Kā izlabot Apache Beam atribūta kļūdu: objektā "BmsSchema" nav atribūtu. "element_type"

Atribūtu kļūdu novēršana Apache Beam, izmantojot shēmu apstrādi

Python skripts, izmantojot Apache Beam — 1. risinājums: shēmas definēšana ar NamedTuple

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()

Alternatīvs risinājums: shēmas atribūtu apstrāde Apache Beam, izmantojot klases shēmu

Python skripts, izmantojot Apache Beam — 2. risinājums: uz klasēm balstīta shēma ar tipa pārbaudi

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()

Bieži uzdotie jautājumi par Apache Beam shēmas kļūdām

1. Kas izraisa kļūdu "AttributeError: objektam MySchemaClassName nav atribūta"?
2. Šī kļūda bieži rodas Apache Beam, ja pastāv neatbilstība starp objektam definēto shēmu un apstrādājamajiem datiem. Pārliecinieties, vai shēmas ir skaidri reģistrētas, izmantojot beam.coders.registry.register_coder.
3. Kā es varu reģistrēt pielāgotu shēmu Apache Beam?
4. Programmā Apache Beam varat definēt pielāgotu shēmu, izmantojot typing.NamedTuple strukturētiem datiem, un pēc tam reģistrējiet to ar beam.coders.RowCoder lai pārvaldītu serializāciju.
5. Kāds ir lietošanas mērķis to_dataframe Beam cauruļvadā?
6. to_dataframe pārvērš Beam PC kolekciju par Pandas DataFrame, ļaujot izmantot Pandas funkcijas transformācijām. Pārliecinieties, vai dati ir saderīgi ar shēmu, lai izvairītos no atribūtu kļūdām.
7. Kā novērst veidu neatbilstības starp Beam un BigQuery?
8. Nodrošiniet, lai BigQuery shēma atbilstu Beam definētajai datu shēmai. Izmantot WriteToBigQuery ar shēmas ieviešanu un datu tipu apstiprināšanu jau izstrādes stadijā.
9. Vai es varu uztvert shēmas kļūdas pirms konveijera palaišanas?
10. Jā, katram pievienojot pielāgotus pārbaudītājus DoFn klasē, varat pārbaudīt datu formātus, pirms tie izraisa cauruļvada kļūdas.
11. Lieto beam.Map labāk nekā beam.DoFn pārvērtībām?
12. Tas ir atkarīgs. beam.Map ir vienkāršs, lai veiktu vienkāršas pārvērtības, bet beam.DoFn nodrošina lielāku elastību sarežģītai loģikai, it īpaši, ja ir nepieciešami shēmas pielāgojumi.
13. Kāpēc Beam cauruļvadam ir nepieciešama skaidra informācija with_output_types deklarācijas?
14. Apache Beam nodrošina tipa drošību, lai saglabātu shēmas integritāti pārveidojumos. Izmantojot with_output_types palīdz ieviest paredzamos veidus un novērst izpildlaika kļūdas.
15. Kā dara ParsePubSubMessage strādāt piemērā?
16. ParsePubSubMessage ir a DoFn funkcija, kas atšifrē JSON ziņojumus, lieto paredzēto shēmas formātu un nodrošina to turpmākai apstrādei konveijerā.
17. Vai programmā Beam var izmantot shēmas ar ligzdotiem objektiem?
18. Jā, Apache Beam atbalsta sarežģītas shēmas. Izmantot NamedTuple ligzdotām shēmām un reģistrējiet tās ar RowCoder pareizai serializācijai.
19. Kāda ir atšķirība starp DirectRunner un citi skrējēji Beam?
20. DirectRunner galvenokārt paredzēts vietējai pārbaudei. Ražošanai izmantojiet skrējējus, piemēram DataflowRunner lai izvietotu cauruļvadus pakalpojumā Google Cloud.

Noslēgums: Apache Beam atribūtu kļūdu novēršana

Izpratne par atribūtu kļūdu galveno cēloni Apache Beam— bieži vien shēmas neatbilstības dēļ — var novērst turpmākas problēmas un uzlabot datu apstrādes uzticamību. Reģistrējot shēmas, nodrošinot tipu saderību un izmantojot strukturētas transformācijas, šajā rokasgrāmatā ir sniegtas praktiskas darbības, lai atrisinātu problēmu “AttributeError”.

Izmantojot šos risinājumus, varat droši izveidot konveijerus, kas apstrādā reāllaika datus no Pub/Sub uz BigQuery, vienlaikus saglabājot shēmas integritāti. Šīs metodes palīdz padarīt datu cauruļvadus efektīvākus, izturīgākus un vieglāk pārvaldāmus neatkarīgi no tā, vai tie tiek strādāti pie atsevišķiem projektiem vai mērogojami ražošanas vidē. 🚀