अपाचे बीम की विशेषता

Mia Chevalier

शुक्रवार, 8 नवंबर 2024 को 3:50:26 am

अपाचे बीम में डेटाफ़्रेम में कनवर्ट करते समय विशेषता त्रुटियों को समझना
त्रुटियाँ कोडिंग का एक अपरिहार्य हिस्सा हो सकती हैं, खासकर जब शक्तिशाली डेटा प्रोसेसिंग टूल में गोता लगाएँ . यदि आपके साथ काम करते समय "विशेषता त्रुटि" का सामना करना पड़ा है , आप अकेले नहीं हैं।
इस मामले में, मैं साझा करूंगा कि वास्तविक समय डेटा को संभालने के लिए अपाचे बीम पाइपलाइन स्थापित करते समय मुझे ``BmsSchema' ऑब्जेक्ट में कोई विशेषता 'element_type'` त्रुटि का सामना कैसे करना पड़ा। यह त्रुटि अक्सर रहस्यमय लग सकती है, लेकिन यह आम तौर पर आपकी पाइपलाइन में स्कीमा परिभाषा के साथ किसी समस्या की ओर इशारा करती है। 🛠️
अपाचे बीम स्केलेबल डेटा पाइपलाइन बनाने और इसे उपकरणों के साथ एकीकृत करने के लिए उत्कृष्ट है और इसे अविश्वसनीय रूप से बहुमुखी बनाता है। हालाँकि, स्कीमा और प्रकार संगतता समस्याएँ, जैसे कि हम संबोधित कर रहे हैं, उत्पन्न हो सकती हैं और वर्कफ़्लो को बाधित कर सकती हैं। इन त्रुटियों को डीबग करने से बीम के स्कीमा प्रवर्तन और डेटाफ़्रेम एकीकरण को बेहतर ढंग से समझने में मदद मिलती है।
यहां, हम इस त्रुटि के कारण की गहराई से जांच करेंगे, कोड सेटअप की जांच करेंगे और व्यावहारिक समाधानों पर चर्चा करेंगे। कुछ बदलावों के साथ, आप इस सामान्य बाधा से टकराए बिना पब/सब डेटा को BigQuery में सफलतापूर्वक संसाधित करने में सक्षम होंगे। 🚀

आज्ञा उपयोग का विवरण

beam.coders.registry.register_coder() अपाचे बीम में एक विशिष्ट वर्ग के लिए एक कस्टम कोडर पंजीकृत करता है, जिससे बीम को वर्ग के उदाहरणों को कुशलतापूर्वक क्रमबद्ध और डिसेरिएलाइज़ करने की अनुमति मिलती है। बीम पाइपलाइनों में NamedTuple प्रकारों के साथ कस्टम स्कीमा का उपयोग करने के लिए आवश्यक।

to_dataframe() अपाचे बीम पीसीकलेक्शन को पांडा डेटाफ़्रेम में परिवर्तित करता है। यह परिवर्तनों के लिए पांडा के उपयोग को सक्षम बनाता है लेकिन बीम स्कीमा और डेटाफ़्रेम संरचनाओं के बीच संगतता की आवश्यकता होती है, जो कभी-कभी सही ढंग से प्रबंधित नहीं होने पर विशेषता त्रुटियों का कारण बन सकती है।

beam.DoFn अपाचे बीम में एक कस्टम प्रोसेसिंग फ़ंक्शन को परिभाषित करता है। इसका उपयोग यहां पब/सब संदेशों को पार्स करने और पाइपलाइन के भीतर प्रत्येक तत्व पर परिवर्तन करने, मॉड्यूलर और पुन: प्रयोज्य कोड सेगमेंट की अनुमति देने के लिए फ़ंक्शन बनाने के लिए किया जाता है।

with_output_types() बीम पाइपलाइन में ट्रांसफ़ॉर्म चरण के आउटपुट प्रकार को निर्दिष्ट करता है। यह कमांड स्कीमा स्थिरता को लागू करता है, जो यह सुनिश्चित करके विशेषता त्रुटियों को रोकने में मदद करता है कि आउटपुट डेटा अपेक्षित प्रकारों, जैसे कि NamedTuple स्कीमा, के अनुरूप है।

WriteToBigQuery पाइपलाइन से डेटा को सीधे BigQuery तालिकाओं में लिखता है। यह कमांड BigQuery के लिए स्कीमा परिभाषा की अनुमति देता है और अपाचे बीम पाइपलाइनों से वास्तविक समय डेटा अंतर्ग्रहण के लिए महत्वपूर्ण स्ट्रीमिंग डेटा लेखन संचालन को संभाल सकता है।

beam.io.ReadFromPubSub अपाचे बीम में डेटा स्ट्रीमिंग के स्रोत के रूप में कार्य करते हुए, Google क्लाउड पब/सब सदस्यता से डेटा पढ़ता है। यह कमांड पाइपलाइन के डेटा प्रवाह को आरंभ करता है और वास्तविक समय संदेश अंतर्ग्रहण को संभालने के लिए कॉन्फ़िगर किया गया है।

StandardOptions.streaming पाइपलाइन को स्ट्रीमिंग मोड में संचालित करने के लिए कॉन्फ़िगर करता है, जिससे यह पब/सब से डेटा की निरंतर स्ट्रीम को संसाधित करने की अनुमति देता है। लाइव डेटा अंतर्ग्रहण को संभालने के लिए यह सेटिंग आवश्यक है और यह सुनिश्चित करती है कि पाइपलाइन समय से पहले समाप्त न हो।

PipelineOptions प्रोजेक्ट आईडी, रनर प्रकार और अस्थायी भंडारण स्थानों सहित अपाचे बीम पाइपलाइन के लिए कॉन्फ़िगरेशन विकल्पों को प्रारंभ करता है। डेटाफ्लो जैसे क्लाउड वातावरण में पाइपलाइन को तैनात करने के लिए ये सेटिंग्स महत्वपूर्ण हैं।

beam.ParDo() पाइपलाइन में प्रत्येक तत्व पर DoFn में परिभाषित एक कस्टम परिवर्तन लागू करता है। यह कमांड संदेशों को पार्स करने और पाइपलाइन के भीतर अलग-अलग तत्वों पर स्कीमा परिवर्तन लागू करने जैसे कार्यों को निष्पादित करने के लिए केंद्रीय है।

आज्ञा	उपयोग का विवरण
beam.coders.registry.register_coder()	अपाचे बीम में एक विशिष्ट वर्ग के लिए एक कस्टम कोडर पंजीकृत करता है, जिससे बीम को वर्ग के उदाहरणों को कुशलतापूर्वक क्रमबद्ध और डिसेरिएलाइज़ करने की अनुमति मिलती है। बीम पाइपलाइनों में NamedTuple प्रकारों के साथ कस्टम स्कीमा का उपयोग करने के लिए आवश्यक।
to_dataframe()	अपाचे बीम पीसीकलेक्शन को पांडा डेटाफ़्रेम में परिवर्तित करता है। यह परिवर्तनों के लिए पांडा के उपयोग को सक्षम बनाता है लेकिन बीम स्कीमा और डेटाफ़्रेम संरचनाओं के बीच संगतता की आवश्यकता होती है, जो कभी-कभी सही ढंग से प्रबंधित नहीं होने पर विशेषता त्रुटियों का कारण बन सकती है।
beam.DoFn	अपाचे बीम में एक कस्टम प्रोसेसिंग फ़ंक्शन को परिभाषित करता है। इसका उपयोग यहां पब/सब संदेशों को पार्स करने और पाइपलाइन के भीतर प्रत्येक तत्व पर परिवर्तन करने, मॉड्यूलर और पुन: प्रयोज्य कोड सेगमेंट की अनुमति देने के लिए फ़ंक्शन बनाने के लिए किया जाता है।
with_output_types()	बीम पाइपलाइन में ट्रांसफ़ॉर्म चरण के आउटपुट प्रकार को निर्दिष्ट करता है। यह कमांड स्कीमा स्थिरता को लागू करता है, जो यह सुनिश्चित करके विशेषता त्रुटियों को रोकने में मदद करता है कि आउटपुट डेटा अपेक्षित प्रकारों, जैसे कि NamedTuple स्कीमा, के अनुरूप है।
WriteToBigQuery	पाइपलाइन से डेटा को सीधे BigQuery तालिकाओं में लिखता है। यह कमांड BigQuery के लिए स्कीमा परिभाषा की अनुमति देता है और अपाचे बीम पाइपलाइनों से वास्तविक समय डेटा अंतर्ग्रहण के लिए महत्वपूर्ण स्ट्रीमिंग डेटा लेखन संचालन को संभाल सकता है।
beam.io.ReadFromPubSub	अपाचे बीम में डेटा स्ट्रीमिंग के स्रोत के रूप में कार्य करते हुए, Google क्लाउड पब/सब सदस्यता से डेटा पढ़ता है। यह कमांड पाइपलाइन के डेटा प्रवाह को आरंभ करता है और वास्तविक समय संदेश अंतर्ग्रहण को संभालने के लिए कॉन्फ़िगर किया गया है।
StandardOptions.streaming	पाइपलाइन को स्ट्रीमिंग मोड में संचालित करने के लिए कॉन्फ़िगर करता है, जिससे यह पब/सब से डेटा की निरंतर स्ट्रीम को संसाधित करने की अनुमति देता है। लाइव डेटा अंतर्ग्रहण को संभालने के लिए यह सेटिंग आवश्यक है और यह सुनिश्चित करती है कि पाइपलाइन समय से पहले समाप्त न हो।
PipelineOptions	प्रोजेक्ट आईडी, रनर प्रकार और अस्थायी भंडारण स्थानों सहित अपाचे बीम पाइपलाइन के लिए कॉन्फ़िगरेशन विकल्पों को प्रारंभ करता है। डेटाफ्लो जैसे क्लाउड वातावरण में पाइपलाइन को तैनात करने के लिए ये सेटिंग्स महत्वपूर्ण हैं।
beam.ParDo()	पाइपलाइन में प्रत्येक तत्व पर DoFn में परिभाषित एक कस्टम परिवर्तन लागू करता है। यह कमांड संदेशों को पार्स करने और पाइपलाइन के भीतर अलग-अलग तत्वों पर स्कीमा परिवर्तन लागू करने जैसे कार्यों को निष्पादित करने के लिए केंद्रीय है।

अपाचे बीम की स्कीमा हैंडलिंग में समस्या निवारण विशेषता त्रुटियाँ

प्रदान की गई अपाचे बीम स्क्रिप्ट का उद्देश्य एक मजबूत डेटा पाइपलाइन स्थापित करना है जो Google क्लाउड पब/सब से पढ़ता है, पांडा के साथ डेटा को परिवर्तित करता है, और इसे BigQuery पर लिखता है। त्रुटि, `'BmsSchema' ऑब्जेक्ट में कोई विशेषता 'element_type' नहीं है`, अक्सर स्कीमा हैंडलिंग में गलत संरेखण या बीम के प्रकार सिस्टम और डेटाफ़्रेम के बीच संगतता के कारण होती है। हमारी पहली स्क्रिप्ट NamedTuple का उपयोग करती है, जो विशेष रूप से एक कस्टम स्कीमा क्लास को परिभाषित करके बीम स्कीमा के साथ काम करने के लिए तैयार की गई है, . डेटा को प्रभावी ढंग से क्रमबद्ध और डीसेरिएलाइज़ करने के लिए इस वर्ग को `beam.coders.registry.register_coder()` का उपयोग करके पंजीकृत किया जाता है। उदाहरण के लिए, "पहचान" फ़ील्ड वाले पब/सब संदेशों को संभालते समय, स्कीमा सुनिश्चित करता है कि यह फ़ील्ड मौजूद है और एक स्ट्रिंग के रूप में सही ढंग से टाइप किया गया है।

स्क्रिप्ट में, `ParsePubSubMessage` DoFn क्लास प्रत्येक पब/सब संदेश को संसाधित करता है। यहां, स्क्रिप्ट JSON-स्वरूपित डेटा को पढ़ती है, उसे डिकोड करती है, और फिर उसे पूर्व-परिभाषित शब्दकोश संरचना में अपडेट करती है। यदि आपको कभी आने वाले डेटा फ़ील्ड को एक सख्त स्कीमा में मैप करना पड़ा है, तो आप फ़ील्ड नामों को BigQuery में अपेक्षित नामों के अनुरूप रखने के महत्व को पहचानेंगे। यह दृष्टिकोण हमें अपरिभाषित विशेषताओं से त्रुटियों को कम करते हुए, पाइपलाइन में स्कीमा-परिभाषित परिवर्तनों को लागू करने की अनुमति देता है। पाइपलाइन चरणों में स्कीमा को लागू करने के लिए `बीम.मैप` का उपयोग करने से डेटा परिवर्तनों के माध्यम से स्थानांतरित होने पर अनुकूलता को सुव्यवस्थित करने में मदद मिलती है। 🛠️

अपाचे बीम में पांडा एकीकरण `पांडाट्रांसफॉर्म` DoFn वर्ग के साथ हासिल किया गया है, जहां हम `to_dataframe` फ़ंक्शन का उपयोग करके डेटा को पांडा डेटाफ़्रेम में परिवर्तित करते हैं। यह कदम पांडा की परिवर्तन क्षमताओं का लाभ उठाने की अनुमति देता है, लेकिन इसमें सावधानीपूर्वक स्कीमा प्रबंधन की भी आवश्यकता होती है क्योंकि बीम स्ट्रीमिंग पाइपलाइन में डेटाफ़्रेम का उपयोग करते समय संगत डेटा प्रकारों की अपेक्षा करता है। परिवर्तनों के बाद, डेटा को एक साधारण लूप का उपयोग करके एक शब्दकोश प्रारूप में परिवर्तित किया जाता है जो डेटाफ़्रेम की प्रत्येक पंक्ति पर पुनरावृत्त होता है। यदि आपने पांडा के साथ काम किया है, तो आप जानते हैं कि यह कितना शक्तिशाली हो सकता है, हालांकि विशेषता त्रुटियों से बचने के लिए अपाचे बीम स्कीमा के साथ संगतता सुनिश्चित करना आवश्यक है।

अंत में, डेटा को `WriteToBigQuery` फ़ंक्शन के माध्यम से BigQuery में लिखा जाता है, जो BigQuery तालिका में परिणामों को तैनात करने में एक महत्वपूर्ण कदम है। यह चरण BigQuery के लिए एक स्कीमा के साथ कॉन्फ़िगर किया गया है, यह सुनिश्चित करते हुए कि कॉलम और डेटा प्रकार BigQuery की अपेक्षा के अनुरूप हैं। स्क्रिप्ट लिखने को परिभाषित करने और स्वभाव बनाने के लिए `WriteToBigQuery` का उपयोग करती है, जो नियंत्रित करती है कि डेटा को जोड़ना चाहिए या अधिलेखित करना चाहिए और क्या तालिकाएँ बनाई जानी चाहिए यदि वे मौजूद नहीं हैं। यह भाग वास्तविक समय डेटा अंतर्ग्रहण परिदृश्यों में विशेष रूप से उपयोगी है, क्योंकि यह पाइपलाइन को गतिशील रूप से नई तालिकाएँ बनाने और निरंतर डेटा लेखन को संभालने की अनुमति देता है। 🚀

स्कीमा हैंडलिंग के साथ अपाचे बीम में विशेषता त्रुटियों को संबोधित करना

अपाचे बीम का उपयोग करते हुए पायथन स्क्रिप्ट - समाधान 1: नेम्डटुपल के साथ स्कीमा को परिभाषित करना

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()

वैकल्पिक समाधान: क्लास-आधारित स्कीमा के साथ अपाचे बीम में स्कीमा विशेषताओं को संभालना

अपाचे बीम का उपयोग करते हुए पायथन स्क्रिप्ट - समाधान 2: प्रकार की जाँच के साथ वर्ग-आधारित स्कीमा

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()

अपाचे बीम के स्कीमा रूपांतरणों में विशेषता त्रुटियों का समाधान

जब साथ काम कर रहे हों Google Pub/Sub जैसे स्रोतों से डेटा संसाधित करने और उसे BigQuery में लोड करने में, स्कीमा-संबंधित त्रुटियों का सामना करना एक आम समस्या है। ये त्रुटियाँ, जैसे कुख्यात , अक्सर होता है क्योंकि बीम पाइपलाइन परिवर्तनों में स्कीमा परिभाषाओं और प्रकार की अनुकूलता को सख्ती से लागू करता है। एक महत्वपूर्ण पहलू जिसे अक्सर नजरअंदाज कर दिया जाता है वह यह है कि बीम डेटा को क्रमबद्ध करने के लिए कोडर का उपयोग करता है, जो पांडा जैसे तीसरे पक्ष के टूल को एकीकृत करते समय समस्याएं पैदा कर सकता है। अनुकूलता सुनिश्चित करने के लिए, कस्टम स्कीमा को पंजीकृत करना और बीम ट्रांसफ़ॉर्म के भीतर `to_dataframe()` का सावधानीपूर्वक उपयोग करना आवश्यक है।

उदाहरण पाइपलाइन में, `beam.DoFn` और `beam.Map` का उपयोग प्रत्येक डेटा तत्व पर मॉड्यूलर परिवर्तनों की अनुमति देता है, जिससे पांडा जैसे बाहरी पुस्तकालयों को शामिल करना आसान हो जाता है। हालाँकि, `रजिस्टर_कोडर` या समान कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से सटीक स्कीमा पंजीकरण के बिना, डेटा प्रकार मेल नहीं खाने पर बीम विशेषता त्रुटियां उत्पन्न कर सकता है। ये समस्याएँ वास्तविक समय प्रसंस्करण में विशेष रूप से आम हैं, जहाँ आने वाले डेटा का प्रारूप थोड़ा भिन्न हो सकता है। ऐसे मुद्दों को रोकने का एक आसान तरीका आने वाले डेटा को स्पष्ट रूप से परिवर्तित करना है और फिर `NamedTuple` या एक संरचित वर्ग का उपयोग करके इसे पुन: स्वरूपित करना। 🛠️

स्कीमा त्रुटियों से परे, बीम पाइपलाइन उचित त्रुटि प्रबंधन और परीक्षण से लाभान्वित हो सकती हैं। प्रत्येक `DoFn` परिवर्तन के भीतर कस्टम सत्यापनकर्ता या टाइप-चेकिंग फ़ंक्शंस जोड़कर, आप स्कीमा-संबंधी समस्याओं को पहले ही पकड़ सकते हैं। इसके अतिरिक्त, बीम और BigQuery तालिका स्कीमा दोनों में स्कीमा जानकारी निर्दिष्ट करना संरेखण सुनिश्चित करता है। इस तरह, यदि BigQuery में कोई कॉलम प्रकार आपकी स्कीमा परिभाषा से मेल नहीं खाता है, तो आपको अप्राप्य रनटाइम समस्याओं का सामना करने के बजाय एक सूचनात्मक त्रुटि प्राप्त होगी। हालाँकि अपाचे बीम में स्कीमा को संभालना जटिल हो सकता है, ये समायोजन डेटा अखंडता में सुधार करते हैं, जिससे पाइपलाइन अधिक लचीली और विश्वसनीय हो जाती है। 🚀

"AttributeError: 'MySchemaClassName' ऑब्जेक्ट में कोई विशेषता नहीं है" त्रुटि का क्या कारण है?
यह त्रुटि अक्सर अपाचे बीम में तब होती है जब किसी ऑब्जेक्ट के लिए परिभाषित स्कीमा और संसाधित किए जा रहे डेटा के बीच कोई मेल नहीं होता है। सुनिश्चित करें कि स्कीमा स्पष्ट रूप से उपयोग करके पंजीकृत हैं .
मैं अपाचे बीम में एक कस्टम स्कीमा कैसे पंजीकृत कर सकता हूं?
अपाचे बीम में, आप एक कस्टम स्कीमा का उपयोग करके परिभाषित कर सकते हैं संरचित डेटा के लिए, और फिर इसे पंजीकृत करें क्रमबद्धता का प्रबंधन करने के लिए.
उपयोग करने का उद्देश्य क्या है बीम पाइपलाइन में?
एक बीम पीसीओलेक्शन को पांडास डेटाफ़्रेम में परिवर्तित करता है, जिससे आप परिवर्तनों के लिए पांडा फ़ंक्शंस का उपयोग कर सकते हैं। सुनिश्चित करें कि विशेषता त्रुटियों से बचने के लिए डेटा स्कीमा-संगत है।
मैं बीम और BigQuery के बीच प्रकार के बेमेल को कैसे संभालूं?
सुनिश्चित करें कि BigQuery स्कीमा बीम में परिभाषित डेटा स्कीमा से मेल खाता है। उपयोग स्कीमा प्रवर्तन के साथ, और पाइपलाइन में डेटा प्रकारों को शीघ्र मान्य करें।
क्या मैं पाइपलाइन चलाने से पहले स्कीमा त्रुटियाँ पकड़ सकता हूँ?
हाँ, प्रत्येक के भीतर कस्टम सत्यापनकर्ता जोड़कर क्लास, आप पाइपलाइन त्रुटियों का कारण बनने से पहले डेटा प्रारूपों की जांच कर सकते हैं।
प्रयोग कर रहा है से बेहतर परिवर्तनों के लिए?
यह निर्भर करता है. सीधे परिवर्तनों के लिए सरल है, लेकिन जटिल तर्क के लिए अधिक लचीलापन प्रदान करता है, खासकर जब स्कीमा समायोजन की आवश्यकता होती है।
बीम पाइपलाइन को स्पष्ट की आवश्यकता क्यों है? घोषणाएँ?
अपाचे बीम परिवर्तनों के दौरान स्कीमा अखंडता बनाए रखने के लिए प्रकार की सुरक्षा लागू करता है। का उपयोग करते हुए अपेक्षित प्रकारों को लागू करने और रनटाइम त्रुटियों को रोकने में मदद करता है।
कैसे हुआ उदाहरण में काम करें?
एक है फ़ंक्शन जो JSON संदेशों को डीकोड करता है, अपेक्षित स्कीमा प्रारूप लागू करता है, और इसे पाइपलाइन में आगे की प्रक्रिया के लिए प्रस्तुत करता है।
क्या मैं बीम में नेस्टेड ऑब्जेक्ट के साथ स्कीमा का उपयोग कर सकता हूँ?
हां, अपाचे बीम जटिल स्कीमा का समर्थन करता है। उपयोग नेस्टेड स्कीमा के लिए और उन्हें पंजीकृत करें उचित क्रमबद्धता के लिए.
के बीच क्या अंतर है और बीम में अन्य धावक?
यह मुख्यतः स्थानीय परीक्षण के लिए है। उत्पादन के लिए, जैसे धावकों का उपयोग करें Google क्लाउड पर पाइपलाइन तैनात करने के लिए।

विशेषता त्रुटियों के मूल कारण को समझना —अक्सर स्कीमा गलत संरेखण के कारण—भविष्य की समस्याओं को रोका जा सकता है और डेटा प्रोसेसिंग विश्वसनीयता में सुधार हो सकता है। स्कीमा पंजीकृत करके, प्रकार अनुकूलता सुनिश्चित करके, और संरचित परिवर्तनों का उपयोग करके, यह मार्गदर्शिका "विशेषता त्रुटि" समस्या को हल करने के लिए व्यावहारिक कदम प्रदान करती है।

इन समाधानों के साथ, आप आत्मविश्वास से ऐसी पाइपलाइन बना सकते हैं जो स्कीमा अखंडता को बनाए रखते हुए पब/सब से बिगक्वेरी तक वास्तविक समय के डेटा को संभालती है। ये तकनीकें डेटा पाइपलाइनों को अधिक कुशल, मजबूत और प्रबंधित करने में आसान बनाने में मदद करती हैं, चाहे व्यक्तिगत परियोजनाओं पर काम करना हो या उत्पादन वातावरण में स्केलिंग करना हो। 🚀

अपाचे बीम में स्कीमा पंजीकरण और क्रमांकन मुद्दों को संभालने की जानकारी कोडर और स्कीमा पर आधिकारिक अपाचे बीम दस्तावेज़ से संदर्भित की गई थी: अपाचे बीम दस्तावेज़ीकरण .
अपाचे बीम पाइपलाइनों के साथ पब/सब और बिगक्वेरी का उपयोग करने का विवरण Google क्लाउड के डेटाफ्लो एकीकरण गाइड पर आधारित था: Google क्लाउड डेटाफ़्लो दस्तावेज़ीकरण .
कुशल डेटा परिवर्तन के लिए पांडा को अपाचे बीम के साथ एकीकृत करने की सर्वोत्तम प्रथाओं को सामुदायिक मंचों और बीम के गिटहब चर्चाओं से एकत्र किया गया था: अपाचे बीम गिटहब चर्चाएँ .

अपाचे बीम की विशेषता त्रुटि को कैसे ठीक करें: ऑब्जेक्ट "BmsSchema" विशेषता-मुक्त है। "तत्व_प्रकार"

अपाचे बीम की स्कीमा हैंडलिंग में समस्या निवारण विशेषता त्रुटियाँ

स्कीमा हैंडलिंग के साथ अपाचे बीम में विशेषता त्रुटियों को संबोधित करना

वैकल्पिक समाधान: क्लास-आधारित स्कीमा के साथ अपाचे बीम में स्कीमा विशेषताओं को संभालना

अपाचे बीम के स्कीमा रूपांतरणों में विशेषता त्रुटियों का समाधान