Comment corriger l'erreur AttributeError d'Apache Beam : l'objet "BmsSchema" est sans attribut. "type_élément"

Correction des erreurs d'attribut dans Apache Beam avec la gestion des schémas

Script Python utilisant Apache Beam - Solution 1 : définir un schéma avec 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()

Solution alternative : gestion des attributs de schéma dans Apache Beam avec un schéma basé sur les classes

Script Python utilisant Apache Beam - Solution 2 : schéma basé sur les classes avec vérification de type

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()

Questions fréquemment posées sur les erreurs de schéma Apache Beam

1. Qu'est-ce qui cause l'erreur « AttributeError : l'objet 'MySchemaClassName' n'a pas d'attribut » ?
2. Cette erreur se produit souvent dans Apache Beam lorsqu'il existe une incompatibilité entre le schéma défini pour un objet et les données en cours de traitement. Assurez-vous que les schémas sont explicitement enregistrés à l'aide de beam.coders.registry.register_coder.
3. Comment puis-je enregistrer un schéma personnalisé dans Apache Beam ?
4. Dans Apache Beam, vous pouvez définir un schéma personnalisé à l'aide de typing.NamedTuple pour les données structurées, puis enregistrez-les auprès de beam.coders.RowCoder pour gérer la sérialisation.
5. Quel est le but d'utiliser to_dataframe dans un pipeline Beam ?
6. to_dataframe convertit un Beam PCollection en un Pandas DataFrame, vous permettant d'utiliser les fonctions Pandas pour les transformations. Assurez-vous que les données sont compatibles avec le schéma pour éviter les erreurs d'attribut.
7. Comment gérer les incompatibilités de types entre Beam et BigQuery ?
8. Assurez-vous que le schéma BigQuery correspond au schéma de données défini dans Beam. Utiliser WriteToBigQuery avec l'application du schéma et validez les types de données dès le début du pipeline.
9. Puis-je détecter les erreurs de schéma avant d’exécuter le pipeline ?
10. Oui, en ajoutant des validateurs personnalisés dans chaque DoFn classe, vous pouvez vérifier les formats de données avant qu’ils ne provoquent des erreurs de pipeline.
11. Utilise beam.Map mieux que beam.DoFn pour les transformations ?
12. Ça dépend. beam.Map est simple pour des transformations simples, mais beam.DoFn offre plus de flexibilité pour une logique complexe, en particulier lorsque des ajustements de schéma sont nécessaires.
13. Pourquoi le pipeline Beam nécessite-t-il des with_output_types des déclarations ?
14. Apache Beam applique la sécurité des types pour maintenir l'intégrité du schéma lors des transformations. En utilisant with_output_types aide à appliquer les types attendus et à éviter les erreurs d’exécution.
15. Comment ParsePubSubMessage fonctionne dans l'exemple ?
16. ParsePubSubMessage est un DoFn fonction qui décode les messages JSON, applique le format de schéma attendu et le produit pour un traitement ultérieur dans le pipeline.
17. Puis-je utiliser des schémas avec des objets imbriqués dans Beam ?
18. Oui, Apache Beam prend en charge les schémas complexes. Utiliser NamedTuple pour les schémas imbriqués et enregistrez-les avec RowCoder pour une sérialisation appropriée.
19. Quelle est la différence entre DirectRunner et d'autres coureurs en Beam ?
20. DirectRunner est principalement destiné aux tests locaux. Pour la production, utilisez des coureurs comme DataflowRunner pour déployer des pipelines sur Google Cloud.

Conclusion : lutte contre les erreurs d'attributs Apache Beam

Comprendre la cause première des erreurs d'attribut dans Faisceau Apache(souvent dû à un mauvais alignement des schémas) peut prévenir de futurs problèmes et améliorer la fiabilité du traitement des données. En enregistrant les schémas, en garantissant la compatibilité des types et en utilisant des transformations structurées, ce guide fournit des étapes pratiques pour résoudre le problème « AttributeError ».

Avec ces solutions, vous pouvez créer en toute confiance des pipelines qui gèrent les données en temps réel de Pub/Sub vers BigQuery, tout en préservant l'intégrité du schéma. Ces techniques contribuent à rendre les pipelines de données plus efficaces, plus robustes et plus faciles à gérer, qu'il s'agisse de travailler sur des projets individuels ou de évoluer dans un environnement de production. 🚀