Az Apache Beam AttributeError hibajavítása: A „BmsSchema” objektum attribútummentes. "elem_type"

Az Apache Beam attribútumhibáinak megoldása sémakezeléssel

Python szkript Apache Beam használatával – 1. megoldás: Séma meghatározása NamedTuple segítségével

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()

Alternatív megoldás: Sémattribútumok kezelése Apache Beamben osztályalapú sémával

Python szkript Apache Beam használatával – 2. megoldás: Osztályalapú séma típusellenőrzéssel

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()

Gyakran ismételt kérdések az Apache Beam sémahibáival kapcsolatban

1. Mi okozza az „AttributeError: „MySchemaClassName” objektumnak nincs attribútuma” hibát?
2. Ez a hiba gyakran fordul elő az Apache Beamben, ha eltérés van az objektumhoz meghatározott séma és a feldolgozott adatok között. Győződjön meg arról, hogy a sémák kifejezetten regisztrálva vannak a használatával beam.coders.registry.register_coder.
3. Hogyan regisztrálhatok egyéni sémát az Apache Beamben?
4. Az Apache Beamben egyéni sémát definiálhat a használatával typing.NamedTuple strukturált adatokhoz, majd regisztrálja azokat beam.coders.RowCoder a szerializáció kezeléséhez.
5. Mi a felhasználás célja to_dataframe egy Beam csővezetékben?
6. to_dataframe átalakítja a Beam PCkollekciót Pandas DataFrame-mé, lehetővé téve a Pandas függvények használatát az átalakításokhoz. Az attribútumhibák elkerülése érdekében győződjön meg arról, hogy az adatok sémakompatibilisek.
7. Hogyan kezelhetem a Beam és a BigQuery közötti típuseltéréseket?
8. Győződjön meg arról, hogy a BigQuery-séma megegyezik a Beamben meghatározott adatsémával. Használat WriteToBigQuery séma érvényesítésével, és a folyamat korai szakaszában érvényesítse az adattípusokat.
9. Elkaphatom a sémahibákat a folyamat futtatása előtt?
10. Igen, egyéni érvényesítők hozzáadásával mindegyikhez DoFn osztályban ellenőrizheti az adatformátumokat, mielőtt folyamathibát okoznának.
11. Használ beam.Map jobb mint beam.DoFn az átalakításokhoz?
12. attól függ. beam.Map egyszerű az egyszerű átalakításokhoz, de beam.DoFn nagyobb rugalmasságot biztosít az összetett logikához, különösen akkor, ha sémamódosításokra van szükség.
13. Miért van szüksége a Beam-csővezetékhez explicit with_output_types nyilatkozatok?
14. Az Apache Beam a típusbiztonságot kényszeríti ki a séma integritásának fenntartása érdekében az átalakítások során. Használata with_output_types segít a várt típusok érvényesítésében és a futásidejű hibák megelőzésében.
15. Hogyan ParsePubSubMessage működik a példában?
16. ParsePubSubMessage az a DoFn függvény, amely dekódolja a JSON-üzeneteket, alkalmazza a várt sémaformátumot, és megadja azt a folyamatban lévő további feldolgozáshoz.
17. Használhatok sémákat beágyazott objektumokkal a Beamben?
18. Igen, az Apache Beam támogatja az összetett sémákat. Használat NamedTuple beágyazott sémákhoz, és regisztrálja őket RowCoder a megfelelő szerializáláshoz.
19. mi a különbség között DirectRunner és más futók a Sugárban?
20. DirectRunner elsősorban helyi tesztelésre szolgál. A gyártáshoz használjon futókat, mint DataflowRunner folyamatok telepítéséhez a Google Cloudon.

Összegzés: Az Apache Beam attribútumhibáinak kezelése

Az attribútumhibák kiváltó okának megértése Apache Beam– gyakran a séma eltolódása miatt – megelőzheti a jövőbeni problémákat és javíthatja az adatfeldolgozás megbízhatóságát. A sémák regisztrálásával, a típuskompatibilitás biztosításával és a strukturált átalakítások használatával ez az útmutató gyakorlati lépéseket tartalmaz az „AttributeError” probléma megoldásához.

Ezekkel a megoldásokkal magabiztosan építhet olyan folyamatokat, amelyek valós idejű adatokat kezelnek a Pub/Sub és a BigQuery között, miközben megőrzi a séma integritását. Ezek a technikák segítenek hatékonyabbá, robusztusabbá és könnyebben kezelhetőbbé tenni az adatfolyamokat, akár egyedi projekteken dolgoznak, akár termelési környezetben méreteznek. 🚀