Come correggere l'AttributeError di Apache Beam: L'oggetto "BmsSchema" è privo di attributi. "tipo_elemento"

Comprendere gli errori degli attributi durante la conversione in dataframe in Apache Beam

Gli errori possono essere una parte inevitabile della codifica, soprattutto quando ci si immerge in potenti strumenti di elaborazione dati come . Se hai riscontrato un "AttributeError" mentre lavori con , non sei solo.

In questo caso, condividerò il modo in cui ho riscontrato l'errore `'BmsSchema' senza attributo 'element_type'` durante la configurazione di una pipeline Apache Beam per gestire dati in tempo reale. Questo errore può spesso sembrare criptico, ma in genere indica un problema con la definizione dello schema nella pipeline. 🛠️

Apache Beam è eccellente per creare pipeline di dati scalabili e integrarle con strumenti come E lo rende incredibilmente versatile. Tuttavia, possono verificarsi problemi di compatibilità di schemi e tipi, come quello che stiamo affrontando, che interrompono il flusso di lavoro. Il debug di questi errori aiuta a comprendere meglio l'applicazione dello schema di Beam e l'integrazione di DataFrame.

Qui approfondiremo la causa di questo errore, esamineremo l’impostazione del codice e discuteremo soluzioni pratiche. Con alcune modifiche, sarai in grado di elaborare con successo i dati Pub/Sub in BigQuery senza incontrare questo comune ostacolo. 🚀

Comando	Descrizione dell'uso
beam.coders.registry.register_coder()	Registra un codificatore personalizzato per una classe specifica in Apache Beam, consentendo a Beam di serializzare e deserializzare le istanze della classe in modo efficiente. Essenziale per utilizzare schemi personalizzati con tipi NamedTuple nelle pipeline Beam.
to_dataframe()	Converte le PCollections Apache Beam in Pandas DataFrames. Ciò consente l'uso di Panda per le trasformazioni ma richiede la compatibilità tra gli schemi Beam e le strutture DataFrame, che a volte possono causare errori di attributo se non gestiti correttamente.
beam.DoFn	Definisce una funzione di elaborazione personalizzata in Apache Beam. Utilizzato qui per creare funzioni per l'analisi dei messaggi Pub/Sub e l'esecuzione di trasformazioni su ogni elemento all'interno della pipeline, consentendo segmenti di codice modulari e riutilizzabili.
with_output_types()	Specifica il tipo di output di una fase di trasformazione in una pipeline Beam. Questo comando applica la coerenza dello schema, che aiuta a prevenire errori di attributo garantendo che i dati di output siano conformi ai tipi previsti, come gli schemi NamedTuple.
WriteToBigQuery	Scrive i dati dalla pipeline direttamente nelle tabelle BigQuery. Questo comando consente la definizione dello schema per BigQuery e può gestire operazioni di scrittura dei dati in streaming, cruciali per l'acquisizione di dati in tempo reale dalle pipeline Apache Beam.
beam.io.ReadFromPubSub	Legge i dati da un abbonamento Google Cloud Pub/Sub, fungendo da origine per lo streaming di dati in Apache Beam. Questo comando avvia il flusso di dati della pipeline ed è configurato per gestire l'inserimento di messaggi in tempo reale.
StandardOptions.streaming	Configura la pipeline per funzionare in modalità streaming, consentendole di elaborare flussi continui di dati da Pub/Sub. Questa impostazione è necessaria per gestire l'inserimento di dati in tempo reale e garantisce che la pipeline non venga terminata prematuramente.
PipelineOptions	Inizializza le opzioni di configurazione per la pipeline Apache Beam, inclusi ID progetto, tipo di runner e posizioni di archiviazione temporanee. Queste impostazioni sono fondamentali per la distribuzione della pipeline in ambienti cloud come Dataflow.
beam.ParDo()	Applica una trasformazione personalizzata definita in un DoFn a ciascun elemento nella pipeline. Questo comando è fondamentale per l'esecuzione di funzioni come l'analisi dei messaggi e l'applicazione di trasformazioni dello schema su singoli elementi all'interno della pipeline.

Risoluzione dei problemi relativi agli errori di attributo nella gestione dello schema di Apache Beam

Gli script Apache Beam forniti mirano a configurare una solida pipeline di dati che legge da Google Cloud Pub/Sub, trasforma i dati con Panda e li scrive in BigQuery. L'errore "L'oggetto BmsSchema" non ha l'attributo "element_type" si verifica spesso a causa di un disallineamento nella gestione dello schema o della compatibilità tra i sistemi di tipi e i frame di dati di Beam. Il nostro primo script utilizza NamedTuple, specificatamente studiato per funzionare con gli schemi Beam definendo una classe di schema personalizzata, . Questa classe viene quindi registrata utilizzando "beam.coders.registry.register_coder()" per serializzare e deserializzare i dati in modo efficace. Ad esempio, quando si gestiscono messaggi Pub/Sub contenenti un campo "ident", lo schema garantisce che questo campo sia presente e digitato correttamente come stringa.

Nello script, la classe DoFn `ParsePubSubMessage` elabora ogni messaggio Pub/Sub. Qui, lo script legge i dati in formato JSON, li decodifica e quindi li aggiorna in una struttura di dizionario predefinita. Se ti è mai capitato di dover mappare i campi dati in entrata a uno schema rigoroso, riconoscerai l'importanza di mantenere i nomi dei campi coerenti con quelli previsti in BigQuery. Questo approccio ci consente di applicare le trasformazioni definite dallo schema attraverso la pipeline, riducendo al minimo gli errori derivanti da attributi non definiti. L'utilizzo di "beam.Map" per applicare lo schema attraverso le fasi della pipeline aiuta a semplificare la compatibilità mentre i dati si spostano attraverso le trasformazioni. 🛠️

L'integrazione di Pandas in Apache Beam si ottiene con la classe DoFn "PandasTransform", in cui convertiamo i dati in Pandas DataFrames utilizzando la funzione "to_dataframe". Questo passaggio consente di sfruttare le capacità di trasformazione di Panda, ma richiede anche un'attenta gestione dello schema poiché Beam si aspetta tipi di dati compatibili quando si utilizzano DataFrames in una pipeline di streaming. Dopo le trasformazioni, i dati vengono riconvertiti in un formato dizionario utilizzando un semplice ciclo che scorre su ogni riga del DataFrame. Se hai lavorato con Panda, sai quanto può essere potente, anche se garantire la compatibilità con gli schemi Apache Beam è essenziale per evitare errori negli attributi.

Infine, i dati vengono scritti in BigQuery tramite la funzione "WriteToBigQuery", un passaggio cruciale nella distribuzione dei risultati in una tabella BigQuery. Questo passaggio viene configurato con uno schema per BigQuery, garantendo che le colonne e i tipi di dati siano allineati con quanto previsto da BigQuery. Lo script utilizza "WriteToBigQuery" per definire le disposizioni di scrittura e creazione, che controllano se i dati devono essere aggiunti o sovrascritti e se le tabelle devono essere create se non esistono. Questa parte è particolarmente utile negli scenari di inserimento di dati in tempo reale, poiché consente alla pipeline di creare nuove tabelle in modo dinamico e gestire scritture continue di dati. 🚀

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()

Risoluzione degli errori di attributo nelle conversioni di schema di Apache Beam

Quando si lavora con per elaborare i dati da fonti come Google Pub/Sub e caricarli in BigQuery, un ostacolo comune è riscontrare errori relativi allo schema. Questi errori, come il famigerato , si verificano spesso perché Beam applica rigorosamente le definizioni di schema e la compatibilità dei tipi tra le trasformazioni della pipeline. Un aspetto cruciale spesso trascurato è che Beam utilizza programmatori per serializzare i dati, il che può portare a problemi quando si integrano strumenti di terze parti come Pandas. Per garantire la compatibilità, è necessario registrare schemi personalizzati e utilizzare attentamente `to_dataframe()` all'interno delle trasformazioni Beam.

Nella pipeline di esempio, l'uso di `beam.DoFn` e `beam.Map` consente trasformazioni modulari su ciascun elemento di dati, rendendo più semplice incorporare librerie esterne come Pandas. Tuttavia, senza una registrazione precisa dello schema tramite `register_coder` o configurazioni simili, Beam potrebbe generare errori di attributo quando i tipi di dati non corrispondono. Questi problemi sono particolarmente comuni nell'elaborazione in tempo reale, dove i dati in entrata possono variare leggermente nel formato. Un modo semplice per prevenire tali problemi è convertire esplicitamente i dati in entrata in un file e quindi riformattandolo utilizzando "NamedTuple" o una classe strutturata. 🛠️

Oltre agli errori dello schema, le pipeline Beam possono trarre vantaggio da una corretta gestione e test degli errori. Aggiungendo validatori personalizzati o funzioni di controllo del tipo all'interno di ciascuna trasformazione "DoFn", puoi individuare tempestivamente i problemi relativi allo schema. Inoltre, la specifica delle informazioni sullo schema sia in Beam che nello schema della tabella BigQuery garantisce l'allineamento. In questo modo, se un tipo di colonna in BigQuery non corrisponde alla definizione dello schema, riceverai un errore informativo anziché affrontare problemi di runtime non tracciabili. Sebbene la gestione degli schemi in Apache Beam possa essere complessa, queste modifiche migliorano l'integrità dei dati, rendendo la pipeline più resiliente e affidabile. 🚀

1. Che cosa causa l'errore "AttributeError: l'oggetto 'MySchemaClassName' non ha attributi"?
2. Questo errore si verifica spesso in Apache Beam quando c'è una mancata corrispondenza tra lo schema definito per un oggetto e i dati in fase di elaborazione. Assicurati che gli schemi siano registrati esplicitamente utilizzando .
3. Come posso registrare uno schema personalizzato in Apache Beam?
4. In Apache Beam, puoi definire uno schema personalizzato utilizzando per i dati strutturati, quindi registrarli con per gestire la serializzazione.
5. Qual è lo scopo dell'utilizzo in una pipeline Beam?
6. converte una Beam PCollection in un Pandas DataFrame, consentendoti di utilizzare le funzioni Pandas per le trasformazioni. Assicurati che i dati siano compatibili con lo schema per evitare errori negli attributi.
7. Come posso gestire le discrepanze di tipo tra Beam e BigQuery?
8. Assicurati che lo schema BigQuery corrisponda allo schema dei dati definito in Beam. Utilizzo con l'applicazione dello schema e convalidare i tipi di dati nelle prime fasi della pipeline.
9. Posso rilevare errori di schema prima di eseguire la pipeline?
10. Sì, aggiungendo validatori personalizzati all'interno di ciascuno class, puoi controllare i formati dei dati prima che causino errori nella pipeline.
11. Sta usando meglio di per trasformazioni?
12. Dipende. è semplice per trasformazioni semplici, ma fornisce maggiore flessibilità per la logica complessa, soprattutto quando sono necessarie modifiche allo schema.
13. Perché la pipeline Beam richiede esplicitamente dichiarazioni?
14. Apache Beam applica l'indipendenza dai tipi per mantenere l'integrità dello schema durante le trasformazioni. Utilizzando aiuta a applicare i tipi previsti e a prevenire errori di runtime.
15. Come funziona funziona nell'esempio?
16. è un funzione che decodifica i messaggi JSON, applica il formato dello schema previsto e lo restituisce per l'ulteriore elaborazione nella pipeline.
17. Posso utilizzare schemi con oggetti nidificati in Beam?
18. Sì, Apache Beam supporta schemi complessi. Utilizzo per schemi nidificati e registrarli con per una corretta serializzazione.
19. Qual è la differenza tra e altri corridori in Beam?
20. è principalmente per test locali. Per la produzione, utilizzare guide come per implementare pipeline su Google Cloud.

Comprendere la causa principale degli errori degli attributi in - spesso dovuto al disallineamento dello schema - può prevenire problemi futuri e migliorare l'affidabilità dell'elaborazione dei dati. Registrando gli schemi, garantendo la compatibilità dei tipi e utilizzando trasformazioni strutturate, questa guida fornisce passaggi pratici per risolvere il problema "AttributeError".

Con queste soluzioni, puoi creare con sicurezza pipeline che gestiscono dati in tempo reale da Pub/Sub a BigQuery, il tutto mantenendo l'integrità dello schema. Queste tecniche aiutano a rendere le pipeline di dati più efficienti, robuste e più facili da gestire, sia che si lavori su singoli progetti o che si effettui il ridimensionamento in un ambiente di produzione. 🚀