അപ്പാച്ചെ ബീമിൻ്റെ

Mia Chevalier

2024, നവംബർ 8, വെള്ളിയാഴ്‌ച 4:28:55 AM

Apache Beam-ൽ DataFrames-ലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുമ്പോൾ ആട്രിബ്യൂട്ട് പിശകുകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു

പിശകുകൾ കോഡിംഗിൻ്റെ അനിവാര്യമായ ഭാഗമാകാം, പ്രത്യേകിച്ചും ശക്തമായ ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് ടൂളുകളിലേക്ക് കടക്കുമ്പോൾ അപ്പാച്ചെ ബീം. പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങൾ ഒരു "AtributeError" നേരിട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ അപ്പാച്ചെ ബീമിൻ്റെ to_dataframe മൊഡ്യൂൾ, നിങ്ങൾ ഒറ്റയ്ക്കല്ല.

ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, തത്സമയ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി ഒരു അപ്പാച്ചെ ബീം പൈപ്പ്‌ലൈൻ സജ്ജീകരിക്കുമ്പോൾ `BmsSchema' ഒബ്‌ജക്‌റ്റിന് ആട്രിബ്യൂട്ട് 'എലമെൻ്റ്_ടൈപ്പ്' പിശക് ഇല്ലെന്ന് ഞാൻ എങ്ങനെ നേരിട്ടുവെന്ന് ഞാൻ പങ്കിടും. ഈ പിശക് പലപ്പോഴും നിഗൂഢമായി തോന്നാം, പക്ഷേ ഇത് സാധാരണയായി നിങ്ങളുടെ പൈപ്പ്ലൈനിലെ സ്കീമ നിർവചനത്തിലെ ഒരു പ്രശ്നത്തിലേക്ക് വിരൽ ചൂണ്ടുന്നു. 🛠️

അപ്പാച്ചെ ബീം സ്കേലബിൾ ഡാറ്റ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും അതുപോലുള്ള ഉപകരണങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനും മികച്ചതാണ് ഗൂഗിൾ പബ്/സബ് ഒപ്പം ബിഗ്ക്വറി അതിനെ അവിശ്വസനീയമാംവിധം ബഹുമുഖമാക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഞങ്ങൾ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതുപോലുള്ള സ്കീമ, ടൈപ്പ് അനുയോജ്യത പ്രശ്നങ്ങൾ ഉണ്ടാകുകയും വർക്ക്ഫ്ലോയെ തടസ്സപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യും. ഈ പിശകുകൾ ഡീബഗ്ഗുചെയ്യുന്നത് ബീമിൻ്റെ സ്കീമ എൻഫോഴ്‌സ്‌മെൻ്റും ഡാറ്റാഫ്രെയിം സംയോജനവും നന്നായി മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.

ഇവിടെ, ഞങ്ങൾ ഈ പിശകിൻ്റെ കാരണം പരിശോധിക്കും, കോഡ് സജ്ജീകരണം പരിശോധിക്കുകയും പ്രായോഗിക പരിഹാരങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുകയും ചെയ്യും. കുറച്ച് ട്വീക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഈ സാധാരണ തടസ്സം നേരിടാതെ തന്നെ നിങ്ങൾക്ക് പബ്/സബ് ഡാറ്റ BigQuery-യിലേക്ക് വിജയകരമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. 🚀

കമാൻഡ്	ഉപയോഗത്തിൻ്റെ വിവരണം
beam.coders.registry.register_coder()	അപ്പാച്ചെ ബീമിലെ ഒരു നിർദ്ദിഷ്‌ട ക്ലാസിനായി ഒരു ഇഷ്‌ടാനുസൃത കോഡർ രജിസ്റ്റർ ചെയ്യുന്നു, ഇത് ക്ലാസിൻ്റെ ഉദാഹരണങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമായി സീരിയലൈസ് ചെയ്യാനും ഡിസീരിയലൈസ് ചെയ്യാനും ബീമിനെ അനുവദിക്കുന്നു. ബീം പൈപ്പ് ലൈനുകളിൽ നെയിംഡ്ടൂപ്പിൾ തരങ്ങളുള്ള ഇഷ്‌ടാനുസൃത സ്‌കീമകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
to_dataframe()	അപ്പാച്ചെ ബീം പിസി ശേഖരങ്ങളെ പാണ്ടാസ് ഡാറ്റ ഫ്രെയിമുകളാക്കി മാറ്റുന്നു. ഇത് പരിവർത്തനങ്ങൾക്കായി പാണ്ടകളുടെ ഉപയോഗം പ്രാപ്‌തമാക്കുന്നു, എന്നാൽ ബീം സ്കീമകളും ഡാറ്റാഫ്രെയിം ഘടനകളും തമ്മിൽ അനുയോജ്യത ആവശ്യമാണ്, ഇത് ശരിയായി കൈകാര്യം ചെയ്തില്ലെങ്കിൽ ചിലപ്പോൾ ആട്രിബ്യൂട്ട് പിശകുകൾക്ക് കാരണമാകാം.
beam.DoFn	അപ്പാച്ചെ ബീമിൽ ഒരു ഇഷ്‌ടാനുസൃത പ്രോസസ്സിംഗ് ഫംഗ്‌ഷൻ നിർവചിക്കുന്നു. പബ്/സബ് സന്ദേശങ്ങൾ പാഴ്‌സ് ചെയ്യുന്നതിനും പൈപ്പ് ലൈനിനുള്ളിലെ ഓരോ ഘടകത്തിലും പരിവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിനുമുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഇവിടെ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് മോഡുലാർ, പുനരുപയോഗിക്കാവുന്ന കോഡ് സെഗ്‌മെൻ്റുകൾ അനുവദിക്കുന്നു.
with_output_types()	ഒരു ബീം പൈപ്പ്ലൈനിലെ ഒരു രൂപാന്തര ഘട്ടത്തിൻ്റെ ഔട്ട്പുട്ട് തരം വ്യക്തമാക്കുന്നു. ഈ കമാൻഡ് സ്കീമ സ്ഥിരത നടപ്പിലാക്കുന്നു, ഔട്ട്‌പുട്ട് ഡാറ്റ നെയിംടൂപ്പിൾ സ്കീമകൾ പോലെയുള്ള പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന തരങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട് ആട്രിബ്യൂട്ട് പിശകുകൾ തടയാൻ സഹായിക്കുന്നു.
WriteToBigQuery	പൈപ്പ്‌ലൈനിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് BigQuery പട്ടികകളിലേക്ക് ഡാറ്റ എഴുതുന്നു. ഈ കമാൻഡ് BigQuery-യ്‌ക്ക് സ്കീമ നിർവചനം അനുവദിക്കുകയും സ്ട്രീമിംഗ് ഡാറ്റ റൈറ്റ് ഓപ്പറേഷനുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു, അപ്പാച്ചെ ബീം പൈപ്പ്ലൈനുകളിൽ നിന്നുള്ള തത്സമയ ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിന് നിർണായകമാണ്.
beam.io.ReadFromPubSub	ഒരു Google ക്ലൗഡ് പബ്/സബ് സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷനിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ വായിക്കുന്നു, അപ്പാച്ചെ ബീമിൽ ഡാറ്റ സ്‌ട്രീം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഉറവിടമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഈ കമാൻഡ് പൈപ്പ്ലൈനിൻ്റെ ഡാറ്റാ ഫ്ലോ ആരംഭിക്കുകയും തത്സമയ സന്ദേശ ഉൾപ്പെടുത്തൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കോൺഫിഗർ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
StandardOptions.streaming	സ്ട്രീമിംഗ് മോഡിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ പൈപ്പ്ലൈൻ കോൺഫിഗർ ചെയ്യുന്നു, ഇത് പബ്/സബിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റയുടെ തുടർച്ചയായ സ്ട്രീമുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു. തത്സമയ ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടുത്തൽ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് ഈ ക്രമീകരണം ആവശ്യമാണ്, കൂടാതെ പൈപ്പ്ലൈൻ അകാലത്തിൽ അവസാനിക്കുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
PipelineOptions	പ്രോജക്റ്റ് ഐഡി, റണ്ണർ തരം, താൽക്കാലിക സ്റ്റോറേജ് ലൊക്കേഷനുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ അപ്പാച്ചെ ബീം പൈപ്പ്ലൈനിനായുള്ള കോൺഫിഗറേഷൻ ഓപ്ഷനുകൾ ആരംഭിക്കുന്നു. Dataflow പോലുള്ള ക്ലൗഡ് പരിതസ്ഥിതികളിലേക്ക് പൈപ്പ് ലൈൻ വിന്യസിക്കുന്നതിന് ഈ ക്രമീകരണങ്ങൾ നിർണായകമാണ്.
beam.ParDo()	പൈപ്പ്ലൈനിലെ ഓരോ ഘടകത്തിനും DoFn-ൽ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്ന ഒരു ഇഷ്‌ടാനുസൃത പരിവർത്തനം ബാധകമാക്കുന്നു. സന്ദേശങ്ങൾ പാഴ്‌സുചെയ്യൽ, പൈപ്പ്‌ലൈനിലെ വ്യക്തിഗത ഘടകങ്ങളിൽ സ്കീമ പരിവർത്തനങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കൽ തുടങ്ങിയ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് ഈ കമാൻഡ് കേന്ദ്രമാണ്.

അപ്പാച്ചെ ബീമിൻ്റെ സ്കീമ ഹാൻഡിലിംഗിലെ ആട്രിബ്യൂട്ട് പിശകുകൾ പരിഹരിക്കുന്നു

ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് പബ്/സബ് എന്നിവയിൽ നിന്ന് വായിക്കുകയും പാണ്ടകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുകയും ബിഗ്ക്വറിയിലേക്ക് എഴുതുകയും ചെയ്യുന്ന ശക്തമായ ഒരു ഡാറ്റാ പൈപ്പ്ലൈൻ സജ്ജീകരിക്കാനാണ് അപ്പാച്ചെ ബീം സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ ലക്ഷ്യമിടുന്നത്. പിശക്, `'BmsSchema' ഒബ്‌ജക്റ്റിന് 'element_type' എന്ന ആട്രിബ്യൂട്ട് ഇല്ല, സ്കീമ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലെ തെറ്റായ ക്രമീകരണം അല്ലെങ്കിൽ ബീമിൻ്റെ തരം സിസ്റ്റങ്ങളും ഡാറ്റാഫ്രെയിമുകളും തമ്മിലുള്ള അനുയോജ്യത മൂലമാണ് പലപ്പോഴും സംഭവിക്കുന്നത്. ഒരു ഇഷ്‌ടാനുസൃത സ്‌കീമ ക്ലാസ് നിർവചിച്ച് ബീം സ്‌കീമകളുമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന, NamedTuple ആണ് ഞങ്ങളുടെ ആദ്യ സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്, ബിഎംഎസ് സ്കീമ. ഈ ക്ലാസ് പിന്നീട് `beam.coders.registry.register_coder()` ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ സീരിയലൈസ് ചെയ്യാനും ഡീസീരിയലൈസ് ചെയ്യാനും ഉപയോഗിച്ച് രജിസ്റ്റർ ചെയ്യുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, "ഐഡൻ്റിറ്റി" ഫീൽഡ് അടങ്ങിയ പബ്/സബ് സന്ദേശങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, ഈ ഫീൽഡ് ഉണ്ടെന്നും ഒരു സ്ട്രിംഗ് ആയി ശരിയായി ടൈപ്പ് ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്നും സ്കീമ ഉറപ്പാക്കുന്നു.

സ്ക്രിപ്റ്റിൽ, `ParsePubSubMessage` DoFn ക്ലാസ് ഓരോ പബ്/സബ് സന്ദേശവും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. ഇവിടെ, സ്‌ക്രിപ്റ്റ് JSON-ഫോർമാറ്റ് ചെയ്‌ത ഡാറ്റ വായിക്കുകയും അത് ഡീകോഡ് ചെയ്യുകയും തുടർന്ന് മുൻകൂട്ടി നിർവ്വചിച്ച നിഘണ്ടു ഘടനയിലേക്ക് അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് എപ്പോഴെങ്കിലും ഇൻകമിംഗ് ഡാറ്റാ ഫീൽഡുകൾ കർശനമായ സ്കീമയിലേക്ക് മാപ്പ് ചെയ്യേണ്ടി വന്നിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, BigQuery-ൽ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നവയുമായി ഫീൽഡ് നാമങ്ങൾ സ്ഥിരമായി സൂക്ഷിക്കേണ്ടതിൻ്റെ പ്രാധാന്യം നിങ്ങൾ തിരിച്ചറിയും. ഈ സമീപനം പൈപ്പ്ലൈനിലുടനീളം സ്കീമ-നിർവചിച്ച പരിവർത്തനങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു, നിർവചിക്കാത്ത ആട്രിബ്യൂട്ടുകളിൽ നിന്നുള്ള പിശകുകൾ കുറയ്ക്കുന്നു. പൈപ്പ്‌ലൈൻ ഘട്ടങ്ങളിൽ ഉടനീളം സ്കീമ നടപ്പിലാക്കാൻ `beam.Map` ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഡാറ്റ പരിവർത്തനങ്ങളിലൂടെ നീങ്ങുമ്പോൾ അനുയോജ്യത കാര്യക്ഷമമാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. 🛠️

അപ്പാച്ചെ ബീമിലെ പാണ്ടകളുടെ സംയോജനം `PandasTransform` DoFn ക്ലാസ് ഉപയോഗിച്ചാണ് കൈവരിക്കുന്നത്, അവിടെ `to_dataframe` ഫംഗ്‌ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ ഡാറ്റയെ Pandas DataFrames-ലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. ഈ ഘട്ടം പാണ്ഡാസിൻ്റെ പരിവർത്തന കഴിവുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ അനുവദിക്കുന്നു, എന്നാൽ ഒരു സ്ട്രീമിംഗ് പൈപ്പ്ലൈനിൽ ഡാറ്റാഫ്രെയിമുകൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ബീം അനുയോജ്യമായ ഡാറ്റ തരങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നതിനാൽ ഇതിന് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വമായ സ്കീമ കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. പരിവർത്തനങ്ങൾക്ക് ശേഷം, ഡാറ്റ ഫ്രെയിമിൻ്റെ ഓരോ വരിയിലും ആവർത്തിക്കുന്ന ഒരു ലളിതമായ ലൂപ്പ് ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ ഒരു നിഘണ്ടു ഫോർമാറ്റിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. നിങ്ങൾ പാണ്ടസിനൊപ്പം പ്രവർത്തിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, ഇത് എത്രത്തോളം ശക്തമാണെന്ന് നിങ്ങൾക്കറിയാം, എന്നിരുന്നാലും ആട്രിബ്യൂട്ട് പിശകുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ അപ്പാച്ചെ ബീം സ്കീമകളുമായി അനുയോജ്യത ഉറപ്പാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.

അവസാനമായി, ഒരു BigQuery പട്ടികയിലേക്ക് ഫലങ്ങൾ വിന്യസിക്കുന്നതിലെ നിർണായക ഘട്ടമായ `WriteToBigQuery` ഫംഗ്‌ഷനിലൂടെ BigQuery-ലേക്ക് ഡാറ്റ എഴുതുന്നു. BigQuery-യ്‌ക്കായുള്ള ഒരു സ്‌കീമ ഉപയോഗിച്ചാണ് ഈ ഘട്ടം കോൺഫിഗർ ചെയ്‌തിരിക്കുന്നത്, കോളങ്ങളും ഡാറ്റാ തരങ്ങളും BigQuery പ്രതീക്ഷിക്കുന്നതുമായി യോജിപ്പിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഡാറ്റ കൂട്ടിച്ചേർക്കണോ അതോ തിരുത്തിയെഴുതണോ, അവ നിലവിലില്ലെങ്കിൽ പട്ടികകൾ സൃഷ്‌ടിക്കണോ എന്നതിനെ നിയന്ത്രിക്കുന്ന സ്‌ക്രിപ്‌റ്റ് എഴുതാനും സൃഷ്‌ടിക്കാനും 'WriteToBigQuery' ഉപയോഗിക്കുന്നു. തത്സമയ ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടുത്തൽ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഈ ഭാഗം പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്, കാരണം ഇത് പുതിയ പട്ടികകൾ ചലനാത്മകമായി സൃഷ്ടിക്കാനും തുടർച്ചയായ ഡാറ്റ റൈറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും പൈപ്പ്ലൈനെ അനുവദിക്കുന്നു. 🚀

സ്കീമ ഹാൻഡ്‌ലിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് അപ്പാച്ചെ ബീമിലെ ആട്രിബ്യൂട്ട് പിശകുകൾ പരിഹരിക്കുന്നു

അപ്പാച്ചെ ബീം ഉപയോഗിച്ച് പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റ് - പരിഹാരം 1: നെയിംഡ്ടൂപ്പിൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്കീമ നിർവചിക്കുന്നു

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()

ഇതര പരിഹാരം: ക്ലാസ്-ബേസ്ഡ് സ്കീമ ഉപയോഗിച്ച് അപ്പാച്ചെ ബീമിൽ സ്കീമ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുക

അപ്പാച്ചെ ബീം ഉപയോഗിച്ച് പൈത്തൺ സ്‌ക്രിപ്റ്റ് - പരിഹാരം 2: തരം പരിശോധനയ്‌ക്കൊപ്പം ക്ലാസ്-ബേസ്ഡ് സ്കീമ

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()

അപ്പാച്ചെ ബീമിൻ്റെ സ്കീമ പരിവർത്തനങ്ങളിലെ ആട്രിബ്യൂട്ട് പിശകുകൾ പരിഹരിക്കുന്നു

കൂടെ ജോലി ചെയ്യുമ്പോൾ അപ്പാച്ചെ ബീം Google Pub/Sub പോലുള്ള ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും അത് BigQuery-ലേക്ക് ലോഡുചെയ്യുന്നതിനും, സ്കീമയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പിശകുകൾ നേരിടുന്ന ഒരു സാധാരണ തടസ്സമാണ്. കുപ്രസിദ്ധമായത് പോലുള്ള ഈ പിശകുകൾ "AtributeError: 'MySchemaClassName' ഒബ്‌ജക്‌റ്റിന് ആട്രിബ്യൂട്ട് ഇല്ല", പൈപ്പ്‌ലൈൻ പരിവർത്തനങ്ങളിലുടനീളം ബീം സ്കീമ നിർവചനങ്ങളും തരം അനുയോജ്യതയും കർശനമായി നടപ്പിലാക്കുന്നതിനാലാണ് പലപ്പോഴും സംഭവിക്കുന്നത്. ഡാറ്റ സീരിയലൈസ് ചെയ്യാൻ ബീം കോഡറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്നതാണ് പലപ്പോഴും അവഗണിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു പ്രധാന വശം, ഇത് പാണ്ടാസ് പോലുള്ള മൂന്നാം കക്ഷി ടൂളുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ പ്രശ്‌നങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. അനുയോജ്യത ഉറപ്പാക്കാൻ, ഇഷ്‌ടാനുസൃത സ്‌കീമകൾ രജിസ്റ്റർ ചെയ്യുകയും ബീം രൂപാന്തരങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധാപൂർവം `to_dataframe()` ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.

ഉദാഹരണ പൈപ്പ്ലൈനിൽ, `beam.DoFn`, `beam.Map` എന്നിവയുടെ ഉപയോഗം ഓരോ ഡാറ്റാ ഘടകത്തിലും മോഡുലാർ പരിവർത്തനങ്ങൾ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് പാണ്ടകൾ പോലുള്ള ബാഹ്യ ലൈബ്രറികൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, `register_coder` അല്ലെങ്കിൽ സമാനമായ കോൺഫിഗറേഷനുകൾ വഴി കൃത്യമായ സ്കീമ രജിസ്ട്രേഷൻ ഇല്ലാതെ, ഡാറ്റ തരങ്ങൾ പൊരുത്തപ്പെടാത്തപ്പോൾ ബീം ആട്രിബ്യൂട്ട് പിശകുകൾ സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം. ഇൻകമിംഗ് ഡാറ്റ ഫോർമാറ്റിൽ അല്പം വ്യത്യാസപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന തത്സമയ പ്രോസസ്സിംഗിൽ ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ പ്രത്യേകിച്ചും സാധാരണമാണ്. ഇത്തരം പ്രശ്‌നങ്ങൾ തടയുന്നതിനുള്ള ഒരു ലളിതമായ മാർഗ്ഗം ഇൻകമിംഗ് ഡാറ്റയെ വ്യക്തമായി പരിവർത്തനം ചെയ്യുക എന്നതാണ് പൈത്തൺ നിഘണ്ടു തുടർന്ന് `NamedTuple` അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ഘടനാപരമായ ക്ലാസ് ഉപയോഗിച്ച് അത് വീണ്ടും ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യുന്നു. 🛠️

സ്കീമ പിശകുകൾക്കപ്പുറം, ശരിയായ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ നിന്നും പരിശോധനയിൽ നിന്നും ബീം പൈപ്പ്ലൈനുകൾക്ക് പ്രയോജനം ലഭിക്കും. ഓരോ `DoFn` പരിവർത്തനത്തിലും ഇഷ്‌ടാനുസൃത മൂല്യനിർണ്ണയം അല്ലെങ്കിൽ ടൈപ്പ്-ചെക്കിംഗ് ഫംഗ്‌ഷനുകൾ ചേർക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾക്ക് സ്‌കീമയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രശ്‌നങ്ങൾ നേരത്തെ തന്നെ കണ്ടെത്താനാകും. കൂടാതെ, ബീമിലും BigQuery ടേബിൾ സ്കീമയിലും സ്കീമ വിവരങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കുന്നത് വിന്യാസം ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഇതുവഴി, BigQuery-യിലെ ഒരു കോളം നിങ്ങളുടെ സ്‌കീമ നിർവചനവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ലെങ്കിൽ, കണ്ടെത്താനാകാത്ത റൺടൈം പ്രശ്‌നങ്ങൾ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നതിന് പകരം നിങ്ങൾക്ക് ഒരു വിവരദായക പിശക് ലഭിക്കും. അപ്പാച്ചെ ബീമിലെ സ്കീമകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് സങ്കീർണ്ണമാണെങ്കിലും, ഈ ക്രമീകരണങ്ങൾ ഡാറ്റാ സമഗ്രത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, ഇത് പൈപ്പ്ലൈനെ കൂടുതൽ സുസ്ഥിരവും വിശ്വസനീയവുമാക്കുന്നു. 🚀

അപ്പാച്ചെ ബീം സ്കീമ പിശകുകളെക്കുറിച്ച് സാധാരണയായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ

"AtributeError: 'MySchemaClassName' ഒബ്‌ജക്‌റ്റിന് ആട്രിബ്യൂട്ട് ഇല്ല" എന്ന പിശകിന് കാരണമെന്താണ്?
ഒരു ഒബ്‌ജക്റ്റിനായി നിർവചിച്ചിരിക്കുന്ന സ്കീമയും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റയും തമ്മിൽ പൊരുത്തക്കേടുണ്ടാകുമ്പോൾ ഈ പിശക് പലപ്പോഴും അപ്പാച്ചെ ബീമിൽ സംഭവിക്കുന്നു. സ്കീമകൾ ഉപയോഗിച്ച് വ്യക്തമായി രജിസ്റ്റർ ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക beam.coders.registry.register_coder.
അപ്പാച്ചെ ബീമിൽ എനിക്ക് എങ്ങനെ ഒരു ഇഷ്‌ടാനുസൃത സ്കീമ രജിസ്റ്റർ ചെയ്യാം?
അപ്പാച്ചെ ബീമിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ഇഷ്‌ടാനുസൃത സ്കീമ ഉപയോഗിച്ച് നിർവചിക്കാം typing.NamedTuple ഘടനാപരമായ ഡാറ്റയ്ക്കായി, തുടർന്ന് അത് രജിസ്റ്റർ ചെയ്യുക beam.coders.RowCoder സീരിയലൈസേഷൻ നിയന്ത്രിക്കാൻ.
ഉപയോഗിക്കുന്നതിൻ്റെ ഉദ്ദേശ്യം എന്താണ് to_dataframe ഒരു ബീം പൈപ്പ് ലൈനിൽ?
to_dataframe ഒരു ബീം പിസി ശേഖരത്തെ ഒരു പാണ്ടാസ് ഡാറ്റാഫ്രെയിം ആക്കി മാറ്റുന്നു, പരിവർത്തനങ്ങൾക്കായി പാണ്ടാസ് ഫംഗ്‌ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ആട്രിബ്യൂട്ട് പിശകുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ ഡാറ്റ സ്കീമയ്ക്ക് അനുയോജ്യമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.
ബീമും ബിഗ്ക്വറിയും തമ്മിലുള്ള തരം പൊരുത്തക്കേടുകൾ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യാം?
BigQuery സ്കീമ ബീമിൽ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്ന ഡാറ്റാ സ്കീമയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. ഉപയോഗിക്കുക WriteToBigQuery സ്‌കീമ എൻഫോഴ്‌സ്‌മെൻ്റിനൊപ്പം, പൈപ്പ്‌ലൈനിൻ്റെ തുടക്കത്തിൽ ഡാറ്റ തരങ്ങൾ സാധൂകരിക്കുക.
പൈപ്പ് ലൈൻ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് എനിക്ക് സ്കീമ പിശകുകൾ കണ്ടെത്താനാകുമോ?
അതെ, ഓരോന്നിലും ഇഷ്‌ടാനുസൃത വാലിഡേറ്ററുകൾ ചേർക്കുന്നതിലൂടെ DoFn ക്ലാസ്, പൈപ്പ്‌ലൈൻ പിശകുകൾക്ക് കാരണമാകുന്നതിന് മുമ്പ് നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ ഫോർമാറ്റുകൾ പരിശോധിക്കാം.
ഉപയോഗിക്കുന്നത് beam.Map അതിനേക്കാൾ നല്ലത് beam.DoFn പരിവർത്തനങ്ങൾക്കായി?
ഇതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. beam.Map നേരായ പരിവർത്തനങ്ങൾക്ക് ലളിതമാണ്, പക്ഷേ beam.DoFn സങ്കീർണ്ണമായ യുക്തിക്ക് കൂടുതൽ വഴക്കം നൽകുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും സ്കീമ ക്രമീകരണങ്ങൾ ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ.
എന്തുകൊണ്ടാണ് ബീം പൈപ്പ്ലൈന് വ്യക്തമായ ആവശ്യം with_output_types പ്രഖ്യാപനങ്ങൾ?
പരിവർത്തനങ്ങളിലുടനീളം സ്കീമ സമഗ്രത നിലനിർത്തുന്നതിന് അപ്പാച്ചെ ബീം തരം സുരക്ഷ നടപ്പിലാക്കുന്നു. ഉപയോഗിക്കുന്നത് with_output_types പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന തരങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കാനും റൺടൈം പിശകുകൾ തടയാനും സഹായിക്കുന്നു.
എങ്ങനെ ചെയ്യുന്നു ParsePubSubMessage ഉദാഹരണത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കണോ?
ParsePubSubMessage എ ആണ് DoFn JSON സന്ദേശങ്ങൾ ഡീകോഡ് ചെയ്യുകയും പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന സ്കീമ ഫോർമാറ്റ് പ്രയോഗിക്കുകയും പൈപ്പ്ലൈനിൽ കൂടുതൽ പ്രോസസ്സിംഗിനായി അത് നൽകുകയും ചെയ്യുന്ന ഫംഗ്ഷൻ.
ബീമിലെ നെസ്റ്റഡ് ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് എനിക്ക് സ്‌കീമകൾ ഉപയോഗിക്കാമോ?
അതെ, അപ്പാച്ചെ ബീം സങ്കീർണ്ണമായ സ്കീമകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. ഉപയോഗിക്കുക NamedTuple നെസ്റ്റഡ് സ്കീമകൾക്കായി അവ രജിസ്റ്റർ ചെയ്യുക RowCoder ശരിയായ സീരിയലൈസേഷനായി.
എന്താണ് തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം DirectRunner ബീമിലെ മറ്റ് ഓട്ടക്കാരും?
DirectRunner പ്രധാനമായും പ്രാദേശിക പരിശോധനയ്ക്കാണ്. ഉൽപ്പാദനത്തിനായി, റണ്ണേഴ്സ് പോലുള്ളവ ഉപയോഗിക്കുക DataflowRunner ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡിൽ പൈപ്പ് ലൈനുകൾ വിന്യസിക്കാൻ.

പൊതിയുന്നു: അപ്പാച്ചെ ബീം ആട്രിബ്യൂട്ട് പിശകുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു

ആട്രിബ്യൂട്ട് പിശകുകളുടെ മൂലകാരണം മനസ്സിലാക്കുന്നു അപ്പാച്ചെ ബീം-പലപ്പോഴും സ്കീമ തെറ്റായി ക്രമപ്പെടുത്തൽ കാരണം - ഭാവിയിലെ പ്രശ്നങ്ങൾ തടയാനും ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് വിശ്വാസ്യത മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും. സ്കീമകൾ രജിസ്റ്റർ ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും തരം അനുയോജ്യത ഉറപ്പാക്കുന്നതിലൂടെയും ഘടനാപരമായ പരിവർത്തനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെയും, "AtributeError" പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രായോഗിക ഘട്ടങ്ങൾ ഈ ഗൈഡ് നൽകുന്നു.

ഈ പരിഹാരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, സ്കീമ സമഗ്രത നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് തന്നെ, പബ്/സബ് മുതൽ BigQuery വരെയുള്ള തത്സമയ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന പൈപ്പ്ലൈനുകൾ നിങ്ങൾക്ക് ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ നിർമ്മിക്കാനാകും. വ്യക്തിഗത പ്രോജക്റ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതോ ഉൽപ്പാദന പരിതസ്ഥിതിയിൽ സ്കെയിലിംഗോ ആയാലും ഡാറ്റ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും ശക്തവും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ എളുപ്പവുമാക്കാൻ ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ സഹായിക്കുന്നു. 🚀

അപ്പാച്ചെ ബീം ആട്രിബ്യൂട്ട് പിശകുകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ഉറവിടങ്ങളും റഫറൻസുകളും

അപ്പാച്ചെ ബീമിലെ സ്കീമ രജിസ്ട്രേഷനും സീരിയലൈസേഷൻ പ്രശ്‌നങ്ങളും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ കോഡറുകളും സ്കീമകളും സംബന്ധിച്ച ഔദ്യോഗിക അപ്പാച്ചെ ബീം ഡോക്യുമെൻ്റേഷനിൽ നിന്ന് പരാമർശിച്ചു: അപ്പാച്ചെ ബീം ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ .
അപ്പാച്ചെ ബീം പൈപ്പ്ലൈനുകൾക്കൊപ്പം പബ്/സബ്, ബിഗ്ക്വറി എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നത് സംബന്ധിച്ച വിശദാംശങ്ങൾ Google ക്ലൗഡിൻ്റെ ഡാറ്റാഫ്ലോ ഇൻ്റഗ്രേഷൻ ഗൈഡുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്: Google ക്ലൗഡ് ഡാറ്റാഫ്ലോ ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ .
കാര്യക്ഷമമായ ഡാറ്റാ പരിവർത്തനത്തിനായി പാണ്ടകളെ അപ്പാച്ചെ ബീമുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങൾ കമ്മ്യൂണിറ്റി ഫോറങ്ങളിൽ നിന്നും ബീമിൻ്റെ GitHub ചർച്ചകളിൽ നിന്നും ശേഖരിച്ചു: അപ്പാച്ചെ ബീം GitHub ചർച്ചകൾ .