Kaip ištaisyti „Apache Beam“ atributo klaidą: objektas „BmsSchema“ neturi atributų. "element_type"

Kaip suprasti atributų klaidas konvertuojant į duomenų rėmelius „Apache Beam“.

Klaidos gali būti neišvengiama kodavimo dalis, ypač pasineriant į tokius galingus duomenų apdorojimo įrankius kaip . Jei susidūrėte su „AttributeError“ dirbdami su , tu ne vienas.

Šiuo atveju papasakosiu, kaip aptikau objektą „BmsSchema“ neturi atributo „element_type“ klaidos nustatydamas „Apache Beam“ dujotiekį, kad būtų galima apdoroti duomenis realiuoju laiku. Ši klaida dažnai gali atrodyti paslaptinga, tačiau paprastai ji nurodo problemą, susijusią su schemos apibrėžimu jūsų konvejeryje. 🛠️

„Apache Beam“ puikiai tinka kuriant keičiamo dydžio duomenų vamzdynus ir integruoti juos su tokiais įrankiais kaip ir daro jį neįtikėtinai universalų. Tačiau gali kilti schemų ir tipų suderinamumo problemų, pvz., ta, kurią sprendžiame, ir sutrikdyti darbo eigą. Šių klaidų derinimas padeda geriau suprasti „Beam“ schemos vykdymą ir „DataFrame“ integravimą.

Čia mes pasinersime į šios klaidos priežastį, išnagrinėsime kodo sąranką ir aptarsime praktinius sprendimus. Atlikę keletą pakeitimų, galėsite sėkmingai apdoroti publikavimo / prenumeratos duomenis į „BigQuery“, nepataikydami į šią dažnai pasitaikančią kliūtį. 🚀

komandą	Naudojimo aprašymas
beam.coders.registry.register_coder()	Užregistruoja pasirinktinį kodavimo įrenginį konkrečiai klasei „Apache Beam“, leidžiantį „Beam“ efektyviai serializuoti ir deserializuoti klasės egzempliorius. Būtina naudoti tinkintas schemas su NamedTuple tipais „Beam“ vamzdynuose.
to_dataframe()	Konvertuoja „Apache Beam PC“ kolekcijas į „Panda DataFrames“. Tai leidžia naudoti „Pandas“ transformacijoms, bet reikalauja suderinamumo tarp „Beam“ schemų ir „DataFrame“ struktūrų, todėl kartais gali atsirasti atributų klaidų, jei jos netinkamai apdorojamos.
beam.DoFn	Apibrėžia pasirinktinę apdorojimo funkciją „Apache Beam“. Naudojama čia kuriant Pub/Sub pranešimų analizavimo ir kiekvieno konvejerio elemento transformacijų atlikimo funkcijas, leidžiančias modulinius ir pakartotinai naudojamus kodo segmentus.
with_output_types()	Nurodo transformacijos žingsnio išvesties tipą srauto dujotiekyje. Ši komanda užtikrina schemos nuoseklumą, o tai padeda išvengti atributų klaidų, nes užtikrina, kad išvesties duomenys atitiktų numatomus tipus, pvz., NamedTuple schemas.
WriteToBigQuery	Rašo duomenis iš konvejerio tiesiai į „BigQuery“ lenteles. Ši komanda leidžia apibrėžti „BigQuery“ schemą ir gali apdoroti srautinio duomenų rašymo operacijas, kurios yra labai svarbios norint gauti duomenis realiuoju laiku iš „Apache Beam“ vamzdynų.
beam.io.ReadFromPubSub	Skaito duomenis iš „Google Cloud Pub“ / „Sub“ prenumeratos ir veikia kaip „Apache Beam“ duomenų srautinio perdavimo šaltinis. Ši komanda inicijuoja dujotiekio duomenų srautą ir yra sukonfigūruota taip, kad tvarkytų pranešimų perdavimą realiuoju laiku.
StandardOptions.streaming	Konfigūruojamas konfigūruojamas vamzdynas, kad jis veiktų srautinio perdavimo režimu, leisdamas apdoroti nuolatinius duomenų srautus iš Pub/Sub. Šis nustatymas reikalingas norint apdoroti tiesioginį duomenų perdavimą ir užtikrina, kad dujotiekis nenutrūktų anksčiau laiko.
PipelineOptions	Inicijuoja „Apache Beam“ dujotiekio konfigūracijos parinktis, įskaitant projekto ID, bėgiko tipą ir laikinąsias saugojimo vietas. Šie nustatymai yra labai svarbūs diegiant dujotiekį debesų aplinkoje, pvz., „Dataflow“.
beam.ParDo()	Taiko tinkintą transformaciją, apibrėžtą DoFn kiekvienam dujotiekio elementui. Ši komanda yra pagrindinė atliekant tokias funkcijas kaip pranešimų analizavimas ir schemų transformacijų taikymas atskiriems dujotiekio elementams.

„Apache Beam“ schemų tvarkymo atributų klaidų trikčių šalinimas

Pateiktais „Apache Beam“ scenarijais siekiama sukurti patikimą duomenų srautą, kuris nuskaito iš „Google Cloud Pub/Sub“, transformuoja duomenis su „Panda“ ir įrašo juos į „BigQuery“. Klaida „BmsSchema“ objektas neturi atributo „element_type“, dažnai atsiranda dėl netinkamo schemos tvarkymo arba suderinamumo tarp „Beam“ tipo sistemų ir duomenų rėmelių. Pirmasis mūsų scenarijus naudoja NamedTuple, specialiai pritaikytą darbui su Beam schemomis, apibrėžiant tinkintą schemos klasę, . Tada ši klasė užregistruojama naudojant „beam.coders.registry.register_coder()“, kad būtų galima efektyviai nuosekliai ir deserializuoti duomenis. Pavyzdžiui, tvarkant Pub/Sub pranešimus, kuriuose yra laukas „ident“, schema užtikrina, kad šis laukas yra ir teisingai įvestas kaip eilutė.

Scenarijuje „ParsePubSubMessage“ DoFn klasė apdoroja kiekvieną Pub / Sub pranešimą. Čia scenarijus nuskaito JSON suformatuotus duomenis, juos iškoduoja ir atnaujina į iš anksto nustatytą žodyno struktūrą. Jei kada nors teko susieti gaunamų duomenų laukus pagal griežtą schemą, suprasite, kaip svarbu, kad laukų pavadinimai atitiktų tuos, kurių tikimasi naudojant „BigQuery“. Šis metodas leidžia mums taikyti schemos apibrėžtas transformacijas visame dujotiekyje, sumažinant neapibrėžtų atributų klaidas. Naudojant „beam.Map“, kad būtų galima įgyvendinti schemą per dujotiekio veiksmus, supaprastinamas suderinamumas, kai duomenys juda per transformacijas. 🛠️

„Pandas“ integracija „Apache Beam“ pasiekiama naudojant „PandasTransform“ DoFn klasę, kurioje duomenis konvertuojame į „Pandas DataFrames“ naudodami funkciją „to_dataframe“. Šis veiksmas leidžia panaudoti Pandas transformavimo galimybes, tačiau taip pat reikia kruopštaus schemos tvarkymo, nes „Beam“ tikisi suderinamų duomenų tipų, kai naudoja „DataFrames“ srautiniame sraute. Po transformacijų duomenys konvertuojami atgal į žodyno formatą naudojant paprastą kilpą, kuri kartojasi per kiekvieną DataFrame eilutę. Jei dirbote su Pandas, žinote, koks tai gali būti galingas, tačiau norint išvengti atributų klaidų, būtina užtikrinti suderinamumą su Apache Beam schemomis.

Galiausiai duomenys įrašomi į „BigQuery“ naudojant funkciją „WriteToBigQuery“, o tai yra labai svarbus veiksmas, norint įdiegti rezultatus į „BigQuery“ lentelę. Šis veiksmas sukonfigūruotas naudojant „BigQuery“ schemą, užtikrinančią, kad stulpeliai ir duomenų tipai atitiktų tai, ko tikisi „BigQuery“. Scenarijus naudoja „WriteToBigQuery“, kad apibrėžtų rašymo ir kūrimo nuostatas, kurios valdo, ar duomenys turi būti pridėti, ar perrašyti, ir ar reikia kurti lenteles, jei jų nėra. Ši dalis ypač naudinga realaus laiko duomenų gavimo scenarijuose, nes leidžia konvejeriui dinamiškai kurti naujas lenteles ir tvarkyti nuolatinį duomenų rašymą. 🚀

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()

Atributo klaidos sprendimas konvertuojant „Apache Beam“ schemą

Dirbant su norint apdoroti duomenis iš šaltinių, pvz., „Google Pub/Sub“ ir įkelti juos į „BigQuery“, dažnai pasitaiko su schema susijusių klaidų. Šios klaidos, pavyzdžiui, liūdnai pagarsėjusios , dažnai pasitaiko, nes „Beam“ griežtai vykdo schemų apibrėžimus ir tipų suderinamumą visose konvejerio transformacijose. Vienas iš esminių aspektų, kurie dažnai nepastebimi, yra tai, kad „Beam“ naudoja kodavimo įrenginius duomenims nuoseklizuoti, o tai gali sukelti problemų integruojant trečiųjų šalių įrankius, tokius kaip „Panda“. Norint užtikrinti suderinamumą, reikia registruoti tinkintas schemas ir atsargiai naudoti „to_dataframe()“ per „Beam“ transformacijas.

Pavyzdiniame konvejeryje naudojant „beam.DoFn“ ir „beam.Map“ galima atlikti modulines kiekvieno duomenų elemento transformacijas, todėl lengviau įtraukti išorines bibliotekas, pvz., „Pandas“. Tačiau be tikslios schemos registravimo naudojant „register_coder“ ar panašias konfigūracijas, „Beam“ gali pateikti atributų klaidų, kai duomenų tipai nesutampa. Šios problemos ypač dažnos apdorojant realiuoju laiku, kai gaunamų duomenų formatas gali šiek tiek skirtis. Paprastas būdas išvengti tokių problemų yra aiškiai konvertuoti gaunamus duomenis į a ir iš naujo suformatuokite jį naudodami „NamedTuple“ arba struktūrinę klasę. 🛠️

Be schemos klaidų, „Beam“ vamzdynams gali būti naudingas tinkamas klaidų tvarkymas ir tikrinimas. Į kiekvieną „DoFn“ transformaciją įtraukę pasirinktinius tikrintuvus arba tipo tikrinimo funkcijas, galite anksti pastebėti su schema susijusias problemas. Be to, nurodant schemos informaciją tiek „Beam“, tiek „BigQuery“ lentelės schemoje, užtikrinamas lygiavimas. Tokiu būdu, jei BigQuery stulpelio tipas neatitinka jūsų schemos apibrėžimo, gausite informacinę klaidą, o ne susidursite su neatsekamomis vykdymo laiko problemomis. Nors „Apache Beam“ schemų tvarkymas gali būti sudėtingas, šie koregavimai pagerina duomenų vientisumą, todėl dujotiekis tampa atsparesnis ir patikimesnis. 🚀

1. Kas sukelia klaidą "AttributeError: "MySchemaClassName" objektas neturi atributo"?
2. Ši klaida dažnai įvyksta „Apache Beam“, kai nesutampa objektui apibrėžta schema ir apdorojami duomenys. Įsitikinkite, kad schemos yra aiškiai užregistruotos naudojant .
3. Kaip galiu užregistruoti pasirinktinę schemą „Apache Beam“?
4. Apache Beam galite apibrėžti tinkintą schemą naudodami struktūriniams duomenims, tada užregistruokite juos su serializavimui valdyti.
5. Koks yra naudojimo tikslas „Beam“ vamzdyne?
6. paverčia Beam PC kolekciją į Pandas DataFrame, leidžiančią transformacijoms naudoti Pandas funkcijas. Įsitikinkite, kad duomenys yra suderinami su schema, kad išvengtumėte atributų klaidų.
7. Kaip tvarkyti „Beam“ ir „BigQuery“ tipo neatitikimus?
8. Įsitikinkite, kad „BigQuery“ schema atitinka duomenų schemą, apibrėžtą „Beam“. Naudokite su schemos vykdymu ir patvirtinti duomenų tipus anksti.
9. Ar galiu pastebėti schemos klaidas prieš paleisdamas dujotiekį?
10. Taip, kiekviename pridedant pasirinktinius tikrintuvus klasėje, galite patikrinti duomenų formatus, kol jie nesukels konvejerio klaidų.
11. Naudoja geriau nei permainoms?
12. Tai priklauso. yra paprastas tiesioginėms transformacijoms, bet suteikia daugiau lankstumo sudėtingai logikai, ypač kai reikia koreguoti schemą.
13. Kodėl „Beam“ dujotiekiui reikalingas aiškus deklaracijos?
14. „Apache Beam“ užtikrina tipo saugą, kad išlaikytų schemos vientisumą visose transformacijose. Naudojant padeda užtikrinti laukiamus tipus ir išvengti vykdymo klaidų.
15. Kaip veikia dirbti pavyzdyje?
16. yra a funkcija, kuri iškoduoja JSON pranešimus, taiko numatytą schemos formatą ir pateikia jį tolesniam apdorojimui.
17. Ar galiu naudoti schemas su įdėtais objektais „Beam“?
18. Taip, „Apache Beam“ palaiko sudėtingas schemas. Naudokite įdėtoms schemoms ir užregistruokite jas tinkamam serializavimui.
19. Koks skirtumas tarp ir kiti bėgikai Beam?
20. daugiausia skirtas vietiniams bandymams. Gamybai naudokite bėgikus kaip diegti dujotiekius „Google Cloud“.

Suprasti pagrindinę atributų klaidų priežastį – dažnai dėl schemos nesutapimo – gali užkirsti kelią būsimoms problemoms ir pagerinti duomenų apdorojimo patikimumą. Registruojant schemas, užtikrinant tipų suderinamumą ir naudojant struktūrines transformacijas, šiame vadove pateikiami praktiniai veiksmai, kaip išspręsti „AttributeError“ problemą.

Naudodami šiuos sprendimus galite užtikrintai kurti konvejerius, kurie tvarko duomenis realiuoju laiku iš Pub/Sub į BigQuery, išlaikant schemos vientisumą. Šie metodai padeda duomenų srautus padaryti efektyvesnius, patikimesnius ir lengviau valdomus, nesvarbu, ar dirbate su individualiais projektais, ar keičiate mastelį gamybos aplinkoje. 🚀