Apache Beam の AttributeError を修正する方法: オブジェクト「Bms​​Schema」には属性がありません。 「要素の種類」

スキーマ処理による Apache Beam の属性エラーへの対処

Apache Beam を使用した Python スクリプト - 解決策 1: NamedTuple を使用したスキーマの定義

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()

代替ソリューション: クラスベースのスキーマを使用した Apache Beam でのスキーマ属性の処理

Apache Beam を使用した Python スクリプト - ソリューション 2: 型チェックを備えたクラスベースのスキーマ

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()

Apache Beam スキーマ エラーに関するよくある質問

1. 「AttributeError: 'MySchemaClassName' オブジェクトには属性がありません」エラーの原因は何ですか?
2. このエラーは、オブジェクトに定義されたスキーマと処理中のデータの間に不一致がある場合に、Apache Beam でよく発生します。次を使用してスキーマが明示的に登録されていることを確認してください。 beam.coders.registry.register_coder。
3. Apache Beam にカスタム スキーマを登録するにはどうすればよいですか?
4. Apache Beam では、次を使用してカスタム スキーマを定義できます。 typing.NamedTuple 構造化データの場合は、それを次のように登録します。 beam.coders.RowCoder シリアル化を管理します。
5. 使用目的は何ですか to_dataframe Beam パイプライン内で?
6. to_dataframe Beam PCollection を Pandas DataFrame に変換し、変換に Pandas 関数を使用できるようにします。属性エラーを避けるために、データにスキーマ互換性があることを確認してください。
7. Beam と BigQuery の間で型の不一致を処理するにはどうすればよいですか?
8. BigQuery スキーマが Beam で定義されたデータ スキーマと一致していることを確認します。使用 WriteToBigQuery スキーマの強制を使用して、パイプラインの早い段階でデータ型を検証します。
9. パイプラインを実行する前にスキーマ エラーを検出できますか?
10. はい、それぞれにカスタムバリデータを追加することで可能です DoFn クラスを使用すると、パイプライン エラーが発生する前にデータ形式をチェックできます。
11. 使用しています beam.Map より良い beam.DoFn 変身のため？
12. 場合によります。 beam.Map 単純な変換の場合は単純ですが、 beam.DoFn 特にスキーマの調整が必要な場合に、複雑なロジックに対する柔軟性が向上します。
13. Beam パイプラインで明示的な操作が必要になるのはなぜですか with_output_types 宣言？
14. Apache Beam は、変換全体でスキーマの整合性を維持するためにタイプ セーフティを強制します。使用する with_output_types 期待される型を強制し、実行時エラーを防ぐのに役立ちます。
15. どのようにして ParsePubSubMessage 例で動作しますか？
16. ParsePubSubMessage です DoFn JSON メッセージをデコードし、予期されるスキーマ形式を適用し、パイプラインでのさらなる処理のためにそれを生成する関数。
17. Beam でネストされたオブジェクトを含むスキーマを使用できますか?
18. はい、Apache Beam は複雑なスキーマをサポートしています。使用 NamedTuple ネストされたスキーマの場合は、それらを登録します RowCoder 適切なシリアル化のために。
19. 違いは何ですか DirectRunner ビームの他のランナーは？
20. DirectRunner 主にローカルテスト用です。本番環境では、次のようなランナーを使用します。 DataflowRunner Google Cloud にパイプラインをデプロイします。

まとめ: Apache Beam 属性エラーへの対処

属性エラーの根本原因を理解する アパッチビーム多くの場合、スキーマの不整合が原因で、将来の問題を防止し、データ処理の信頼性を向上させることができます。このガイドでは、スキーマの登録、型の互換性の確保、構造化変換の使用により、「AttributeError」問題を解決するための実践的な手順を提供します。

これらのソリューションを使用すると、スキーマの整合性を維持しながら、Pub/Sub から BigQuery までのリアルタイム データを処理するパイプラインを自信を持って構築できます。これらの手法は、個々のプロジェクトで作業する場合でも、実稼働環境での拡張を行う場合でも、データ パイプラインをより効率的かつ堅牢にし、管理しやすくするのに役立ちます。 🚀