Kako popraviti AttributeError Apache Beama: Objekt BmsSchema

Mia Chevalier

Petak, 8. studenoga 2024. u 03:16:10

Razumijevanje pogrešaka atributa prilikom pretvaranja u DataFrames u Apache Beamu
Pogreške mogu biti neizbježan dio kodiranja, osobito kada se upusti u moćne alate za obradu podataka kao što su . Ako ste naišli na "AttributeError" tijekom rada s , nisi sam.
U ovom slučaju, podijelit ću s vama kako sam naišao na pogrešku `'BmsSchema' object has no attribute 'element_type'` prilikom postavljanja cjevovoda Apache Beam za obradu podataka u stvarnom vremenu. Ova se pogreška često može činiti zagonetnom, ali obično ukazuje na problem s definicijom sheme u vašem cjevovodu. 🛠️
Apache Beam izvrstan je za izgradnju skalabilnih podatkovnih cjevovoda i njegovu integraciju s alatima poput i čini ga nevjerojatno svestranim. Međutim, problemi s kompatibilnošću sheme i tipa, poput ovog kojim se bavimo, mogu se pojaviti i poremetiti tijek rada. Otklanjanje pogrešaka pomaže boljem razumijevanju Beamove provedbe sheme i integracije DataFramea.
Ovdje ćemo zaroniti u uzrok ove pogreške, ispitati postavku koda i razgovarati o praktičnim rješenjima. Uz nekoliko podešavanja, moći ćete uspješno obraditi Pub/Sub podatke u BigQuery bez nailaska na ovaj uobičajeni kamen spoticanja. 🚀

Naredba Opis uporabe

beam.coders.registry.register_coder() Registrira prilagođeni koder za određenu klasu u Apache Beamu, omogućujući Beamu da učinkovito serijalizira i deserijalizira instance klase. Neophodno za korištenje prilagođenih shema s tipovima NamedTuple u Beam cjevovodima.

to_dataframe() Pretvara Apache Beam PCollections u Pandas DataFrames. Ovo omogućuje korištenje Panda za transformacije, ali zahtijeva kompatibilnost između Beam shema i DataFrame struktura, što ponekad može uzrokovati pogreške atributa ako se ne rukuje ispravno.

beam.DoFn Definira prilagođenu funkciju obrade u Apache Beamu. Ovdje se koristi za stvaranje funkcija za raščlanjivanje Pub/Sub poruka i izvođenje transformacija na svakom elementu unutar cjevovoda, dopuštajući modularne segmente koda koji se mogu ponovno koristiti.

with_output_types() Određuje vrstu izlaza koraka transformacije u Beam cjevovodu. Ova naredba nameće dosljednost sheme, što pomaže u sprječavanju pogrešaka atributa osiguravajući da izlazni podaci odgovaraju očekivanim tipovima, kao što su NamedTuple sheme.

WriteToBigQuery Zapisuje podatke iz cjevovoda izravno u BigQuery tablice. Ova naredba omogućuje definiranje sheme za BigQuery i može upravljati operacijama pisanja strujanja podataka, ključnim za unos podataka u stvarnom vremenu iz cjevovoda Apache Beam.

beam.io.ReadFromPubSub Čita podatke s Google Cloud Pub/Sub pretplate, djelujući kao izvor za strujanje podataka u Apache Beamu. Ova naredba pokreće protok podataka u cjevovodu i konfigurirana je za obradu unosa poruka u stvarnom vremenu.

StandardOptions.streaming Konfigurira cjevovod za rad u načinu strujanja, dopuštajući mu da obrađuje kontinuirane tokove podataka iz Pub/Sub. Ova je postavka potrebna za rukovanje gutanjem podataka uživo i osigurava da se cjevovod neće prerano prekinuti.

PipelineOptions Inicijalizira opcije konfiguracije za cjevovod Apache Beam, uključujući ID projekta, vrstu pokretača i privremene lokacije za pohranu. Ove su postavke ključne za implementaciju cjevovoda u okruženja oblaka kao što je Dataflow.

beam.ParDo() Primjenjuje prilagođenu transformaciju definiranu u DoFn-u na svaki element u cjevovodu. Ova je naredba središnja za izvršavanje funkcija kao što je analiziranje poruka i primjena transformacija sheme na pojedinačne elemente unutar cjevovoda.

Naredba	Opis uporabe
beam.coders.registry.register_coder()	Registrira prilagođeni koder za određenu klasu u Apache Beamu, omogućujući Beamu da učinkovito serijalizira i deserijalizira instance klase. Neophodno za korištenje prilagođenih shema s tipovima NamedTuple u Beam cjevovodima.
to_dataframe()	Pretvara Apache Beam PCollections u Pandas DataFrames. Ovo omogućuje korištenje Panda za transformacije, ali zahtijeva kompatibilnost između Beam shema i DataFrame struktura, što ponekad može uzrokovati pogreške atributa ako se ne rukuje ispravno.
beam.DoFn	Definira prilagođenu funkciju obrade u Apache Beamu. Ovdje se koristi za stvaranje funkcija za raščlanjivanje Pub/Sub poruka i izvođenje transformacija na svakom elementu unutar cjevovoda, dopuštajući modularne segmente koda koji se mogu ponovno koristiti.
with_output_types()	Određuje vrstu izlaza koraka transformacije u Beam cjevovodu. Ova naredba nameće dosljednost sheme, što pomaže u sprječavanju pogrešaka atributa osiguravajući da izlazni podaci odgovaraju očekivanim tipovima, kao što su NamedTuple sheme.
WriteToBigQuery	Zapisuje podatke iz cjevovoda izravno u BigQuery tablice. Ova naredba omogućuje definiranje sheme za BigQuery i može upravljati operacijama pisanja strujanja podataka, ključnim za unos podataka u stvarnom vremenu iz cjevovoda Apache Beam.
beam.io.ReadFromPubSub	Čita podatke s Google Cloud Pub/Sub pretplate, djelujući kao izvor za strujanje podataka u Apache Beamu. Ova naredba pokreće protok podataka u cjevovodu i konfigurirana je za obradu unosa poruka u stvarnom vremenu.
StandardOptions.streaming	Konfigurira cjevovod za rad u načinu strujanja, dopuštajući mu da obrađuje kontinuirane tokove podataka iz Pub/Sub. Ova je postavka potrebna za rukovanje gutanjem podataka uživo i osigurava da se cjevovod neće prerano prekinuti.
PipelineOptions	Inicijalizira opcije konfiguracije za cjevovod Apache Beam, uključujući ID projekta, vrstu pokretača i privremene lokacije za pohranu. Ove su postavke ključne za implementaciju cjevovoda u okruženja oblaka kao što je Dataflow.
beam.ParDo()	Primjenjuje prilagođenu transformaciju definiranu u DoFn-u na svaki element u cjevovodu. Ova je naredba središnja za izvršavanje funkcija kao što je analiziranje poruka i primjena transformacija sheme na pojedinačne elemente unutar cjevovoda.

Rješavanje problema s pogreškama atributa u rukovanju shemom Apache Beama

Pružene skripte Apache Beam imaju za cilj postaviti robustan podatkovni cjevovod koji čita iz Google Cloud Pub/Suba, transformira podatke pomoću Pandas i zapisuje ih u BigQuery. Pogreška, `'BmsSchema' objekt nema atribut 'element_type'`, često se javlja zbog neusklađenosti u rukovanju shemom ili kompatibilnosti između Beamovih sustava tipa i podatkovnih okvira. Naša prva skripta koristi NamedTuple, posebno prilagođen za rad s Beam shemama definiranjem prilagođene klase sheme, . Ova se klasa zatim registrira pomoću `beam.coders.registry.register_coder()` za učinkovitu serijalizaciju i deserijalizaciju podataka. Na primjer, pri rukovanju Pub/Sub porukama koje sadrže polje "ident", shema osigurava da je ovo polje prisutno i ispravno upisano kao niz.

U skripti DoFn klasa `ParsePubSubMessage` obrađuje svaku Pub/Sub poruku. Ovdje skripta čita JSON-formatirane podatke, dekodira ih i zatim ažurira u unaprijed definiranu strukturu rječnika. Ako ste ikada morali mapirati ulazna podatkovna polja u strogu shemu, prepoznat ćete važnost održavanja naziva polja u skladu s onima koji se očekuju u BigQueryju. Ovaj nam pristup omogućuje primjenu transformacija definiranih shemom u cjevovodu, minimizirajući pogreške zbog nedefiniranih atributa. Korištenje `beam.Map` za provedbu sheme kroz korake cjevovoda pomaže pojednostaviti kompatibilnost dok se podaci kreću kroz transformacije. 🛠️

Integracija Pandasa u Apache Beamu postiže se klasom DoFn `PandasTransform`, gdje podatke pretvaramo u Pandas DataFrames pomoću funkcije `to_dataframe`. Ovaj korak omogućuje iskorištavanje Pandas transformacijskih mogućnosti, ali također zahtijeva pažljivo rukovanje shemom budući da Beam očekuje kompatibilne tipove podataka kada koristi DataFrames u cjevovodu za strujanje. Nakon transformacija, podaci se pretvaraju natrag u format rječnika pomoću jednostavne petlje koja ponavlja svaki red DataFramea. Ako ste radili s Pandama, znate koliko ovo može biti moćno, iako je osiguravanje kompatibilnosti sa shemama Apache Beam ključno kako bi se izbjegle pogreške atributa.

Konačno, podaci se zapisuju u BigQuery putem funkcije `WriteToBigQuery`, ključnog koraka u implementaciji rezultata u BigQuery tablicu. Ovaj je korak konfiguriran sa shemom za BigQuery, čime se osigurava usklađenost stupaca i vrsta podataka s onim što BigQuery očekuje. Skripta koristi `WriteToBigQuery` za definiranje pisanja i stvaranja dispozicija, koje kontroliraju hoće li se podaci dodati ili prebrisati i trebaju li se izraditi tablice ako ne postoje. Ovaj je dio posebno koristan u scenarijima gutanja podataka u stvarnom vremenu, jer omogućuje cjevovodu da dinamički stvara nove tablice i upravlja kontinuiranim upisivanjem podataka. 🚀

Rješavanje pogrešaka atributa u Apache Beamu s rukovanjem shemom

Python skripta koja koristi Apache Beam - Rješenje 1: Definiranje sheme pomoću 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()

Alternativno rješenje: Rukovanje atributima sheme u Apache Beamu sa shemom temeljenom na klasi

Python skripta koja koristi Apache Beam - Rješenje 2: Shema temeljena na klasi s provjerom tipa

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()

Rješavanje pogrešaka atributa u pretvorbi sheme Apache Beama

Prilikom rada sa za obradu podataka iz izvora kao što je Google Pub/Sub i njihovo učitavanje u BigQuery, čest kamen spoticanja su pogreške povezane sa shemom. Ove pogreške, kao što su zloglasni , često se pojavljuju jer Beam striktno provodi definicije shema i kompatibilnost tipova kroz transformacije cjevovoda. Jedan ključni aspekt koji se često zanemaruje je da Beam koristi kodere za serijalizaciju podataka, što može dovesti do problema pri integraciji alata trećih strana kao što je Pandas. Kako bi se osigurala kompatibilnost, potrebno je registrirati prilagođene sheme i pažljivo koristiti `to_dataframe()` unutar Beam transformacija.

U primjeru cjevovoda, upotreba `beam.DoFn` i `beam.Map` omogućuje modularne transformacije na svakom podatkovnom elementu, što olakšava uključivanje vanjskih biblioteka poput Panda. Međutim, bez precizne registracije sheme putem `register_coder` ili sličnih konfiguracija, Beam može izbaciti pogreške atributa kada se tipovi podataka ne podudaraju. Ti su problemi posebno česti u obradi u stvarnom vremenu, gdje dolazni podaci mogu malo varirati u formatu. Jednostavan način za sprječavanje takvih problema je izričito pretvaranje dolaznih podataka u a a zatim ga preoblikovati pomoću `NamedTuple` ili strukturirane klase. 🛠️

Osim grešaka u shemi, Beam cjevovodi mogu imati koristi od pravilnog rukovanja greškama i testiranja. Dodavanjem prilagođenih validatora ili funkcija provjere tipa unutar svake `DoFn` transformacije, možete rano uhvatiti probleme vezane uz shemu. Osim toga, navođenje informacija o shemi iu Beamu iu shemi tablice BigQuery osigurava usklađenje. Na taj način, ako vrsta stupca u BigQueryju ne odgovara vašoj definiciji sheme, dobit ćete informativnu pogrešku umjesto da se suočite s problemima vremena izvođenja koji se ne mogu pratiti. Iako rukovanje shemama u Apache Beamu može biti složeno, ove prilagodbe poboljšavaju integritet podataka, čineći cjevovod otpornijim i pouzdanijim. 🚀

Što uzrokuje pogrešku "AttributeError: 'MySchemaClassName' object has no attribute"?
Ova se pogreška često pojavljuje u Apache Beamu kada postoji neusklađenost između sheme definirane za objekt i podataka koji se obrađuju. Provjerite jesu li sheme izričito registrirane pomoću .
Kako mogu registrirati prilagođenu shemu u Apache Beamu?
U Apache Beamu možete definirati prilagođenu shemu pomoću za strukturirane podatke, a zatim ih registrirajte s za upravljanje serijalizacijom.
Koja je svrha korištenja u Beam cjevovodu?
pretvara Beam PCollection u Pandas DataFrame, omogućujući vam korištenje Pandas funkcija za transformacije. Provjerite jesu li podaci kompatibilni sa shemom kako biste izbjegli pogreške atributa.
Kako mogu riješiti nepodudarnosti tipa između Beama i BigQueryja?
Provjerite odgovara li BigQuery shema shemi podataka definiranoj u Beamu. Koristiti s provedbom sheme i potvrditi tipove podataka rano u cjevovodu.
Mogu li uhvatiti pogreške u shemi prije pokretanja cjevovoda?
Da, dodavanjem prilagođenih validatora unutar svakog klase, možete provjeriti formate podataka prije nego što uzrokuju pogreške u cjevovodu.
Koristi se bolje od za transformacije?
Ovisi. je jednostavan za jednostavne transformacije, ali pruža više fleksibilnosti za složenu logiku, posebno kada su potrebne prilagodbe sheme.
Zašto Beam cjevovod zahtijeva eksplicitne deklaracije?
Apache Beam provodi sigurnost tipa kako bi održao integritet sheme kroz transformacije. Korištenje pomaže u provedbi očekivanih tipova i sprječavanju pogrešaka tijekom izvođenja.
Kako se rad u primjeru?
je a funkcija koja dekodira JSON poruke, primjenjuje očekivani format sheme i daje ga za daljnju obradu u cjevovodu.
Mogu li koristiti sheme s ugniježđenim objektima u Beamu?
Da, Apache Beam podržava složene sheme. Koristiti za ugniježđene sheme i registrirajte ih s za pravilnu serijalizaciju.
Koja je razlika između i ostali trkači u Beamu?
uglavnom je za lokalno testiranje. Za proizvodnju koristite trkače poput za implementaciju cjevovoda na Google Cloudu.

Razumijevanje temeljnog uzroka pogrešaka atributa u —često zbog neusklađenosti sheme—može spriječiti buduće probleme i poboljšati pouzdanost obrade podataka. Registriranjem shema, osiguravanjem kompatibilnosti tipa i korištenjem strukturiranih transformacija, ovaj vodič pruža praktične korake za rješavanje problema "AttributeError".

S ovim rješenjima možete pouzdano izgraditi cjevovode koji obrađuju podatke u stvarnom vremenu od Pub/Sub do BigQueryja, a sve to uz održavanje integriteta sheme. Ove tehnike pomažu da cjevovod podataka bude učinkovitiji, robusniji i lakši za upravljanje, bilo da radite na pojedinačnim projektima ili skalirate u proizvodnom okruženju. 🚀

Informacije o rješavanju problema s registracijom i serijalizacijom sheme u Apache Beamu navedene su u službenoj dokumentaciji Apache Beama o koderima i shemama: Dokumentacija za Apache Beam .
Pojedinosti o korištenju Pub/Sub i BigQueryja s cjevovodima Apache Beam temeljene su na vodičima za integraciju Dataflowa Google Clouda: Dokumentacija za Google Cloud Dataflow .
Najbolji primjeri iz prakse za integraciju Panda s Apache Beamom za učinkovitu transformaciju podataka prikupljeni su s foruma zajednice i Beamovih rasprava na GitHubu: Apache Beam GitHub rasprave .

Kako popraviti AttributeError Apache Beama: Objekt "BmsSchema" je bez atributa. "vrsta_elementa"

Rješavanje problema s pogreškama atributa u rukovanju shemom Apache Beama

Rješavanje pogrešaka atributa u Apache Beamu s rukovanjem shemom

Alternativno rješenje: Rukovanje atributima sheme u Apache Beamu sa shemom temeljenom na klasi

Rješavanje pogrešaka atributa u pretvorbi sheme Apache Beama