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」

Apache Beam で DataFrame に変換するときの属性エラーについて

特に次のような強力なデータ処理ツールを使用する場合、エラーはコーディングの避けられない部分になる可能性があります。 。作業中に「AttributeError」が発生した場合 、あなたは一人ではありません。

今回は、リアルタイム データを処理するために Apache Beam パイプラインを設定しているときに「BmsSchema」オブジェクトに属性「element_type」がありません」というエラーがどのように発生したかを共有します。このエラーは不可解に見えることがよくありますが、通常はパイプライン内のスキーマ定義に問題があることを示しています。 🛠️

Apache Beam は、スケーラブルなデータ パイプラインを構築し、それを次のようなツールと統合するのに優れています。 そして 信じられないほど多用途になります。ただし、私たちが取り組んでいるようなスキーマと型の互換性の問題が発生し、ワークフローが中断される可能性があります。これらのエラーをデバッグすると、Beam のスキーマの適用と DataFrame の統合をより深く理解するのに役立ちます。

ここでは、このエラーの原因を詳しく調べ、コードの設定を調べ、実際的な解決策について説明します。いくつかの調整を行うことで、このよくある障害に遭遇することなく、Pub/Sub データを BigQuery に正常に処理できるようになります。 🚀

指示	使用方法の説明
beam.coders.registry.register_coder()	Apache Beam の特定のクラスのカスタム コーダーを登録し、Beam がクラスのインスタンスを効率的にシリアル化および逆シリアル化できるようにします。 Beam パイプラインで NamedTuple 型でカスタム スキーマを使用する場合に不可欠です。
to_dataframe()	Apache Beam PCollection を Pandas DataFrame に変換します。これにより、変換に Pandas を使用できるようになりますが、Beam スキーマと DataFrame 構造間の互換性が必要であり、正しく処理されないと属性エラーが発生する可能性があります。
beam.DoFn	Apache Beam でカスタム処理関数を定義します。ここでは、Pub/Sub メッセージを解析し、パイプライン内の各要素で変換を実行する関数を作成するために使用され、モジュール化された再利用可能なコード セグメントが可能になります。
with_output_types()	Beam パイプラインの変換ステップの出力タイプを指定します。このコマンドはスキーマの一貫性を強制します。これは、出力データが NamedTuple スキーマなどの予期される型に確実に準拠することにより、属性エラーの防止に役立ちます。
WriteToBigQuery	パイプラインから BigQuery テーブルにデータを直接書き込みます。このコマンドにより、BigQuery のスキーマ定義が可能になり、Apache Beam パイプラインからのリアルタイム データ取り込みに不可欠なストリーミング データ書き込み操作を処理できます。
beam.io.ReadFromPubSub	Google Cloud Pub/Sub サブスクリプションからデータを読み取り、Apache Beam のストリーミング データのソースとして機能します。このコマンドはパイプラインのデータ フローを開始し、リアルタイムのメッセージ取り込みを処理するように構成されています。
StandardOptions.streaming	ストリーミング モードで動作するようにパイプラインを構成し、Pub/Sub からのデータの連続ストリームを処理できるようにします。この設定はライブ データの取り込みを処理するために必要であり、パイプラインが途中で終了しないようにします。
PipelineOptions	プロジェクト ID、ランナー タイプ、一時的な保存場所など、Apache Beam パイプラインの構成オプションを初期化します。これらの設定は、パイプラインを Dataflow などのクラウド環境にデプロイする場合に重要です。
beam.ParDo()	DoFn で定義されたカスタム変換をパイプライン内の各要素に適用します。このコマンドは、メッセージの解析やパイプライン内の個々の要素へのスキーマ変換の適用などの機能を実行するための中心となります。

Apache Beam のスキーマ処理における属性エラーのトラブルシューティング

提供される Apache Beam スクリプトは、Google Cloud Pub/Sub からデータを読み取り、Pandas でデータを変換し、BigQuery に書き込む堅牢なデータ パイプラインをセットアップすることを目的としています。 「'BmsSchema' オブジェクトには属性 'element_type' がありません」というエラーは、スキーマ処理の不整合や、Beam の型システムとデータフレーム間の互換性によって発生することがよくあります。最初のスクリプトでは、カスタム スキーマ クラスを定義することで Beam スキーマを操作するように特別に調整された NamedTuple を使用します。 。次に、このクラスは「beam.coders.registry.register_coder()」を使用して登録され、データを効果的にシリアル化および逆シリアル化します。たとえば、「ident」フィールドを含む Pub/Sub メッセージを処理する場合、スキーマはこのフィールドが存在し、文字列として正しく入力されていることを確認します。

スクリプトでは、「ParsePubSubMessage」DoFn クラスが各 Pub/Sub メッセージを処理します。ここで、スクリプトは JSON 形式のデータを読み取り、デコードして、事前定義された辞書構造に更新します。受信データ フィールドを厳密なスキーマにマッピングする必要があった場合は、フィールド名を BigQuery で期待されるものと一致させることの重要性を認識するでしょう。このアプローチにより、スキーマ定義の変換をパイプライン全体に適用できるようになり、未定義の属性によるエラーを最小限に抑えることができます。 「beam.Map」を使用してパイプライン ステップ全体にスキーマを適用すると、データが変換を通じて移動する際の互換性が合理化されます。 🛠️

Apache Beam での Pandas の統合は、`PandasTransform` DoFn クラスで実現され、`to_dataframe` 関数を使用してデータを Pandas DataFrame に変換します。このステップにより、Pandas の変換機能を活用できるようになりますが、ストリーミング パイプラインで DataFrame を使用する場合、Beam は互換性のあるデータ型を期待するため、慎重なスキーマ処理も必要になります。変換後、データは、DataFrame の各行を反復する単純なループを使用して辞書形式に変換されます。 Pandas を使用したことがある場合は、これがどれほど強力であるかをご存知でしょう。ただし、属性エラーを回避するには、Apache Beam スキーマとの互換性を確保することが不可欠です。

最後に、「WriteToBigQuery」関数を通じてデータが BigQuery に書き込まれます。これは、結果を BigQuery テーブルにデプロイするための重要なステップです。このステップは BigQuery のスキーマを使用して構成され、列とデータ型が BigQuery が期待するものと一致するようにします。スクリプトは「WriteToBigQuery」を使用して書き込みおよび作成の処理を定義します。これらの処理は、データを追加または上書きするかどうか、およびテーブルが存在しない場合にテーブルを作成するかどうかを制御します。この部分は、パイプラインが新しいテーブルを動的に作成し、継続的なデータ書き込みを処理できるため、リアルタイム データ取り込みシナリオで特に役立ちます。 🚀

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()

Apache Beam のスキーマ変換における属性エラーの解決

一緒に作業するとき Google Pub/Sub などのソースからのデータを処理して BigQuery に読み込む場合、よくある障害はスキーマ関連のエラーに遭遇することです。これらのエラーは、悪名高いものなど、 は、Beam がパイプライン変換全体でスキーマ定義と型の互換性を厳密に適用するために発生することがよくあります。見落とされがちな重要な側面の 1 つは、Beam がコーダーを使用してデータをシリアル化することです。これにより、Pandas などのサードパーティ ツールを統合するときに問題が発生する可能性があります。互換性を確保するには、カスタム スキーマを登録し、Beam 変換内で「to_dataframe()」を慎重に使用する必要があります。

サンプル パイプラインでは、「beam.DoFn」と「beam.Map」を使用することで各データ要素のモジュール変換が可能になり、Pandas などの外部ライブラリを簡単に組み込むことができます。ただし、「register_coder」または同様の構成による正確なスキーマ登録がないと、データ型が一致しない場合に Beam が属性エラーをスローする可能性があります。これらの問題は、受信データの形式が若干異なる可能性があるリアルタイム処理で特に一般的です。このような問題を防ぐ簡単な方法は、受信データを明示的に変換することです。 次に、`NamedTuple` または構造化クラスを使用して再フォーマットします。 🛠️

スキーマ エラー以外にも、Beam パイプラインは適切なエラー処理とテストから恩恵を受けることができます。各 `DoFn` 変換内にカスタム バリデータまたは型チェック関数を追加することで、スキーマ関連の問題を早期に発見できます。さらに、Beam と BigQuery テーブル スキーマの両方でスキーマ情報を指定すると、確実に位置合わせが行われます。こうすることで、BigQuery の列の型がスキーマ定義と一致しない場合、追跡できない実行時の問題に直面することなく、有益なエラーが表示されます。 Apache Beam でのスキーマの処理は複雑になる場合がありますが、これらの調整によりデータの整合性が向上し、パイプラインの回復力と信頼性が向上します。 🚀

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。 。
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。 構造化データの場合は、それを次のように登録します。 シリアル化を管理します。
5. 使用目的は何ですか Beam パイプライン内で?
6. 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 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 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 より良い 変身のため？
12. 場合によります。 単純な変換の場合は単純ですが、 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 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 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 例で動作しますか？
16. です 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 ネストされたスキーマの場合は、それらを登録します 適切なシリアル化のために。
19. 違いは何ですか ビームの他のランナーは？
20. 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。 Google Cloud にパイプラインをデプロイします。

属性エラーの根本原因を理解する 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。 🚀