ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್‌ನ ಗುಣಲಕ್ಷಣ

Mia Chevalier

ಶುಕ್ರವಾರ, ನವೆಂಬರ್ 8, 2024 04:09:34 ಪೂರ್ವಾಹ್ನ

ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವಾಗ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ದೋಷಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ದೋಷಗಳು ಕೋಡಿಂಗ್‌ನ ಅನಿವಾರ್ಯ ಭಾಗವಾಗಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಶಕ್ತಿಯುತ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಡೈವಿಂಗ್ ಮಾಡುವಾಗ . ನೀವು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ "AtributeError" ಅನ್ನು ಎದುರಿಸಿದ್ದರೆ , ನೀವು ಒಬ್ಬಂಟಿಯಾಗಿಲ್ಲ.
ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವಾಗ `BmsSchema' ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಯಾವುದೇ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ 'ಎಲಿಮೆಂಟ್_ಟೈಪ್' ದೋಷವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಎದುರಿಸಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇನೆ. ಈ ದೋಷವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿಗೂಢವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಸ್ಕೀಮಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. 🛠️
ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸಾಧನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಬಹುಮುಖವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಾವು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತಿರುವಂತಹ ಸ್ಕೀಮಾ ಮತ್ತು ಪ್ರಕಾರದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸಬಹುದು. ಈ ದೋಷಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಬೀಮ್‌ನ ಸ್ಕೀಮಾ ಜಾರಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಇಲ್ಲಿ, ನಾವು ಈ ದೋಷದ ಕಾರಣಕ್ಕೆ ಧುಮುಕುತ್ತೇವೆ, ಕೋಡ್ ಸೆಟಪ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ. ಕೆಲವು ಟ್ವೀಕ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ, ಈ ಸಾಮಾನ್ಯ ಎಡವಟ್ಟನ್ನು ಹೊಡೆಯದೆಯೇ ನೀವು BigQuery ಗೆ ಪಬ್/ಸಬ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. 🚀

ಆಜ್ಞೆ ಬಳಕೆಯ ವಿವರಣೆ

beam.coders.registry.register_coder() ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಕಸ್ಟಮ್ ಕೋಡರ್ ಅನ್ನು ನೋಂದಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ಬೀಮ್‌ಗೆ ವರ್ಗದ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಧಾರಾವಾಹಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಡಿಸೈಲೈಸ್ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಬೀಮ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನೇಮ್ಡ್‌ಟುಪಲ್ ಪ್ರಕಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಸ್ಟಮ್ ಸ್ಕೀಮಾಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.

to_dataframe() ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್ ಪಿಸಿ ಸಂಗ್ರಹಗಳನ್ನು ಪಾಂಡಾಸ್ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ರೂಪಾಂತರಗಳಿಗಾಗಿ ಪಾಂಡಾಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಬೀಮ್ ಸ್ಕೀಮಾಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ರಚನೆಗಳ ನಡುವಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸದಿದ್ದಲ್ಲಿ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ದೋಷಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು.

beam.DoFn ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಸ್ಟಮ್ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಪಬ್/ಸಬ್ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶದ ಮೇಲೆ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ, ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಮತ್ತು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಕೋಡ್ ವಿಭಾಗಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.

with_output_types() ಬೀಮ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ರೂಪಾಂತರ ಹಂತದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಆಜ್ಞೆಯು ಸ್ಕೀಮಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾವು ನೇಮ್ಡ್‌ಟುಪಲ್ ಸ್ಕೀಮಾಗಳಂತಹ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

WriteToBigQuery ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಿಂದ ನೇರವಾಗಿ BigQuery ಕೋಷ್ಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ಆಜ್ಞೆಯು BigQuery ಗಾಗಿ ಸ್ಕೀಮಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಿಂದ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಸೇವನೆಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾದ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಡೇಟಾ ರೈಟ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ.

beam.io.ReadFromPubSub Google Cloud Pub/Sub subscription ನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದುತ್ತದೆ, Apache Beam ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್‌ಗೆ ಮೂಲವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಆಜ್ಞೆಯು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನ ಡೇಟಾ ಹರಿವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಸಂದೇಶ ಸೇವನೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.

StandardOptions.streaming ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಮೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಪಬ್/ಸಬ್‌ನಿಂದ ಡೇಟಾದ ನಿರಂತರ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಲೈವ್ ಡೇಟಾ ಸೇವನೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಈ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಮತ್ತು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

PipelineOptions ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಐಡಿ, ರನ್ನರ್ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಶೇಖರಣಾ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಾಗಿ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. Dataflow ನಂತಹ ಕ್ಲೌಡ್ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಈ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ.

beam.ParDo() ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶಕ್ಕೆ DoFn ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಕಸ್ಟಮ್ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಆಜ್ಞೆಯು ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡುವಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನೊಳಗಿನ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಸ್ಕೀಮಾ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಕೇಂದ್ರವಾಗಿದೆ.

ಆಜ್ಞೆ	ಬಳಕೆಯ ವಿವರಣೆ
beam.coders.registry.register_coder()	ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಕಸ್ಟಮ್ ಕೋಡರ್ ಅನ್ನು ನೋಂದಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ಬೀಮ್‌ಗೆ ವರ್ಗದ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಧಾರಾವಾಹಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಡಿಸೈಲೈಸ್ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಬೀಮ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನೇಮ್ಡ್‌ಟುಪಲ್ ಪ್ರಕಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಸ್ಟಮ್ ಸ್ಕೀಮಾಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
to_dataframe()	ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್ ಪಿಸಿ ಸಂಗ್ರಹಗಳನ್ನು ಪಾಂಡಾಸ್ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ರೂಪಾಂತರಗಳಿಗಾಗಿ ಪಾಂಡಾಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಬೀಮ್ ಸ್ಕೀಮಾಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ರಚನೆಗಳ ನಡುವಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸದಿದ್ದಲ್ಲಿ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ದೋಷಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು.
beam.DoFn	ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಸ್ಟಮ್ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಪಬ್/ಸಬ್ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶದ ಮೇಲೆ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ, ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಮತ್ತು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಕೋಡ್ ವಿಭಾಗಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
with_output_types()	ಬೀಮ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ರೂಪಾಂತರ ಹಂತದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಆಜ್ಞೆಯು ಸ್ಕೀಮಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾವು ನೇಮ್ಡ್‌ಟುಪಲ್ ಸ್ಕೀಮಾಗಳಂತಹ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
WriteToBigQuery	ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಿಂದ ನೇರವಾಗಿ BigQuery ಕೋಷ್ಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ಆಜ್ಞೆಯು BigQuery ಗಾಗಿ ಸ್ಕೀಮಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಿಂದ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಸೇವನೆಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾದ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಡೇಟಾ ರೈಟ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ.
beam.io.ReadFromPubSub	Google Cloud Pub/Sub subscription ನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದುತ್ತದೆ, Apache Beam ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್‌ಗೆ ಮೂಲವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಆಜ್ಞೆಯು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನ ಡೇಟಾ ಹರಿವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಸಂದೇಶ ಸೇವನೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
StandardOptions.streaming	ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಮೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಪಬ್/ಸಬ್‌ನಿಂದ ಡೇಟಾದ ನಿರಂತರ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಲೈವ್ ಡೇಟಾ ಸೇವನೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಈ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಮತ್ತು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
PipelineOptions	ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಐಡಿ, ರನ್ನರ್ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಶೇಖರಣಾ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಾಗಿ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. Dataflow ನಂತಹ ಕ್ಲೌಡ್ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಈ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ.
beam.ParDo()	ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶಕ್ಕೆ DoFn ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಕಸ್ಟಮ್ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಆಜ್ಞೆಯು ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡುವಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನೊಳಗಿನ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಸ್ಕೀಮಾ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಕೇಂದ್ರವಾಗಿದೆ.

ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್‌ನ ಸ್ಕೀಮಾ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ದೋಷನಿವಾರಣೆ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ದೋಷಗಳು

ಒದಗಿಸಿದ Apache Beam ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು Google Cloud Pub/Sub ನಿಂದ ಓದುವ, ಪಾಂಡಾಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು BigQuery ಗೆ ಬರೆಯುವ ದೃಢವಾದ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ದೋಷ, `'BmsSchema' ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಯಾವುದೇ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ 'ಎಲಿಮೆಂಟ್_ಟೈಪ್'`, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಕೀಮಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿನ ತಪ್ಪು ಜೋಡಣೆ ಅಥವಾ ಬೀಮ್‌ನ ಪ್ರಕಾರದ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಿಂದಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಕಸ್ಟಮ್ ಸ್ಕೀಮಾ ವರ್ಗವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬೀಮ್ ಸ್ಕೀಮಾಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ NamedTuple ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, . ಈ ವರ್ಗವನ್ನು ನಂತರ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಧಾರಾವಾಹಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಡೀರಿಯಲೈಸ್ ಮಾಡಲು `beam.coders.registry.register_coder()` ಬಳಸಿ ನೋಂದಾಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಐಡೆಂಟಿ" ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪಬ್/ಉಪ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ, ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ನಂತೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಟೈಪ್ ಮಾಡಿರುವುದನ್ನು ಸ್ಕೀಮಾ ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, `ParsePubSubMessage` DoFn ವರ್ಗವು ಪ್ರತಿ ಪಬ್/ಉಪ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ JSON-ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದನ್ನು ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಧರಿತ ನಿಘಂಟು ರಚನೆಯಾಗಿ ನವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ಒಳಬರುವ ಡೇಟಾ ಫೀಲ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಸ್ಕೀಮಾಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಬೇಕಾದರೆ, BigQuery ನಲ್ಲಿ ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಹೆಸರುಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ನೀವು ಗುರುತಿಸುವಿರಿ. ಈ ವಿಧಾನವು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಾದ್ಯಂತ ಸ್ಕೀಮಾ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿತ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ವಿವರಿಸಲಾಗದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಂದ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಹಂತಗಳಾದ್ಯಂತ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಲು `beam.Map` ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಡೇಟಾವು ರೂಪಾಂತರಗಳ ಮೂಲಕ ಚಲಿಸುವಾಗ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 🛠️

ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಪಾಂಡಾಗಳ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು `PandasTransform` DoFn ವರ್ಗದೊಂದಿಗೆ ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ನಾವು `to_dataframe` ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಾಂಡಾಸ್ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಹಂತವು ಪಾಂಡಾಗಳ ರೂಪಾಂತರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹತೋಟಿಗೆ ತರಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಬೀಮ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವುದರಿಂದ ಇದಕ್ಕೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಸ್ಕೀಮಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ರೂಪಾಂತರಗಳ ನಂತರ, ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ನ ಪ್ರತಿ ಸಾಲಿನ ಮೇಲೆ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗುವ ಸರಳ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಘಂಟು ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನೀವು ಪಾಂಡಾಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ್ದರೆ, ಇದು ಎಷ್ಟು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ, ಆದರೂ ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್ ಸ್ಕೀಮಾಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಗುಣಲಕ್ಷಣ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು BigQuery ಟೇಬಲ್‌ಗೆ ನಿಯೋಜಿಸುವಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತವಾದ `WriteToBigQuery` ಕಾರ್ಯದ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು BigQuery ಗೆ ಬರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತವನ್ನು BigQuery ಗಾಗಿ ಸ್ಕೀಮಾದೊಂದಿಗೆ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಕಾಲಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು BigQuery ಏನನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆಯೋ ಅದರೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಬರೆಯಲು ಮತ್ತು ರಚನೆಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು `WriteToBigQuery` ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಕೆ ಅಥವಾ ಓವರ್‌ರೈಟ್ ಮಾಡಬೇಕೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಟೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬೇಕೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಭಾಗವು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಸೇವನೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗೆ ಹೊಸ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಡೇಟಾ ಬರಹಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. 🚀

ಸ್ಕೀಮಾ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು

ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್ ಬಳಸಿ ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ - ಪರಿಹಾರ 1: ನೇಮ್ಡ್ ಟುಪಲ್ ಜೊತೆಗೆ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು

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()

ಪರ್ಯಾಯ ಪರಿಹಾರ: ವರ್ಗ-ಆಧಾರಿತ ಸ್ಕೀಮಾದೊಂದಿಗೆ ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ಕೀಮಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು

ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ - ಪರಿಹಾರ 2: ಪ್ರಕಾರದ ಪರಿಶೀಲನೆಯೊಂದಿಗೆ ವರ್ಗ-ಆಧಾರಿತ ಸ್ಕೀಮಾ

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()

ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್‌ನ ಸ್ಕೀಮಾ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳಲ್ಲಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಜೊತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ Google Pub/Sub ನಂತಹ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು BigQuery ಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು, ಸ್ಕೀಮಾ-ಸಂಬಂಧಿತ ದೋಷಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಎಡವಟ್ಟು. ಕುಖ್ಯಾತವಾದಂತಹ ಈ ದೋಷಗಳು , ಬೀಮ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ರೂಪಾಂತರಗಳಾದ್ಯಂತ ಸ್ಕೀಮಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಮತ್ತು ಟೈಪ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಧಾರಾವಾಹಿ ಮಾಡಲು ಬೀಮ್ ಕೋಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡೆಗಣಿಸಲ್ಪಡುವ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವಾಗಿದೆ, ಇದು ಪಾಂಡಾಗಳಂತಹ ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವಾಗ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಕಸ್ಟಮ್ ಸ್ಕೀಮಾಗಳನ್ನು ನೋಂದಾಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಬೀಮ್ ರೂಪಾಂತರಗಳಲ್ಲಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ `to_dataframe()` ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ.

ಉದಾಹರಣೆ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ, `beam.DoFn` ಮತ್ತು `beam.Map` ನ ಬಳಕೆಯು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಡೇಟಾ ಅಂಶದ ಮೇಲೆ ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪಾಂಡಾಗಳಂತಹ ಬಾಹ್ಯ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, `register_coder` ಅಥವಾ ಅಂತಹುದೇ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ನಿಖರವಾದ ಸ್ಕೀಮಾ ನೋಂದಣಿ ಇಲ್ಲದೆ, ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದಿದ್ದಾಗ ಬೀಮ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ದೋಷಗಳನ್ನು ಎಸೆಯಬಹುದು. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಒಳಬರುವ ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಅಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ಸರಳವಾದ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಒಳಬರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು a ತದನಂತರ ಅದನ್ನು `NamedTuple` ಅಥವಾ ರಚನಾತ್ಮಕ ವರ್ಗವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮರು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡುವುದು. 🛠️

ಸ್ಕೀಮಾ ದೋಷಗಳನ್ನು ಮೀರಿ, ಸರಿಯಾದ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯಿಂದ ಬೀಮ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಬಹುದು. ಪ್ರತಿ `DoFn` ರೂಪಾಂತರದಲ್ಲಿ ಕಸ್ಟಮ್ ವ್ಯಾಲಿಡೇಟರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಟೈಪ್-ಚೆಕಿಂಗ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಸ್ಕೀಮಾ-ಸಂಬಂಧಿತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಆರಂಭದಲ್ಲಿಯೇ ಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಬೀಮ್ ಮತ್ತು BigQuery ಟೇಬಲ್ ಸ್ಕೀಮಾದಲ್ಲಿ ಸ್ಕೀಮಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವುದು ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, BigQuery ನಲ್ಲಿನ ಕಾಲಮ್ ಪ್ರಕಾರವು ನಿಮ್ಮ ಸ್ಕೀಮಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದಿದ್ದರೆ, ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಗದ ರನ್‌ಟೈಮ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನೀವು ತಿಳಿವಳಿಕೆ ದೋಷವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತೀರಿ. ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ಕೀಮಾಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದ್ದರೂ, ಈ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. 🚀

"AttributeError: 'MySchemaClassName' ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಯಾವುದೇ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ" ದೋಷಕ್ಕೆ ಕಾರಣವೇನು?
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಸ್ಕೀಮಾ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾದ ನಡುವೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಈ ದೋಷವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಕೀಮಾಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ನೋಂದಾಯಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ .
ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್‌ನಲ್ಲಿ ನಾನು ಕಸ್ಟಮ್ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ನೋಂದಾಯಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು?
ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್‌ನಲ್ಲಿ, ನೀವು ಕಸ್ಟಮ್ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ, ತದನಂತರ ಅದನ್ನು ನೋಂದಾಯಿಸಿ ಧಾರಾವಾಹಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು.
ಬಳಸುವ ಉದ್ದೇಶವೇನು ಬೀಮ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ?
ಬೀಮ್ ಪಿಸಿ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಪಾಂಡಾಸ್ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ರೂಪಾಂತರಗಳಿಗಾಗಿ ಪಾಂಡಾಸ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಗುಣಲಕ್ಷಣ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಡೇಟಾ ಸ್ಕೀಮಾ-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಬೀಮ್ ಮತ್ತು ಬಿಗ್‌ಕ್ವೆರಿ ನಡುವಿನ ರೀತಿಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು?
BigQuery ಸ್ಕೀಮಾ ಬೀಮ್‌ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಡೇಟಾ ಸ್ಕೀಮಾಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಬಳಸಿ ಸ್ಕೀಮಾ ಜಾರಿಯೊಂದಿಗೆ, ಮತ್ತು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ.
ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ನಾನು ಸ್ಕೀಮಾ ದೋಷಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಬಹುದೇ?
ಹೌದು, ಪ್ರತಿಯೊಂದರಲ್ಲೂ ಕಸ್ಟಮ್ ವ್ಯಾಲಿಡೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ವರ್ಗ, ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವ ಮೊದಲು ನೀವು ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು.
ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ರೂಪಾಂತರಗಳಿಗಾಗಿ?
ಇದು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ನೇರವಾದ ರೂಪಾಂತರಗಳಿಗೆ ಸರಳವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ತರ್ಕಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸ್ಕೀಮಾ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ.
ಬೀಮ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗೆ ಏಕೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಘೋಷಣೆಗಳು?
ರೂಪಾಂತರಗಳಾದ್ಯಂತ ಸ್ಕೀಮಾ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್ ಪ್ರಕಾರದ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಸುತ್ತಿದೆ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ರನ್ಟೈಮ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಹೇಗೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದೇ?
a ಆಗಿದೆ JSON ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯ, ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸ್ಕೀಮಾ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಅದನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಬೀಮ್‌ನಲ್ಲಿ ನೆಸ್ಟೆಡ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ನಾನು ಸ್ಕೀಮಾಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದೇ?
ಹೌದು, ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸ್ಕೀಮಾಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಸಿ ನೆಸ್ಟೆಡ್ ಸ್ಕೀಮಾಗಳಿಗಾಗಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ನೋಂದಾಯಿಸಿ ಸರಿಯಾದ ಧಾರಾವಾಹಿಗಾಗಿ.
ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು ಮತ್ತು ಬೀಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಇತರ ಓಟಗಾರರು?
ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ. ಉತ್ಪಾದನೆಗಾಗಿ, ರನ್ನರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ Google Cloud ನಲ್ಲಿ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು.

ಗುಣಲಕ್ಷಣ ದೋಷಗಳ ಮೂಲ ಕಾರಣವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು -ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಕೀಮಾ ತಪ್ಪು ಜೋಡಣೆಯಿಂದಾಗಿ-ಭವಿಷ್ಯದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಡೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಸ್ಕೀಮಾಗಳನ್ನು ನೋಂದಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಪ್ರಕಾರದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ "AttributeError" ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಪರಿಹಾರಗಳೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಸ್ಕೀಮಾ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಂಡು, Pub/Sub ನಿಂದ BigQuery ವರೆಗೆ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು. ಈ ತಂತ್ರಗಳು ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ, ದೃಢವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸುಲಭವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿರಲಿ ಅಥವಾ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುತ್ತಿರಲಿ. 🚀

ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ಕೀಮಾ ನೋಂದಣಿ ಮತ್ತು ಧಾರಾವಾಹಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಕೀಮಾಗಳ ಅಧಿಕೃತ ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್ ದಾಖಲಾತಿಯಿಂದ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ: ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ .
Apache Beam ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ Pub/Sub ಮತ್ತು BigQuery ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ವಿವರಗಳು Google Cloud ನ ಡೇಟಾ ಫ್ಲೋ ಏಕೀಕರಣ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ: Google Cloud Dataflow ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ .
ಸಮರ್ಥ ಡೇಟಾ ರೂಪಾಂತರಕ್ಕಾಗಿ ಪಾಂಡಾಗಳನ್ನು ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸಮುದಾಯ ವೇದಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಬೀಮ್‌ನ ಗಿಟ್‌ಹಬ್ ಚರ್ಚೆಗಳಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ: ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್ ಗಿಟ್‌ಹಬ್ ಚರ್ಚೆಗಳು .

ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್‌ನ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ದೋಷವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸರಿಪಡಿಸುವುದು: "BmsSchema" ವಸ್ತುವು ಗುಣಲಕ್ಷಣ-ಮುಕ್ತವಾಗಿದೆ. "ಎಲಿಮೆಂಟ್_ಟೈಪ್"

ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್‌ನ ಸ್ಕೀಮಾ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ದೋಷನಿವಾರಣೆ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ದೋಷಗಳು

ಸ್ಕೀಮಾ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು

ಪರ್ಯಾಯ ಪರಿಹಾರ: ವರ್ಗ-ಆಧಾರಿತ ಸ್ಕೀಮಾದೊಂದಿಗೆ ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ಕೀಮಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು

ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್‌ನ ಸ್ಕೀಮಾ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳಲ್ಲಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ