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

Az attribútumhibák megértése DataFrame-ekké konvertáláskor az Apache Beamben

A hibák elkerülhetetlen részei lehetnek a kódolásnak, különösen akkor, ha olyan hatékony adatfeldolgozási eszközökbe merül, mint pl . Ha „AttributeError” üzenetet észlelt, miközben a , nem vagy egyedül.

Ebben az esetben elmondom, hogyan találkoztam azzal, hogy a „BmsSchema” objektum nem rendelkezik „element_type” attribútum-hibával, amikor egy Apache Beam folyamatot állítottam be a valós idejű adatok kezelésére. Ez a hiba gyakran rejtélyesnek tűnhet, de általában a folyamatban lévő sémadefinícióval kapcsolatos problémára utal. 🛠️

Az Apache Beam kiválóan alkalmas skálázható adatfolyamok építésére és integrálására olyan eszközökkel, mint pl és hihetetlenül sokoldalúvá teszi. Azonban séma- és típuskompatibilitási problémák, mint amilyennel foglalkozunk, felmerülhetnek, és megzavarhatják a munkafolyamatot. E hibák hibakeresése segít jobban megérteni a Beam séma érvényesítését és a DataFrame integrációját.

Itt megvizsgáljuk a hiba okát, megvizsgáljuk a kódbeállítást, és megvitatjuk a gyakorlati megoldásokat. Néhány módosítással sikeresen feldolgozhatja a közzétételi/feliratkozási adatokat a BigQuery-be anélkül, hogy megütné ezt a gyakori akadályt. 🚀

Parancs	Használati leírás
beam.coders.registry.register_coder()	Egyéni kódolót regisztrál egy adott osztályhoz az Apache Beamben, lehetővé téve a Beam számára, hogy hatékonyan szerializálja és deszerializálja az osztály példányait. Elengedhetetlen az egyéni sémák NamedTuple típusokkal való használatához a Beam folyamatokban.
to_dataframe()	Az Apache Beam PCkollekciókat Pandas DataFrame-ekké alakítja. Ez lehetővé teszi a Pandas használatát az átalakításokhoz, de kompatibilitást igényel a Beam sémák és a DataFrame struktúrák között, ami néha attribútumhibákat okozhat, ha nem kezelik megfelelően.
beam.DoFn	Egyéni feldolgozási funkciót határoz meg az Apache Beamben. Itt a Pub/Sub üzenetek elemzésére szolgáló függvények létrehozására szolgál, és a folyamat minden elemén átalakításokat hajt végre, lehetővé téve a moduláris és újrafelhasználható kódszegmenseket.
with_output_types()	Megadja egy átalakítási lépés kimeneti típusát a Beam folyamatban. Ez a parancs kényszeríti ki a sémakonzisztenciát, ami segít megelőzni az attribútumhibákat azáltal, hogy biztosítja, hogy a kimeneti adatok megfeleljenek a várt típusoknak, például a NamedTuple sémáknak.
WriteToBigQuery	A folyamat adatait közvetlenül BigQuery-táblázatokba írja. Ez a parancs lehetővé teszi a séma meghatározását a BigQuery számára, és képes kezelni a streaming adatírási műveleteket, amelyek elengedhetetlenek az Apache Beam folyamatokból való valós idejű adatfeldolgozáshoz.
beam.io.ReadFromPubSub	Beolvassa a Google Cloud Pub/Sub-előfizetés adatait, és az Apache Beam adatfolyamának forrásaként szolgál. Ez a parancs elindítja a folyamat adatfolyamát, és úgy van beállítva, hogy kezelje a valós idejű üzenetfeldolgozást.
StandardOptions.streaming	Beállítja a folyamatot streaming módban való működésre, lehetővé téve a Pub/Sub folyamatos adatfolyamainak feldolgozását. Ez a beállítás az élő adatfeldolgozás kezeléséhez szükséges, és biztosítja, hogy a folyamat ne szakadjon le idő előtt.
PipelineOptions	Inicializálja az Apache Beam folyamat konfigurációs beállításait, beleértve a projektazonosítót, a futó típusát és az ideiglenes tárolási helyeket. Ezek a beállítások kritikusak a folyamat felhőkörnyezetekben, például a Dataflow-ban való üzembe helyezéséhez.
beam.ParDo()	Egy DoFn-ben meghatározott egyéni transzformációt alkalmaz a folyamat minden elemére. Ez a parancs központi szerepet játszik olyan funkciók végrehajtásában, mint az üzenetek elemzése és a sématranszformációk alkalmazása a folyamat egyes elemeire.

Attribútumhibák hibaelhárítása az Apache Beam sémakezelésében

A rendelkezésre bocsátott Apache Beam szkriptek célja egy robusztus adatfolyam létrehozása, amely beolvas a Google Cloud Pub/Subból, átalakítja az adatokat a Pandákkal, és kiírja a BigQuery-be. A hiba, a `'BmsSchema' objektumnak nincs 'element_type'' attribútuma, gyakran a sémakezelés hibás illesztése vagy a Beam típusú rendszerek és adatkeretek közötti kompatibilitás miatt fordul elő. Az első szkriptünk a NamedTuple-t használja, amely kifejezetten a Beam sémákkal való együttműködésre lett kialakítva egyéni sémaosztály meghatározásával, . Ezt az osztályt ezután a `beam.coders.registry.register_coder()` segítségével regisztrálják az adatok hatékony szerializálása és deszerializálása érdekében. Például az "ident" mezőt tartalmazó Pub/Sub üzenetek kezelésekor a séma biztosítja, hogy ez a mező jelen legyen, és helyesen legyen beírva karakterláncként.

A szkriptben a `ParsePubSubMessage' DoFn osztály minden Pub/Sub üzenetet dolgoz fel. Itt a szkript beolvassa a JSON-formátumú adatokat, dekódolja azokat, majd frissíti egy előre meghatározott szótárszerkezetbe. Ha valaha is szigorú sémára kellett leképeznie a bejövő adatmezőket, akkor felismeri annak fontosságát, hogy a mezőnevek összhangban legyenek a BigQueryben elvárt nevekkel. Ez a megközelítés lehetővé teszi számunkra, hogy a séma által definiált átalakításokat a folyamatban alkalmazzuk, minimalizálva a nem definiált attribútumokból származó hibákat. A „beam.Map” használata a séma feldolgozási lépéseken keresztüli érvényesítésére segíti a kompatibilitás egyszerűsítését, miközben az adatok az átalakításokon keresztül mozognak. 🛠️

Az Apache Beam Pandas integrációja a `PandasTransform` DoFn osztállyal valósul meg, ahol az adatokat Pandas DataFrame-ekké alakítjuk a `to_dataframe` függvény segítségével. Ez a lépés lehetővé teszi a Pandák átalakítási képességeinek kihasználását, de gondos sémakezelést is igényel, mivel a Beam kompatibilis adattípusokat vár el, amikor a DataFrames-eket streaming folyamatban használja. Az átalakítások után az adatokat a rendszer visszakonvertálja szótárformátumba egy egyszerű ciklus segítségével, amely a DataFrame minden sorában ismétlődik. Ha dolgozott már Pandákkal, tudja, milyen erős lehet, bár az Apache Beam sémákkal való kompatibilitás biztosítása elengedhetetlen az attribútumhibák elkerülése érdekében.

Végül az adatok a "WriteToBigQuery" függvényen keresztül íródnak a BigQuery-be, ami döntő lépés az eredményeknek a BigQuery-táblázatba való telepítésében. Ez a lépés a BigQuery sémájával van konfigurálva, biztosítva, hogy az oszlopok és adattípusok összhangban legyenek a BigQuery elvárásaival. A szkript a "WriteToBigQuery" segítségével határozza meg az írási és létrehozási diszpozíciókat, amelyek szabályozzák, hogy az adatokat hozzá kell-e írni vagy felül kell írni, és hogy létre kell-e hozni táblákat, ha nem léteznek. Ez a rész különösen hasznos valós idejű adatbeviteli forgatókönyvekben, mivel lehetővé teszi a folyamatnak, hogy dinamikusan hozzon létre új táblákat, és kezelje a folyamatos adatírást. 🚀

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()

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()

Attribútumhibák megoldása az Apache Beam sémakonverzióiban

Amikor dolgozik A Google Pub/Sub-hoz hasonló forrásokból származó adatok feldolgozásához és a BigQuery rendszerbe való betöltéséhez gyakori akadály a sémával kapcsolatos hibák. Ezek a hibák, mint például a hírhedt , gyakran azért fordulnak elő, mert a Beam szigorúan kényszeríti a sémadefiníciókat és a típuskompatibilitást a folyamatfolyamat-transzformációk között. Az egyik döntő szempont, amelyet gyakran figyelmen kívül hagynak, az, hogy a Beam kódolókat használ az adatok sorba rendezésére, ami problémákhoz vezethet a harmadik féltől származó eszközök, például a Pandák integrálásakor. A kompatibilitás biztosítása érdekében egyéni sémákat kell regisztrálni, és óvatosan kell használni a `to_dataframe()-t a Beam átalakításokon belül.

A példafolyamatban a "beam.DoFn" és a "beam.Map" használata lehetővé teszi az egyes adatelemek moduláris átalakításait, megkönnyítve a külső könyvtárak, például a Pandas beépítését. A „register_coder” vagy hasonló konfigurációkon keresztül történő pontos sémaregisztráció nélkül azonban a Beam attribútumhibákat dobhat, ha az adattípusok nem egyeznek. Ezek a problémák különösen gyakoriak a valós idejű feldolgozás során, ahol a bejövő adatok formátuma kissé eltérhet. Az ilyen problémák megelőzésének egyszerű módja a bejövő adatok kifejezett konvertálása a majd újraformázza a "NamedTuple" vagy egy strukturált osztály használatával. 🛠️

A sémahibákon túl a Beam-folyamatoknak is haszna származhat a megfelelő hibakezelésből és -tesztelésből. Egyéni érvényesítők vagy típusellenőrző függvények hozzáadásával az egyes „DoFn” transzformációkhoz már korán felismerheti a sémával kapcsolatos problémákat. Ezenkívül a sémainformációk megadása a Beamben és a BigQuery-táblasémában egyaránt biztosítja az igazítást. Ily módon, ha a BigQuery egyik oszloptípusa nem egyezik a sémadefinícióval, informatív hibaüzenetet kap, ahelyett, hogy követhetetlen futási problémákkal kellene szembenéznie. Bár a sémák kezelése az Apache Beamben bonyolult lehet, ezek a módosítások javítják az adatok integritását, rugalmasabbá és megbízhatóbbá téve a folyamatot. 🚀

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 .
3. Hogyan regisztrálhatok egyéni sémát az Apache Beamben?
4. Az Apache Beamben egyéni sémát definiálhat a használatával strukturált adatokhoz, majd regisztrálja azokat a szerializáció kezeléséhez.
5. Mi a felhasználás célja egy Beam csővezetékben?
6. 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 séma érvényesítésével, és a folyamat korai szakaszában érvényesítse az adattípusokat.
9. Elkaphatom a sémahibákat a folyamat futtatása előtt?
10. Igen, egyéni érvényesítők hozzáadásával mindegyikhez osztályban ellenőrizheti az adatformátumokat, mielőtt folyamathibát okoznának.
11. Használ jobb mint az átalakításokhoz?
12. attól függ. egyszerű az egyszerű átalakításokhoz, de nagyobb rugalmasságot biztosít az összetett logikához, különösen akkor, ha sémamódosításokra van szükség.
13. Miért van szüksége a Beam-csővezetékhez explicit nyilatkozatok?
14. Az Apache Beam a típusbiztonságot kényszeríti ki a séma integritásának fenntartása érdekében az átalakítások során. Használata segít a várt típusok érvényesítésében és a futásidejű hibák megelőzésében.
15. Hogyan működik a példában?
16. az a 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 beágyazott sémákhoz, és regisztrálja őket a megfelelő szerializáláshoz.
19. mi a különbség között és más futók a Sugárban?
20. elsősorban helyi tesztelésre szolgál. A gyártáshoz használjon futókat, mint folyamatok telepítéséhez a Google Cloudon.

Az attribútumhibák kiváltó okának megértése – 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. 🚀