Apache Beam의 AttributeError를 수정하는 방법: "BmsSchema" 개체에는 속성이 없습니다. "요소_유형"

Apache Beam에서 DataFrame으로 변환 시 속성 오류 이해

오류는 코딩에서 피할 수 없는 부분일 수 있으며, 특히 다음과 같은 강력한 데이터 처리 도구를 사용할 때 더욱 그렇습니다. . 작업하는 동안 "AttributeError"가 발생한 경우 , 당신은 혼자가 아닙니다.

이 경우 실시간 데이터를 처리하기 위해 Apache Beam 파이프라인을 설정하는 동안 'BmsSchema' 객체에 'element_type' 속성이 없습니다. 오류가 발생했던 방법을 공유하겠습니다. 이 오류는 종종 이해하기 어려워 보일 수 있지만 일반적으로 파이프라인의 스키마 정의에 문제가 있음을 나타냅니다. 🛠️

Apache Beam은 확장 가능한 데이터 파이프라인을 구축하고 이를 다음과 같은 도구와 통합하는 데 탁월합니다. 그리고 엄청나게 다재다능하게 만듭니다. 그러나 우리가 다루고 있는 것과 같은 스키마 및 유형 호환성 문제가 발생하여 작업 흐름을 방해할 수 있습니다. 이러한 오류를 디버깅하면 Beam의 스키마 적용 및 DataFrame 통합을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

여기서는 이 오류의 원인을 살펴보고, 코드 설정을 검토하고, 실용적인 솔루션에 대해 논의하겠습니다. 몇 가지만 조정하면 이러한 일반적인 걸림돌을 겪지 않고도 Pub/Sub 데이터를 BigQuery로 성공적으로 처리할 수 있습니다. 🚀

명령	사용 설명
beam.coders.registry.register_coder()	Apache Beam의 특정 클래스에 대한 커스텀 코더를 등록하면 Beam이 클래스 인스턴스를 효율적으로 직렬화 및 역직렬화할 수 있습니다. Beam 파이프라인에서 NamedTuple 유형과 함께 커스텀 스키마를 사용하는 데 필수적입니다.
to_dataframe()	Apache Beam PCollection을 Pandas DataFrame으로 변환합니다. 이를 통해 변환에 Pandas를 사용할 수 있지만 Beam 스키마와 DataFrame 구조 간의 호환성이 필요하므로 올바르게 처리되지 않으면 속성 오류가 발생할 수 있습니다.
beam.DoFn	Apache Beam에서 커스텀 처리 기능을 정의합니다. 여기서는 Pub/Sub 메시지를 파싱하고 파이프라인 내의 각 요소에 대해 변환을 수행하기 위한 함수를 만드는 데 사용되어 모듈식 및 재사용 가능한 코드 세그먼트를 허용합니다.
with_output_types()	Beam 파이프라인에서 변환 단계의 출력 유형을 지정합니다. 이 명령은 스키마 일관성을 적용하여 출력 데이터가 NamedTuple 스키마와 같은 예상 유형을 준수하는지 확인하여 속성 오류를 방지하는 데 도움을 줍니다.
WriteToBigQuery	파이프라인의 데이터를 BigQuery 테이블에 직접 씁니다. 이 명령어를 사용하면 BigQuery에 대한 스키마 정의가 가능하며 Apache Beam 파이프라인에서 실시간 데이터를 수집하는 데 중요한 스트리밍 데이터 쓰기 작업을 처리할 수 있습니다.
beam.io.ReadFromPubSub	Apache Beam에서 스트리밍 데이터의 소스 역할을 하는 Google Cloud Pub/Sub 구독에서 데이터를 읽습니다. 이 명령은 파이프라인의 데이터 흐름을 시작하고 실시간 메시지 수집을 처리하도록 구성됩니다.
StandardOptions.streaming	스트리밍 모드에서 작동하도록 파이프라인을 구성하여 Pub/Sub에서 연속적인 데이터 스트림을 처리할 수 있도록 합니다. 이 설정은 실시간 데이터 수집을 처리하는 데 필요하며 파이프라인이 조기에 종료되지 않도록 합니다.
PipelineOptions	프로젝트 ID, 실행기 유형, 임시 저장 위치를 ​​포함하여 Apache Beam 파이프라인의 구성 옵션을 초기화합니다. 이러한 설정은 Dataflow와 같은 클라우드 환경에 파이프라인을 배포하는 데 중요합니다.
beam.ParDo()	DoFn에 정의된 사용자 지정 변환을 파이프라인의 각 요소에 적용합니다. 이 명령은 메시지 구문 분석 및 파이프라인 내의 개별 요소에 스키마 변환 적용과 같은 기능을 실행하는 데 핵심입니다.

Apache Beam의 스키마 처리 시 속성 오류 문제 해결

Apache Beam 스크립트는 Google Cloud Pub/Sub에서 읽고, Pandas로 데이터를 변환하고, BigQuery에 쓰는 강력한 데이터 파이프라인을 설정하는 것을 목표로 했습니다. 'BmsSchema' 객체에 'element_type' 속성이 없습니다라는 오류는 스키마 처리의 불일치 또는 Beam의 유형 시스템과 데이터 프레임 간의 호환성으로 인해 종종 발생합니다. 첫 번째 스크립트는 사용자 정의 스키마 클래스를 정의하여 Beam 스키마와 작동하도록 특별히 맞춤화된 NamedTuple을 사용합니다. . 그런 다음 이 클래스는 `beam.coders.registry.register_coder()`를 사용하여 등록되어 데이터를 효과적으로 직렬화 및 역직렬화합니다. 예를 들어 'ident' 필드가 포함된 Pub/Sub 메시지를 처리할 때 스키마는 이 필드가 존재하고 문자열로 올바르게 입력되었는지 확인합니다.

스크립트에서 `ParsePubSubMessage` DoFn 클래스는 각 Pub/Sub 메시지를 처리합니다. 여기서 스크립트는 JSON 형식의 데이터를 읽고 디코딩한 다음 사전 정의된 사전 구조로 업데이트합니다. 수신되는 데이터 필드를 엄격한 스키마에 매핑해야 한다면 필드 이름을 BigQuery에서 예상되는 이름과 일관되게 유지하는 것이 중요하다는 것을 알게 될 것입니다. 이 접근 방식을 사용하면 파이프라인 전체에 스키마 정의 변환을 적용하여 정의되지 않은 속성으로 인한 오류를 최소화할 수 있습니다. `beam.Map`을 사용하여 파이프라인 단계 전반에 걸쳐 스키마를 적용하면 데이터가 변환을 통해 이동할 때 호환성을 간소화하는 데 도움이 됩니다. 🛠️

Apache Beam의 Pandas 통합은 `to_dataframe` 함수를 사용하여 데이터를 Pandas DataFrames로 변환하는 `PandasTransform` DoFn 클래스를 통해 달성됩니다. 이 단계에서는 Pandas의 변환 기능을 활용할 수 있지만 Beam은 스트리밍 파이프라인에서 DataFrames를 사용할 때 호환 가능한 데이터 유형을 기대하므로 신중한 스키마 처리도 필요합니다. 변환 후 데이터는 DataFrame의 각 행을 반복하는 간단한 루프를 사용하여 사전 형식으로 다시 변환됩니다. Pandas를 사용해 본 적이 있다면 이것이 얼마나 강력한지 알 수 있을 것입니다. 하지만 속성 오류를 방지하려면 Apache Beam 스키마와의 호환성을 보장하는 것이 필수적입니다.

마지막으로 데이터는 'WriteToBigQuery' 함수를 통해 BigQuery에 기록됩니다. 이는 결과를 BigQuery 테이블에 배포하는 데 중요한 단계입니다. 이 단계는 BigQuery용 스키마로 구성되어 열과 데이터 유형이 BigQuery에서 예상하는 것과 일치하는지 확인합니다. 스크립트는 'WriteToBigQuery'를 사용하여 쓰기 및 생성 처리를 정의합니다. 이를 통해 데이터를 추가할지 덮어쓸지, 테이블이 없는 경우 테이블을 생성할지 여부를 제어합니다. 이 부분은 파이프라인이 새 테이블을 동적으로 생성하고 지속적인 데이터 쓰기를 처리할 수 있도록 허용하므로 실시간 데이터 수집 시나리오에서 특히 유용합니다. 🚀

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 Beam의 스키마 변환 시 속성 오류 해결

함께 일할 때 Google Pub/Sub와 같은 소스의 데이터를 처리하고 이를 BigQuery에 로드할 때 흔히 발생하는 걸림돌은 스키마 관련 오류가 발생하는 것입니다. 악명 높은 오류와 같은 오류 , Beam이 파이프라인 변환 전반에 걸쳐 스키마 정의와 유형 호환성을 엄격하게 적용하기 때문에 자주 발생합니다. 종종 간과되는 중요한 측면 중 하나는 Beam이 코더를 사용하여 데이터를 직렬화하는데, 이로 인해 Pandas와 같은 타사 도구를 통합할 때 문제가 발생할 수 있다는 것입니다. 호환성을 보장하려면 맞춤 스키마를 등록하고 Beam 변환 내에서 `to_dataframe()`을 주의 깊게 사용해야 합니다.

예제 파이프라인에서 'beam.DoFn' 및 'beam.Map'을 사용하면 각 데이터 요소에 대한 모듈식 변환이 가능하므로 Pandas와 같은 외부 라이브러리를 더 쉽게 통합할 수 있습니다. 그러나 `register_coder` 또는 유사한 구성을 통한 정확한 스키마 등록이 없으면 데이터 유형이 일치하지 않을 때 Beam에서 속성 오류가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제는 수신 데이터의 형식이 약간 다를 수 있는 실시간 처리에서 특히 일반적입니다. 이러한 문제를 방지하는 간단한 방법은 들어오는 데이터를 명시적으로 그런 다음 `NamedTuple` 또는 구조화된 클래스를 사용하여 형식을 다시 지정합니다. 🛠️

스키마 오류 외에도 Beam 파이프라인은 적절한 오류 처리 및 테스트를 통해 이점을 얻을 수 있습니다. 각 `DoFn` 변환 내에 사용자 정의 유효성 검사기 또는 유형 확인 기능을 추가하면 스키마 관련 문제를 조기에 발견할 수 있습니다. 또한 Beam과 BigQuery 테이블 스키마 모두에서 스키마 정보를 지정하면 정렬이 보장됩니다. 이렇게 하면 BigQuery의 열 유형이 스키마 정의와 일치하지 않는 경우 추적할 수 없는 런타임 문제가 발생하는 대신 정보 오류가 표시됩니다. Apache Beam에서 스키마를 처리하는 것은 복잡할 수 있지만 이러한 조정을 통해 데이터 무결성이 향상되어 파이프라인의 탄력성과 안정성이 향상됩니다. 🚀

1. "AttributeError: 'MySchemaClassName' 개체에 속성이 없습니다." 오류의 원인은 무엇입니까?
2. 이 오류는 객체에 정의된 스키마와 처리 중인 데이터가 일치하지 않을 때 Apache Beam에서 자주 발생합니다. 다음을 사용하여 스키마가 명시적으로 등록되었는지 확인하세요. .
3. Apache Beam에 커스텀 스키마를 등록하려면 어떻게 해야 하나요?
4. Apache Beam에서는 다음을 사용하여 커스텀 스키마를 정의할 수 있습니다. 구조화된 데이터에 대해 등록한 다음 직렬화를 관리합니다.
5. 사용 목적은 무엇입니까 Beam 파이프라인에 있나요?
6. Beam PCollection을 Pandas DataFrame으로 변환하여 변환에 Pandas 기능을 사용할 수 있도록 합니다. 속성 오류를 방지하려면 데이터가 스키마와 호환되는지 확인하세요.
7. Beam과 BigQuery 간의 유형 불일치를 어떻게 처리하나요?
8. BigQuery 스키마가 Beam에 정의된 데이터 스키마와 일치하는지 확인하세요. 사용 스키마 적용을 통해 파이프라인 초기에 데이터 유형을 검증합니다.
9. 파이프라인을 실행하기 전에 스키마 오류를 포착할 수 있나요?
10. 예, 각각에 사용자 정의 유효성 검사기를 추가하면 됩니다. 클래스를 사용하면 파이프라인 오류가 발생하기 전에 데이터 형식을 확인할 수 있습니다.
11. 사용 중 보다 낫다 변신을 위해?
12. 상황에 따라 다릅니다. 간단한 변환에는 간단하지만 특히 스키마 조정이 필요한 경우 복잡한 논리에 더 많은 유연성을 제공합니다.
13. Beam 파이프라인에 명시적 명시가 필요한 이유는 무엇입니까? 선언?
14. Apache Beam은 유형 안전성을 강화하여 변환 전반에 걸쳐 스키마 무결성을 유지합니다. 사용 예상 유형을 적용하고 런타임 오류를 방지하는 데 도움이 됩니다.
15. 어떻게 예제에서 일해?
16. 는 JSON 메시지를 디코딩하고, 예상되는 스키마 형식을 적용하고, 파이프라인에서 추가 처리를 위해 이를 생성하는 함수입니다.
17. Beam에서 중첩 객체와 함께 스키마를 사용할 수 있나요?
18. 예, Apache Beam은 복잡한 스키마를 지원합니다. 사용 중첩된 스키마에 대해 등록하고 적절한 직렬화를 위해.
19. 차이점은 무엇 입니까? 그리고 Beam의 다른 주자들은요?
20. 주로 로컬 테스트용입니다. 생산을 위해서는 다음과 같은 주자를 사용하십시오. Google Cloud에 파이프라인을 배포합니다.

속성 오류의 근본 원인 이해 종종 스키마 정렬 오류로 인해 향후 문제를 방지하고 데이터 처리 안정성을 향상시킬 수 있습니다. 이 가이드에서는 스키마를 등록하고 유형 호환성을 보장하며 구조화된 변환을 사용하여 "AttributeError" 문제를 해결하기 위한 실제 단계를 제공합니다.

이러한 솔루션을 사용하면 스키마 무결성을 유지하면서 Pub/Sub에서 BigQuery까지 실시간 데이터를 처리하는 파이프라인을 자신있게 구축할 수 있습니다. 이러한 기술은 개별 프로젝트 작업이나 프로덕션 환경 확장 여부에 관계없이 데이터 파이프라인을 보다 효율적이고 강력하며 관리하기 쉽게 만드는 데 도움이 됩니다. 🚀