Cara Memperbaiki AttributeError Apache Beam: Objek "BmsSchema" bebas atribut. "elemen_tipe"

Mengatasi Error Atribut pada Apache Beam dengan Penanganan Skema

Skrip Python Menggunakan Apache Beam - Solusi 1: Mendefinisikan Skema dengan 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()

Solusi Alternatif: Menangani Atribut Skema di Apache Beam dengan Skema Berbasis Kelas

Skrip Python Menggunakan Apache Beam - Solusi 2: Skema Berbasis Kelas dengan Pemeriksaan Tipe

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()

Pertanyaan Umum Tentang Kesalahan Skema Apache Beam

1. Apa yang menyebabkan kesalahan "AttributeError: 'MySchemaClassName' tidak memiliki atribut"?
2. Kesalahan ini sering terjadi di Apache Beam ketika ada ketidakcocokan antara skema yang ditentukan untuk suatu objek dan data yang sedang diproses. Pastikan skema didaftarkan secara eksplisit menggunakan beam.coders.registry.register_coder.
3. Bagaimana cara mendaftarkan skema khusus di Apache Beam?
4. Di Apache Beam, Anda dapat menentukan skema khusus menggunakan typing.NamedTuple untuk data terstruktur, lalu daftarkan dengan beam.coders.RowCoder untuk mengelola serialisasi.
5. Apa tujuan penggunaan to_dataframe dalam pipa Beam?
6. to_dataframe mengonversi Beam PCollection menjadi Pandas DataFrame, memungkinkan Anda menggunakan fungsi Pandas untuk transformasi. Pastikan data kompatibel dengan skema untuk menghindari kesalahan atribut.
7. Bagaimana cara menangani ketidakcocokan tipe antara Beam dan BigQuery?
8. Pastikan skema BigQuery cocok dengan skema data yang ditentukan di Beam. Menggunakan WriteToBigQuery dengan penegakan skema, dan memvalidasi tipe data di awal proses.
9. Bisakah saya menangkap kesalahan skema sebelum menjalankan pipeline?
10. Ya, dengan menambahkan validator khusus di masing-masing validator DoFn kelas, Anda dapat memeriksa format data sebelum menyebabkan kesalahan saluran pipa.
11. Sedang menggunakan beam.Map lebih baik dari beam.DoFn untuk transformasi?
12. Itu tergantung. beam.Map sederhana untuk transformasi langsung, tapi beam.DoFn memberikan lebih banyak fleksibilitas untuk logika yang kompleks, terutama ketika penyesuaian skema diperlukan.
13. Mengapa pipa Beam memerlukan eksplisit with_output_types deklarasi?
14. Apache Beam menerapkan keamanan tipe untuk menjaga integritas skema di seluruh transformasi. Menggunakan with_output_types membantu menerapkan tipe yang diharapkan dan mencegah kesalahan runtime.
15. Bagaimana caranya ParsePubSubMessage bekerja dalam contoh?
16. ParsePubSubMessage adalah a DoFn fungsi yang menerjemahkan pesan JSON, menerapkan format skema yang diharapkan, dan menghasilkannya untuk diproses lebih lanjut dalam alur.
17. Bisakah saya menggunakan skema dengan objek bersarang di Beam?
18. Ya, Apache Beam mendukung skema yang kompleks. Menggunakan NamedTuple untuk skema bersarang dan mendaftarkannya RowCoder untuk serialisasi yang tepat.
19. Apa perbedaan antara DirectRunner dan pelari lain di Beam?
20. DirectRunner terutama untuk pengujian lokal. Untuk produksi, gunakan runner seperti DataflowRunner untuk menerapkan pipeline di Google Cloud.

Penutup: Mengatasi Kesalahan Atribut Apache Beam

Memahami akar penyebab kesalahan atribut di Sinar Apache—seringkali disebabkan oleh ketidakselarasan skema—dapat mencegah masalah di masa mendatang dan meningkatkan keandalan pemrosesan data. Dengan mendaftarkan skema, memastikan kompatibilitas tipe, dan menggunakan transformasi terstruktur, panduan ini memberikan langkah-langkah praktis untuk menyelesaikan masalah “AttributeError”.

Dengan solusi ini, Anda dapat dengan percaya diri membangun pipeline yang menangani data real-time dari Pub/Sub ke BigQuery, sambil menjaga integritas skema. Teknik-teknik ini membantu membuat saluran data lebih efisien, kuat, dan lebih mudah dikelola, baik saat mengerjakan proyek individual atau melakukan penskalaan di lingkungan produksi. 🚀