aiheuttaa attribuuttivirheitä, jos niitä ei käsitellä oikein.
beam.DoFn	Määrittää mukautetun käsittelytoiminnon Apache Beamissa. Käytetään tässä luomaan toimintoja Pub/Sub-sanomien jäsentämiseksi ja muunnosten suorittamiseksi jokaiselle liukuhihnan elementille, mikä mahdollistaa modulaariset ja uudelleenkäytettävät koodisegmentit.
with_output_types()	Määrittää muunnosvaiheen tulostyypin Beam-liukuhihnassa. Tämä komento pakottaa skeeman johdonmukaisuuden, mikä auttaa estämään määritevirheet varmistamalla, että lähtötiedot vastaavat odotettuja tyyppejä, kuten NamedTuple-skeemoja.
WriteToBigQuery	Kirjoittaa tiedot liukuhihnasta suoraan BigQuery-taulukoihin. Tämä komento mahdollistaa BigQueryn skeeman määrittämisen ja pystyy käsittelemään suoratoistodatan kirjoitustoimintoja, jotka ovat ratkaisevan tärkeitä reaaliaikaisessa tiedonsiirrossa Apache Beam -putkista.
beam.io.ReadFromPubSub	Lukee tietoja Google Cloud Pub/Sub -tilauksesta ja toimii tietojen suoratoiston lähteenä Apache Beamissa. Tämä komento käynnistää liukuhihnan tietovirran ja on määritetty käsittelemään reaaliaikaista viestien käsittelyä.
StandardOptions.streaming	Määrittää liukuhihnan toimimaan suoratoistotilassa, jolloin se voi käsitellä jatkuvia tietovirtoja Pub/Subista. Tätä asetusta tarvitaan live-datan käsittelyyn, ja se varmistaa, että liukuhihna ei pääty ennenaikaisesti.
PipelineOptions	Alustaa Apache Beam -putken määritysasetukset, mukaan lukien projektitunnuksen, runner-tyypin ja väliaikaiset tallennuspaikat. Nämä asetukset ovat tärkeitä putkilinjan käyttöönotossa pilviympäristöissä, kuten Dataflow.
beam.ParDo()	Käyttää DoFn:ssä määritellyn mukautetun muunnoksen jokaiseen liukuhihnan elementtiin. Tämä komento on keskeinen suoritettaessa toimintoja, kuten sanomien jäsentämistä ja skeemamuunnosten soveltamista liukuhihnan yksittäisiin elementteihin.

Attribuuttivirheiden vianmääritys Apache Beamin skeeman käsittelyssä

Tarjottujen Apache Beam -komentosarjojen tarkoituksena on luoda vankka dataputki, joka lukee Google Cloud Pub/Subista, muuntaa tiedot Pandasilla ja kirjoittaa sen BigQueryyn. Virhe "BmsSchema"-objektilla ei ole attribuuttia "element_type", joka johtuu usein skeeman käsittelyn virheellisyydestä tai Beam-tyyppisten järjestelmien ja tietokehysten välisestä yhteensopivuudesta. Ensimmäinen komentosarjamme käyttää NamedTuplea, joka on erityisesti räätälöity toimimaan Beam-skeemojen kanssa määrittämällä mukautettu skeemaluokka, . Tämä luokka rekisteröidään sitten komennolla "beam.coders.registry.register_coder()" tietojen sarjoittamiseksi ja sarjoittamiseksi tehokkaasti. Esimerkiksi käsiteltäessä "ident"-kentän sisältäviä Pub/Sub-viestejä, skeema varmistaa, että tämä kenttä on olemassa ja kirjoitettu oikein merkkijonona.

Komentosarjassa `ParsePubSubMessage' DoFn-luokka käsittelee jokaisen Pub/Sub-viestin. Tässä komentosarja lukee JSON-muotoiltua dataa, purkaa sen ja päivittää sen sitten ennalta määritettyyn sanakirjarakenteeseen. Jos olet joskus joutunut yhdistämään saapuvat tietokentät tiukkaan skeemaan, huomaat, että on tärkeää pitää kenttien nimet yhdenmukaisina BigQueryssa odotettujen nimien kanssa. Tämän lähestymistavan avulla voimme soveltaa skeeman määrittämiä muunnoksia koko liukuhihnan yli, mikä minimoi määrittelemättömien attribuuttien aiheuttamat virheet. Beam.Map-toiminnon käyttäminen skeeman pakottamiseen liukuhihnavaiheiden välillä auttaa tehostamaan yhteensopivuutta tietojen liikkuessa muunnosten läpi. 🛠️

Pandas-integraatio Apache Beamissa saavutetaan `PandasTransform` DoFn-luokassa, jossa muunnamme tiedot Pandas DataFrame -kehyksiksi `to_dataframe`-funktiolla. Tämä vaihe mahdollistaa Pandan muunnosominaisuuksien hyödyntämisen, mutta se vaatii myös huolellista skeeman käsittelyä, koska Beam odottaa yhteensopivia tietotyyppejä käyttäessään DataFrameja suoratoistossa. Muutosten jälkeen tiedot muunnetaan takaisin sanakirjamuotoon käyttämällä yksinkertaista silmukkaa, joka toistuu DataFramen jokaisella rivillä. Jos olet työskennellyt Pandan kanssa, tiedät kuinka tehokas se voi olla, mutta yhteensopivuuden varmistaminen Apache Beam -skeemojen kanssa on olennaista attribuuttivirheiden välttämiseksi.

Lopuksi tiedot kirjoitetaan BigQueryyn WriteToBigQuery-toiminnon kautta, mikä on ratkaiseva vaihe tulosten käyttöönotossa BigQuery-taulukkoon. Tämä vaihe on määritetty BigQueryn mallilla, mikä varmistaa, että sarakkeet ja tietotyypit vastaavat BigQueryn odotuksia. Skripti käyttää "WriteToBigQuery"-komentoa kirjoitus- ja luontiasetuksille, jotka hallitsevat sitä, lisätäänkö vai korvataanko tietoja ja luodaanko taulukoita, jos niitä ei ole. Tämä osa on erityisen hyödyllinen reaaliaikaisissa tiedonottoskenaarioissa, koska sen avulla liukuhihna voi luoda uusia taulukoita dynaamisesti ja käsitellä jatkuvaa tiedonkirjoitusta. 🚀

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()

Attribuuttivirheiden ratkaiseminen Apache Beamin skeemamuunnoksissa

Kun työskentelet Käsitelläksesi tietoja lähteistä, kuten Google Pub/Subista, ja lataamalla ne BigQueryyn, yleinen kompastuskivi on skeemoihin liittyvien virheiden kohtaaminen. Nämä virheet, kuten surullisen , esiintyy usein, koska Beam valvoo tiukasti skeeman määrittelyjä ja tyyppien yhteensopivuutta liukuhihnamuunnosten välillä. Yksi tärkeä näkökohta, joka usein unohdetaan, on se, että Beam käyttää koodaajia tietojen sarjoittamiseen, mikä voi johtaa ongelmiin integroitaessa kolmannen osapuolen työkaluja, kuten Pandas. Yhteensopivuuden varmistamiseksi on tarpeen rekisteröidä mukautetut skeemat ja käyttää "to_dataframe()"-parametria huolellisesti Beam-muunnoksissa.

Esimerkkiliukuhihnassa "beam.DoFn" ja "beam.Map" mahdollistavat modulaariset muunnokset kussakin tietoelementissä, mikä helpottaa ulkoisten kirjastojen, kuten Pandas, sisällyttämistä. Ilman tarkkaa skeeman rekisteröintiä "register_coder"-määritteen tai vastaavien määritysten kautta Beam saattaa kuitenkin aiheuttaa attribuuttivirheitä, jos tietotyypit eivät täsmää. Nämä ongelmat ovat erityisen yleisiä reaaliaikaisessa käsittelyssä, jossa saapuvien tietojen muoto voi vaihdella hieman. Yksinkertainen tapa estää tällaiset ongelmat on muuntaa saapuvat tiedot nimenomaisesti a ja muotoile se sitten uudelleen nimellä "NamedTuple" tai strukturoitu luokka. 🛠️

Kaaviovirheiden lisäksi Beam-putkistot voivat hyötyä asianmukaisesta virheiden käsittelystä ja testauksesta. Lisäämällä mukautettuja tarkistajia tai tyypintarkistustoimintoja kuhunkin DoFn-muunnokseen voit havaita skeemaan liittyvät ongelmat varhaisessa vaiheessa. Lisäksi skeematietojen määrittäminen sekä Beamissa että BigQuery-taulukkoskeemassa varmistaa kohdistuksen. Tällä tavalla, jos BigQueryn saraketyyppi ei vastaa mallimäärittelyäsi, saat informatiivisen virheilmoituksen sen sijaan, että kohtaisit jäljittämättömiä ajonaikaisia ​​ongelmia. Vaikka skeemojen käsittely Apache Beamissa voi olla monimutkaista, nämä säädöt parantavat tietojen eheyttä ja tekevät liukuhihnasta joustavamman ja luotettavamman. 🚀

1. Mikä aiheuttaa "AttributeError: 'MySchemaClassName' -objektilla ei ole attribuuttia" -virheen?
2. Tämä virhe ilmenee usein Apache Beamissa, kun objektille määritellyn skeeman ja käsiteltävän tiedon välillä on ristiriita. Varmista, että skeemat on nimenomaisesti rekisteröity käyttämällä .
3. Kuinka voin rekisteröidä mukautetun skeeman Apache Beamiin?
4. Apache Beamissa voit määrittää mukautetun skeeman käyttämällä strukturoidulle tiedolle ja rekisteröi se sitten serialisoinnin hallintaan.
5. Mikä on käytön tarkoitus Beam-putkissa?
6. muuntaa Beam PC -kokoelman Pandas DataFrame -kehykseksi, jolloin voit käyttää Pandas-toimintoja muunnoksiin. Varmista, että tiedot ovat skeeman kanssa yhteensopivia attribuuttivirheiden välttämiseksi.
7. Miten käsittelen Beamin ja BigQueryn välisiä tyyppieroja?
8. Varmista, että BigQuery-skeema vastaa Beamissa määritettyä dataskeemaa. Käyttää skeeman täytäntöönpanon kanssa ja validoi tietotyypit varhaisessa vaiheessa.
9. Voinko havaita skeeman virheet ennen liukuhihnan suorittamista?
10. Kyllä, lisäämällä mukautettuja validaattoreita kuhunkin luokassa, voit tarkistaa tietomuodot ennen kuin ne aiheuttavat liukuhihnavirheitä.
11. Käyttää parempi kuin muunnoksille?
12. Se riippuu. on yksinkertainen suorille muunnoksille, mutta tarjoaa enemmän joustavuutta monimutkaiselle logiikalle, varsinkin kun tarvitaan skeeman säätöjä.
13. Miksi Beam-putki vaatii nimenomaisen? ilmoituksia?
14. Apache Beam valvoo tyyppiturvallisuutta skeeman eheyden ylläpitämiseksi muunnoksissa. Käyttämällä auttaa pakottamaan odotetut tyypit ja estämään ajonaikaiset virheet.
15. Miten toimii esimerkissä?
16. on a toiminto, joka purkaa JSON-viestit, käyttää odotettua skeemamuotoa ja antaa sen jatkokäsittelyä varten liukuhihnassa.
17. Voinko käyttää skeemoja sisäkkäisten objektien kanssa Beamissa?
18. Kyllä, Apache Beam tukee monimutkaisia ​​skeemoja. Käyttää sisäkkäisille skeemoille ja rekisteröi ne oikeaa sarjoitusta varten.
19. Mitä eroa on ja muut juoksijat Beamissa?
20. on tarkoitettu pääasiassa paikalliseen testaukseen. Käytä tuotannossa juoksuja, kuten ottaaksesi käyttöön putkia Google Cloudissa.

Attribuuttivirheiden perimmäisen syyn ymmärtäminen – Usein skeemavirheen vuoksi – voi estää tulevia ongelmia ja parantaa tietojenkäsittelyn luotettavuutta. Rekisteröimällä skeemoja, varmistamalla tyyppien yhteensopivuuden ja käyttämällä strukturoituja muunnoksia, tämä opas sisältää käytännön vaiheita AttributeError-ongelman ratkaisemiseksi.

Näiden ratkaisujen avulla voit luottavaisesti rakentaa putkia, jotka käsittelevät reaaliaikaista dataa Pub/Subista BigQueryyn säilyttäen samalla skeeman eheyden. Nämä tekniikat auttavat tekemään tietoputkista tehokkaampia, vankempia ja helpompia hallita, olipa kyseessä yksittäisiä projekteja tai skaalausta tuotantoympäristössä. 🚀