અપાચે બીમની

Mia Chevalier

શુક્રવાર, 8 નવેમ્બર, 2024 એ 03:46:28 AM વાગ્યે

અપાચે બીમમાં ડેટાફ્રેમમાં રૂપાંતર કરતી વખતે એટ્રિબ્યુટ ભૂલોને સમજવી
ભૂલો કોડિંગનો અનિવાર્ય ભાગ હોઈ શકે છે, ખાસ કરીને જ્યારે ડેટા પ્રોસેસિંગ જેવા શક્તિશાળી સાધનોમાં ડાઇવિંગ કરતી વખતે . જો તમે કામ કરતી વખતે "એટ્રિબ્યુટ એરર" નો સામનો કર્યો હોય , તમે એકલા નથી.
આ કિસ્સામાં, રીઅલ-ટાઇમ ડેટાને હેન્ડલ કરવા માટે Apache Beam પાઇપલાઇન સેટ કરતી વખતે `BmsSchema' ઑબ્જેક્ટમાં કોઈ વિશેષતા નથી 'element_type'` ભૂલ કેવી રીતે આવી તે હું શેર કરીશ. આ ભૂલ ઘણીવાર ગુપ્ત લાગે છે, પરંતુ તે સામાન્ય રીતે તમારી પાઇપલાઇનમાં સ્કીમા વ્યાખ્યા સાથેની સમસ્યા તરફ નિર્દેશ કરે છે. 🛠️
અપાચે બીમ સ્કેલેબલ ડેટા પાઈપલાઈન બનાવવા અને તેને જેવા સાધનો સાથે એકીકૃત કરવા માટે ઉત્તમ છે અને તેને અતિ સર્વતોમુખી બનાવે છે. જો કે, સ્કીમા અને ટાઇપ સુસંગતતા સમસ્યાઓ, જેમ કે અમે સંબોધિત કરી રહ્યાં છીએ, ઊભી થઈ શકે છે અને વર્કફ્લોને વિક્ષેપિત કરી શકે છે. આ ભૂલોને ડીબગ કરવાથી બીમના સ્કીમા અમલીકરણ અને ડેટાફ્રેમ એકીકરણને વધુ સારી રીતે સમજવામાં મદદ મળે છે.
અહીં, અમે આ ભૂલના કારણમાં ડાઇવ કરીશું, કોડ સેટઅપની તપાસ કરીશું અને વ્યવહારુ ઉકેલોની ચર્ચા કરીશું. થોડા ફેરફારો સાથે, તમે આ સામાન્ય અવરોધને ફટકાર્યા વિના પબ/સબ ડેટાને BigQuery માં સફળતાપૂર્વક પ્રક્રિયા કરી શકશો. 🚀

આદેશ ઉપયોગનું વર્ણન

beam.coders.registry.register_coder() અપાચે બીમમાં ચોક્કસ વર્ગ માટે કસ્ટમ કોડરની નોંધણી કરે છે, જે બીમને વર્ગના દાખલાઓને કાર્યક્ષમ રીતે સીરીયલાઈઝ અને ડીસીરિયલાઈઝ કરવાની મંજૂરી આપે છે. બીમ પાઇપલાઇન્સમાં નેમડટ્યુપલ પ્રકારો સાથે કસ્ટમ સ્કીમાનો ઉપયોગ કરવા માટે આવશ્યક છે.

to_dataframe() અપાચે બીમ પીસી કલેક્શનને પાંડા ડેટાફ્રેમ્સમાં રૂપાંતરિત કરે છે. આ રૂપાંતરણ માટે પાંડાનો ઉપયોગ સક્ષમ કરે છે પરંતુ બીમ સ્કીમા અને ડેટાફ્રેમ સ્ટ્રક્ચર્સ વચ્ચે સુસંગતતાની જરૂર છે, જે ક્યારેક યોગ્ય રીતે હેન્ડલ ન કરવામાં આવે તો એટ્રિબ્યુટ ભૂલોનું કારણ બની શકે છે.

beam.DoFn અપાચે બીમમાં કસ્ટમ પ્રોસેસિંગ ફંક્શનને વ્યાખ્યાયિત કરે છે. પબ/સબ સંદેશાઓનું પદચ્છેદન કરવા અને પાઈપલાઈનમાં દરેક તત્વ પર પરિવર્તન કરવા માટે ફંક્શન બનાવવા માટે અહીં વપરાય છે, મોડ્યુલર અને ફરીથી વાપરી શકાય તેવા કોડ સેગમેન્ટ માટે પરવાનગી આપે છે.

with_output_types() બીમ પાઇપલાઇનમાં ટ્રાન્સફોર્મ સ્ટેપના આઉટપુટ પ્રકારનો ઉલ્લેખ કરે છે. આ આદેશ સ્કીમા સુસંગતતાને લાગુ કરે છે, જે આઉટપુટ ડેટા અપેક્ષિત પ્રકારો, જેમ કે NamedTuple સ્કીમાને અનુરૂપ છે તેની ખાતરી કરીને એટ્રિબ્યુટ ભૂલોને રોકવામાં મદદ કરે છે.

WriteToBigQuery પાઇપલાઇનમાંથી સીધા જ BigQuery કોષ્ટકોમાં ડેટા લખે છે. આ આદેશ BigQuery માટે સ્કીમા વ્યાખ્યાને મંજૂરી આપે છે અને અપાચે બીમ પાઇપલાઇન્સમાંથી રીઅલ-ટાઇમ ડેટા ઇન્જેશન માટે નિર્ણાયક સ્ટ્રીમિંગ ડેટા રાઇટ ઓપરેશન્સને હેન્ડલ કરી શકે છે.

beam.io.ReadFromPubSub Apache Beam માં સ્ટ્રીમિંગ ડેટા માટે સ્ત્રોત તરીકે કામ કરીને, Google Cloud Pub/Sub સબ્સ્ક્રિપ્શનમાંથી ડેટા વાંચે છે. આ આદેશ પાઇપલાઇનના ડેટા ફ્લો શરૂ કરે છે અને રીઅલ-ટાઇમ મેસેજ ઇન્જેશનને હેન્ડલ કરવા માટે ગોઠવેલ છે.

StandardOptions.streaming સ્ટ્રીમિંગ મોડમાં કામ કરવા માટે પાઇપલાઇનને ગોઠવે છે, તેને પબ/સબમાંથી ડેટાના સતત સ્ટ્રીમ પર પ્રક્રિયા કરવાની મંજૂરી આપે છે. આ સેટિંગ લાઇવ ડેટા ઇન્જેશનને હેન્ડલ કરવા માટે જરૂરી છે અને ખાતરી કરે છે કે પાઇપલાઇન અકાળે સમાપ્ત થતી નથી.

PipelineOptions પ્રોજેક્ટ ID, રનર પ્રકાર અને અસ્થાયી સંગ્રહ સ્થાનો સહિત અપાચે બીમ પાઇપલાઇન માટે રૂપરેખાંકન વિકલ્પોનો પ્રારંભ કરે છે. આ સેટિંગ્સ ડેટાફ્લો જેવા ક્લાઉડ વાતાવરણમાં પાઇપલાઇનને જમાવવા માટે મહત્વપૂર્ણ છે.

beam.ParDo() પાઇપલાઇનમાં દરેક ઘટક પર DoFn માં વ્યાખ્યાયિત કસ્ટમ ટ્રાન્સફોર્મેશન લાગુ કરે છે. આ આદેશ પાઈપલાઈનમાં વ્યક્તિગત ઘટકો પર સંદેશાઓનું પદચ્છેદન કરવા અને સ્કીમા ટ્રાન્સફોર્મેશન લાગુ કરવા જેવા કાર્યોને ચલાવવા માટે કેન્દ્રિય છે.

આદેશ	ઉપયોગનું વર્ણન
beam.coders.registry.register_coder()	અપાચે બીમમાં ચોક્કસ વર્ગ માટે કસ્ટમ કોડરની નોંધણી કરે છે, જે બીમને વર્ગના દાખલાઓને કાર્યક્ષમ રીતે સીરીયલાઈઝ અને ડીસીરિયલાઈઝ કરવાની મંજૂરી આપે છે. બીમ પાઇપલાઇન્સમાં નેમડટ્યુપલ પ્રકારો સાથે કસ્ટમ સ્કીમાનો ઉપયોગ કરવા માટે આવશ્યક છે.
to_dataframe()	અપાચે બીમ પીસી કલેક્શનને પાંડા ડેટાફ્રેમ્સમાં રૂપાંતરિત કરે છે. આ રૂપાંતરણ માટે પાંડાનો ઉપયોગ સક્ષમ કરે છે પરંતુ બીમ સ્કીમા અને ડેટાફ્રેમ સ્ટ્રક્ચર્સ વચ્ચે સુસંગતતાની જરૂર છે, જે ક્યારેક યોગ્ય રીતે હેન્ડલ ન કરવામાં આવે તો એટ્રિબ્યુટ ભૂલોનું કારણ બની શકે છે.
beam.DoFn	અપાચે બીમમાં કસ્ટમ પ્રોસેસિંગ ફંક્શનને વ્યાખ્યાયિત કરે છે. પબ/સબ સંદેશાઓનું પદચ્છેદન કરવા અને પાઈપલાઈનમાં દરેક તત્વ પર પરિવર્તન કરવા માટે ફંક્શન બનાવવા માટે અહીં વપરાય છે, મોડ્યુલર અને ફરીથી વાપરી શકાય તેવા કોડ સેગમેન્ટ માટે પરવાનગી આપે છે.
with_output_types()	બીમ પાઇપલાઇનમાં ટ્રાન્સફોર્મ સ્ટેપના આઉટપુટ પ્રકારનો ઉલ્લેખ કરે છે. આ આદેશ સ્કીમા સુસંગતતાને લાગુ કરે છે, જે આઉટપુટ ડેટા અપેક્ષિત પ્રકારો, જેમ કે NamedTuple સ્કીમાને અનુરૂપ છે તેની ખાતરી કરીને એટ્રિબ્યુટ ભૂલોને રોકવામાં મદદ કરે છે.
WriteToBigQuery	પાઇપલાઇનમાંથી સીધા જ BigQuery કોષ્ટકોમાં ડેટા લખે છે. આ આદેશ BigQuery માટે સ્કીમા વ્યાખ્યાને મંજૂરી આપે છે અને અપાચે બીમ પાઇપલાઇન્સમાંથી રીઅલ-ટાઇમ ડેટા ઇન્જેશન માટે નિર્ણાયક સ્ટ્રીમિંગ ડેટા રાઇટ ઓપરેશન્સને હેન્ડલ કરી શકે છે.
beam.io.ReadFromPubSub	Apache Beam માં સ્ટ્રીમિંગ ડેટા માટે સ્ત્રોત તરીકે કામ કરીને, Google Cloud Pub/Sub સબ્સ્ક્રિપ્શનમાંથી ડેટા વાંચે છે. આ આદેશ પાઇપલાઇનના ડેટા ફ્લો શરૂ કરે છે અને રીઅલ-ટાઇમ મેસેજ ઇન્જેશનને હેન્ડલ કરવા માટે ગોઠવેલ છે.
StandardOptions.streaming	સ્ટ્રીમિંગ મોડમાં કામ કરવા માટે પાઇપલાઇનને ગોઠવે છે, તેને પબ/સબમાંથી ડેટાના સતત સ્ટ્રીમ પર પ્રક્રિયા કરવાની મંજૂરી આપે છે. આ સેટિંગ લાઇવ ડેટા ઇન્જેશનને હેન્ડલ કરવા માટે જરૂરી છે અને ખાતરી કરે છે કે પાઇપલાઇન અકાળે સમાપ્ત થતી નથી.
PipelineOptions	પ્રોજેક્ટ ID, રનર પ્રકાર અને અસ્થાયી સંગ્રહ સ્થાનો સહિત અપાચે બીમ પાઇપલાઇન માટે રૂપરેખાંકન વિકલ્પોનો પ્રારંભ કરે છે. આ સેટિંગ્સ ડેટાફ્લો જેવા ક્લાઉડ વાતાવરણમાં પાઇપલાઇનને જમાવવા માટે મહત્વપૂર્ણ છે.
beam.ParDo()	પાઇપલાઇનમાં દરેક ઘટક પર DoFn માં વ્યાખ્યાયિત કસ્ટમ ટ્રાન્સફોર્મેશન લાગુ કરે છે. આ આદેશ પાઈપલાઈનમાં વ્યક્તિગત ઘટકો પર સંદેશાઓનું પદચ્છેદન કરવા અને સ્કીમા ટ્રાન્સફોર્મેશન લાગુ કરવા જેવા કાર્યોને ચલાવવા માટે કેન્દ્રિય છે.

અપાચે બીમની સ્કીમા હેન્ડલિંગમાં વિશેષતાની ભૂલોનું નિવારણ

Apache Beam સ્ક્રિપ્ટ્સે એક મજબૂત ડેટા પાઇપલાઇન સેટ કરવાનો ઉદ્દેશ્ય પ્રદાન કર્યું છે જે Google Cloud Pub/Sub માંથી વાંચે છે, Pandas સાથે ડેટાને રૂપાંતરિત કરે છે અને તેને BigQuery પર લખે છે. ભૂલ, `'BmsSchema' ઑબ્જેક્ટમાં કોઈ લક્ષણ નથી 'element_type'`, ઘણીવાર સ્કીમા હેન્ડલિંગમાં ખોટી ગોઠવણી અથવા બીમની ટાઇપ સિસ્ટમ્સ અને ડેટાફ્રેમ વચ્ચે સુસંગતતાને કારણે થાય છે. અમારી પ્રથમ સ્ક્રિપ્ટ NamedTuple નો ઉપયોગ કરે છે, ખાસ કરીને કસ્ટમ સ્કીમા વર્ગને વ્યાખ્યાયિત કરીને બીમ સ્કીમા સાથે કામ કરવા માટે તૈયાર કરવામાં આવી છે, . આ વર્ગ પછી `beam.coders.registry.register_coder()` નો ઉપયોગ કરીને ડેટાને અસરકારક રીતે સીરીયલાઇઝ અને ડીસીરિયલાઇઝ કરવા માટે રજીસ્ટર કરવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જ્યારે "આઇડેન્ટ" ફીલ્ડ ધરાવતા પબ/સબ સંદેશાઓને હેન્ડલ કરવામાં આવે છે, ત્યારે સ્કીમા ખાતરી કરે છે કે આ ફીલ્ડ હાજર છે અને સ્ટ્રિંગ તરીકે યોગ્ય રીતે ટાઇપ કરેલ છે.

સ્ક્રિપ્ટમાં, `ParsePubSubMessage` DoFn વર્ગ દરેક પબ/સબ સંદેશ પર પ્રક્રિયા કરે છે. અહીં, સ્ક્રિપ્ટ JSON-ફોર્મેટ કરેલા ડેટાને વાંચે છે, તેને ડીકોડ કરે છે અને પછી તેને પૂર્વ-નિર્ધારિત શબ્દકોશ માળખામાં અપડેટ કરે છે. જો તમારે ક્યારેય ઇનકમિંગ ડેટા ફીલ્ડ્સને કડક સ્કીમા પર મેપ કરવા પડ્યા હોય, તો તમે BigQuery માં અપેક્ષિત ફીલ્ડના નામ સાથે સુસંગત રાખવાના મહત્વને ઓળખી શકશો. આ અભિગમ અમને સમગ્ર પાઇપલાઇનમાં સ્કીમા-વ્યાખ્યાયિત રૂપાંતરણો લાગુ કરવાની મંજૂરી આપે છે, અવ્યાખ્યાયિત વિશેષતાઓમાંથી ભૂલોને ઘટાડી શકાય છે. પાઈપલાઈન સ્ટેપ્સ પર સ્કીમા લાગુ કરવા માટે `beam.Map` નો ઉપયોગ કરવાથી ડેટા ટ્રાન્સફોર્મેશન દ્વારા આગળ વધે છે તેમ સુસંગતતાને સુવ્યવસ્થિત કરવામાં મદદ કરે છે. 🛠️

Apache Beam માં Pandas એકીકરણ `PandasTransform` DoFn વર્ગ સાથે પ્રાપ્ત થાય છે, જ્યાં અમે `to_dataframe` ફંક્શનનો ઉપયોગ કરીને ડેટાને Pandas DataFramesમાં કન્વર્ટ કરીએ છીએ. આ પગલું પાંડાની ટ્રાન્સફોર્મેશન ક્ષમતાઓનો લાભ મેળવવા માટે પરવાનગી આપે છે, પરંતુ તેને સાવચેતીપૂર્વક સ્કીમા હેન્ડલિંગની પણ જરૂર છે કારણ કે સ્ટ્રીમિંગ પાઇપલાઇનમાં ડેટાફ્રેમનો ઉપયોગ કરતી વખતે બીમ સુસંગત ડેટા પ્રકારોની અપેક્ષા રાખે છે. રૂપાંતરણો પછી, ડેટા ફ્રેમની દરેક પંક્તિ પર પુનરાવર્તિત થતા સરળ લૂપનો ઉપયોગ કરીને ડેટાને ડિક્શનરી ફોર્મેટમાં રૂપાંતરિત કરવામાં આવે છે. જો તમે પાંડા સાથે કામ કર્યું હોય, તો તમે જાણો છો કે આ કેટલું શક્તિશાળી હોઈ શકે છે, જો કે એટ્રિબ્યુટ ભૂલોને ટાળવા માટે Apache Beam સ્કીમા સાથે સુસંગતતાની ખાતરી કરવી જરૂરી છે.

અંતે, ડેટાને `WriteToBigQuery` ફંક્શન દ્વારા BigQuery પર લખવામાં આવે છે, જે પરિણામોને BigQuery કોષ્ટકમાં ગોઠવવાનું એક નિર્ણાયક પગલું છે. આ પગલું BigQuery માટેની સ્કીમા સાથે ગોઠવવામાં આવ્યું છે, તે સુનિશ્ચિત કરે છે કે કૉલમ અને ડેટા પ્રકારો BigQueryની અપેક્ષા સાથે સંરેખિત થાય છે. સ્ક્રિપ્ટ લખવા અને સ્વભાવને નિર્ધારિત કરવા માટે `WriteToBigQuery` નો ઉપયોગ કરે છે, જે નિયંત્રણ કરે છે કે ડેટા જોડવો કે ઓવરરાઇટ કરવો અને જો તે અસ્તિત્વમાં ન હોય તો કોષ્ટકો બનાવવી જોઈએ. આ ભાગ ખાસ કરીને રીઅલ-ટાઇમ ડેટા ઇન્જેશન દૃશ્યોમાં ઉપયોગી છે, કારણ કે તે પાઇપલાઇનને ગતિશીલ રીતે નવા કોષ્ટકો બનાવવા અને સતત ડેટા લખવાનું હેન્ડલ કરવાની મંજૂરી આપે છે. 🚀

સ્કીમા હેન્ડલિંગ સાથે અપાચે બીમમાં એટ્રિબ્યુટ ભૂલોને સંબોધિત કરવી

અપાચે બીમનો ઉપયોગ કરીને પાયથોન સ્ક્રિપ્ટ - સોલ્યુશન 1: નેમ્ડટ્યુપલ સાથે સ્કીમા વ્યાખ્યાયિત કરવી

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()

વૈકલ્પિક ઉકેલ: વર્ગ-આધારિત સ્કીમા સાથે અપાચે બીમમાં સ્કીમા એટ્રીબ્યુટ્સને હેન્ડલ કરવું

અપાચે બીમનો ઉપયોગ કરીને પાયથોન સ્ક્રિપ્ટ - સોલ્યુશન 2: પ્રકાર તપાસ સાથે વર્ગ-આધારિત સ્કીમા

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()

અપાચે બીમના સ્કીમા રૂપાંતરણમાં એટ્રિબ્યુટ ભૂલોનું નિરાકરણ

સાથે કામ કરતી વખતે Google Pub/Sub જેવા સ્ત્રોતોમાંથી ડેટા પર પ્રક્રિયા કરવા અને તેને BigQuery માં લોડ કરવા માટે, સ્કીમા-સંબંધિત ભૂલોનો સામનો કરવો એ એક સામાન્ય અવરોધ છે. આ ભૂલો, જેમ કે કુખ્યાત , ઘણી વખત થાય છે કારણ કે બીમ ચુસ્તપણે સ્કીમા વ્યાખ્યાઓને લાગુ કરે છે અને સમગ્ર પાઇપલાઇન ટ્રાન્સફોર્મેશનમાં સુસંગતતા ટાઇપ કરે છે. એક નિર્ણાયક પાસું જે ઘણીવાર અવગણવામાં આવે છે તે એ છે કે બીમ ડેટાને શ્રેણીબદ્ધ કરવા માટે કોડર્સનો ઉપયોગ કરે છે, જે પાંડા જેવા તૃતીય-પક્ષ સાધનોને એકીકૃત કરતી વખતે સમસ્યાઓ તરફ દોરી શકે છે. સુસંગતતા સુનિશ્ચિત કરવા માટે, કસ્ટમ સ્કીમોની નોંધણી કરવી અને બીમ ટ્રાન્સફોર્મ્સમાં કાળજીપૂર્વક `to_dataframe()` નો ઉપયોગ કરવો જરૂરી છે.

ઉદાહરણ પાઇપલાઇનમાં, `beam.DoFn` અને `beam.Map` નો ઉપયોગ દરેક ડેટા એલિમેન્ટ પર મોડ્યુલર ટ્રાન્સફોર્મેશન માટે પરવાનગી આપે છે, જે પાંડા જેવી બાહ્ય લાઇબ્રેરીઓને સામેલ કરવાનું સરળ બનાવે છે. જો કે, `register_coder` અથવા સમાન રૂપરેખાંકનો દ્વારા ચોક્કસ સ્કીમા નોંધણી વિના, જ્યારે ડેટા પ્રકારો મેળ ખાતા ન હોય ત્યારે બીમ એટ્રિબ્યુટ ભૂલો ફેંકી શકે છે. આ મુદ્દાઓ ખાસ કરીને રીઅલ-ટાઇમ પ્રોસેસિંગમાં સામાન્ય છે, જ્યાં ઇનકમિંગ ડેટા ફોર્મેટમાં થોડો અલગ હોઈ શકે છે. આવી સમસ્યાઓને રોકવાનો એક સરળ રસ્તો એ છે કે ઇનકમિંગ ડેટાને a માં રૂપાંતરિત કરવું અને પછી `NamedTuple` અથવા સ્ટ્રક્ચર્ડ ક્લાસનો ઉપયોગ કરીને તેને ફરીથી ફોર્મેટ કરવું. 🛠️

સ્કીમા ભૂલો ઉપરાંત, બીમ પાઇપલાઇન્સ યોગ્ય એરર હેન્ડલિંગ અને પરીક્ષણથી લાભ મેળવી શકે છે. દરેક `DoFn` ટ્રાન્સફોર્મેશનમાં કસ્ટમ વેલિડેટર અથવા ટાઇપ-ચેકિંગ ફંક્શન્સ ઉમેરીને, તમે સ્કીમા-સંબંધિત સમસ્યાઓને વહેલી તકે પકડી શકો છો. વધુમાં, બીમ અને BigQuery ટેબલ સ્કીમામાં સ્કીમા માહિતીનો ઉલ્લેખ કરવાથી સંરેખણ સુનિશ્ચિત થાય છે. આ રીતે, જો BigQuery માં કૉલમનો પ્રકાર તમારી સ્કીમા વ્યાખ્યા સાથે મેળ ખાતો નથી, તો તમને શોધી ન શકાય તેવી રનટાઇમ સમસ્યાઓનો સામનો કરવાને બદલે માહિતીપ્રદ ભૂલ પ્રાપ્ત થશે. જોકે અપાચે બીમમાં સ્કીમાનું સંચાલન જટિલ હોઈ શકે છે, આ ગોઠવણો ડેટાની અખંડિતતામાં સુધારો કરે છે, જે પાઇપલાઇનને વધુ સ્થિતિસ્થાપક અને વિશ્વસનીય બનાવે છે. 🚀

"AttributeError: 'MySchemaClassName' ઑબ્જેક્ટમાં કોઈ વિશેષતા નથી" ભૂલનું કારણ શું છે?
આ ભૂલ અપાચે બીમમાં ઘણી વખત થાય છે જ્યારે ઑબ્જેક્ટ માટે નિર્ધારિત સ્કીમા અને પ્રોસેસ થઈ રહેલા ડેટા વચ્ચે મેળ ખાતો નથી. ખાતરી કરો કે સ્કીમાનો ઉપયોગ કરીને સ્પષ્ટપણે નોંધાયેલ છે .
હું અપાચે બીમમાં કસ્ટમ સ્કીમા કેવી રીતે રજીસ્ટર કરી શકું?
અપાચે બીમમાં, તમે ઉપયોગ કરીને કસ્ટમ સ્કીમા વ્યાખ્યાયિત કરી શકો છો સંરચિત ડેટા માટે, અને પછી તેની સાથે નોંધણી કરો સીરીયલાઇઝેશન મેનેજ કરવા માટે.
ઉપયોગ કરવાનો હેતુ શું છે બીમ પાઇપલાઇનમાં?
બીમ પીસી કલેક્શનને પાંડા ડેટાફ્રેમમાં રૂપાંતરિત કરે છે, જે તમને રૂપાંતરણ માટે પાંડા ફંક્શનનો ઉપયોગ કરવાની મંજૂરી આપે છે. વિશેષતાની ભૂલો ટાળવા માટે ડેટા સ્કીમા-સુસંગત છે તેની ખાતરી કરો.
હું બીમ અને બિગક્વેરી વચ્ચેના અસંગતતાઓને કેવી રીતે હેન્ડલ કરી શકું?
ખાતરી કરો કે BigQuery સ્કીમા બીમમાં વ્યાખ્યાયિત ડેટા સ્કીમા સાથે મેળ ખાય છે. ઉપયોગ કરો સ્કીમા અમલીકરણ સાથે, અને પાઇપલાઇનની શરૂઆતમાં ડેટા પ્રકારોને માન્ય કરો.
શું હું પાઇપલાઇન ચલાવતા પહેલા સ્કીમા ભૂલો પકડી શકું?
હા, દરેકમાં કસ્ટમ વેલિડેટર ઉમેરીને વર્ગ, તમે પાઈપલાઈન ભૂલોનું કારણ બને તે પહેલા ડેટા ફોર્મેટ તપાસી શકો છો.
ઉપયોગ કરી રહી છે કરતાં વધુ સારી પરિવર્તન માટે?
તે આધાર રાખે છે. સીધા પરિવર્તન માટે સરળ છે, પરંતુ જટિલ તર્ક માટે વધુ સુગમતા પ્રદાન કરે છે, ખાસ કરીને જ્યારે સ્કીમા ગોઠવણો જરૂરી હોય.
બીમ પાઇપલાઇનને શા માટે સ્પષ્ટતાની જરૂર છે ઘોષણાઓ?
અપાચે બીમ સમગ્ર પરિવર્તનમાં સ્કીમા અખંડિતતા જાળવવા માટે પ્રકારની સલામતી લાગુ કરે છે. ઉપયોગ કરીને અપેક્ષિત પ્રકારોને લાગુ કરવામાં અને રનટાઇમ ભૂલોને રોકવામાં મદદ કરે છે.
કેવી રીતે કરે છે ઉદાહરણમાં કામ કરો છો?
એ છે ફંક્શન જે JSON સંદેશાને ડીકોડ કરે છે, અપેક્ષિત સ્કીમા ફોર્મેટ લાગુ કરે છે અને તેને પાઇપલાઇનમાં આગળની પ્રક્રિયા માટે આપે છે.
શું હું બીમમાં નેસ્ટેડ ઓબ્જેક્ટ સાથે સ્કીમાનો ઉપયોગ કરી શકું?
હા, અપાચે બીમ જટિલ સ્કીમાને સપોર્ટ કરે છે. ઉપયોગ કરો નેસ્ટેડ સ્કીમા માટે અને તેની સાથે નોંધણી કરો યોગ્ય ક્રમાંકન માટે.
વચ્ચે શું તફાવત છે અને બીમમાં અન્ય દોડવીરો?
મુખ્યત્વે સ્થાનિક પરીક્ષણ માટે છે. ઉત્પાદન માટે, જેમ કે દોડવીરોનો ઉપયોગ કરો Google Cloud પર પાઇપલાઇન્સ જમાવવા માટે.

માં એટ્રિબ્યુટ ભૂલોના મૂળ કારણને સમજવું ઘણી વખત સ્કીમા મિસલાઈનમેન્ટને કારણે—ભવિષ્યની સમસ્યાઓને અટકાવી શકે છે અને ડેટા પ્રોસેસિંગની વિશ્વસનીયતામાં સુધારો કરી શકે છે. સ્કીમા રજીસ્ટર કરીને, પ્રકાર સુસંગતતા સુનિશ્ચિત કરીને, અને માળખાગત પરિવર્તનનો ઉપયોગ કરીને, આ માર્ગદર્શિકા "AttributeError" સમસ્યાને ઉકેલવા માટે વ્યવહારુ પગલાં પ્રદાન કરે છે.

આ સોલ્યુશન્સ વડે, તમે સ્કીમા અખંડિતતા જાળવી રાખીને, પબ/સબથી BigQuery સુધીના રીઅલ-ટાઇમ ડેટાને હેન્ડલ કરતી પાઇપલાઇન્સ વિશ્વાસપૂર્વક બનાવી શકો છો. આ તકનીકો ડેટા પાઇપલાઇન્સને વધુ કાર્યક્ષમ, મજબૂત અને મેનેજ કરવામાં સરળ બનાવવામાં મદદ કરે છે, પછી ભલે તે વ્યક્તિગત પ્રોજેક્ટ્સ પર કામ કરતી હોય અથવા ઉત્પાદન વાતાવરણમાં સ્કેલિંગ કરતી હોય. 🚀

અપાચે બીમમાં સ્કીમા રજીસ્ટ્રેશન અને સીરીયલાઈઝેશન ઈશ્યુને હેન્ડલ કરવા અંગેની માહિતી કોડર્સ અને સ્કીમા પરના અધિકૃત અપાચે બીમ દસ્તાવેજોમાંથી સંદર્ભિત કરવામાં આવી હતી: અપાચે બીમ દસ્તાવેજીકરણ .
અપાચે બીમ પાઇપલાઇન્સ સાથે પબ/સબ અને બિગક્વેરીનો ઉપયોગ કરવાની વિગતો Google ક્લાઉડની ડેટાફ્લો એકીકરણ માર્ગદર્શિકા પર આધારિત હતી: Google ક્લાઉડ ડેટાફ્લો દસ્તાવેજીકરણ .
કાર્યક્ષમ ડેટા ટ્રાન્સફોર્મેશન માટે અપાચે બીમ સાથે પાંડાને એકીકૃત કરવા માટેની શ્રેષ્ઠ પદ્ધતિઓ સમુદાય મંચો અને બીમની ગિટહબ ચર્ચાઓમાંથી એકત્રિત કરવામાં આવી હતી: અપાચે બીમ ગિટહબ ચર્ચાઓ .

અપાચે બીમની એટ્રિબ્યુટ એરરને કેવી રીતે ઠીક કરવી: ઑબ્જેક્ટ "BmsSchema" એટ્રિબ્યુટ-ફ્રી છે. "તત્વ_પ્રકાર"

અપાચે બીમની સ્કીમા હેન્ડલિંગમાં વિશેષતાની ભૂલોનું નિવારણ

સ્કીમા હેન્ડલિંગ સાથે અપાચે બીમમાં એટ્રિબ્યુટ ભૂલોને સંબોધિત કરવી

વૈકલ્પિક ઉકેલ: વર્ગ-આધારિત સ્કીમા સાથે અપાચે બીમમાં સ્કીમા એટ્રીબ્યુટ્સને હેન્ડલ કરવું

અપાચે બીમના સ્કીમા રૂપાંતરણમાં એટ્રિબ્યુટ ભૂલોનું નિરાકરણ