Cara Membetulkan AttributeError Apache Beam: Objek BmsSchema

Mia Chevalier

Jumaat, 8 November 2024 4:25:10 PG

Memahami Ralat Atribut Semasa Menukar kepada DataFrames dalam Apache Beam
Ralat boleh menjadi bahagian pengekodan yang tidak dapat dielakkan, terutamanya apabila menyelam ke dalam alat pemprosesan data yang berkuasa seperti . Jika anda telah menemui "AttributeError" semasa bekerja dengan , anda tidak bersendirian.
Dalam kes ini, saya akan berkongsi cara saya menemui objek `'BmsSchema' tidak mempunyai ralat 'elemen_jenis'` atribut semasa menyediakan saluran paip Apache Beam untuk mengendalikan data masa nyata. Ralat ini selalunya kelihatan samar-samar, tetapi ia biasanya menunjukkan masalah dengan definisi skema dalam saluran paip anda. 🛠️
Apache Beam sangat baik untuk membina saluran paip data berskala, dan menyepadukannya dengan alatan seperti dan menjadikannya sangat serba boleh. Walau bagaimanapun, isu keserasian skema dan jenis, seperti yang kami tangani, boleh timbul dan mengganggu aliran kerja. Menyahpepijat ralat ini membantu memahami dengan lebih baik penguatkuasaan skema Beam dan penyepaduan DataFrame.
Di sini, kami akan menyelami punca ralat ini, memeriksa persediaan kod dan membincangkan penyelesaian praktikal. Dengan beberapa tweak, anda akan berjaya memproses data Pub/Sub ke dalam BigQuery tanpa menyentuh batu penghalang biasa ini. 🚀

Perintah Penerangan Penggunaan

beam.coders.registry.register_coder() Mendaftarkan pengekod tersuai untuk kelas tertentu dalam Apache Beam, membenarkan Beam mensiri dan menyahsiri kejadian kelas dengan cekap. Penting untuk menggunakan skema tersuai dengan jenis NamedTuple dalam saluran paip Beam.

to_dataframe() Menukar Apache Beam PCollections kepada Pandas DataFrames. Ini membolehkan penggunaan Panda untuk transformasi tetapi memerlukan keserasian antara skema Beam dan struktur DataFrame, yang kadangkala boleh menyebabkan ralat atribut jika tidak dikendalikan dengan betul.

beam.DoFn Mentakrifkan fungsi pemprosesan tersuai dalam Apache Beam. Digunakan di sini untuk mencipta fungsi untuk menghuraikan mesej Pub/Sub dan melaksanakan transformasi pada setiap elemen dalam saluran paip, membenarkan segmen kod modular dan boleh digunakan semula.

with_output_types() Menentukan jenis keluaran langkah transformasi dalam saluran paip Rasuk. Perintah ini menguatkuasakan ketekalan skema, yang membantu mencegah ralat atribut dengan memastikan data output mematuhi jenis yang dijangkakan, seperti skema NamedTuple.

WriteToBigQuery Menulis data daripada saluran paip terus ke dalam jadual BigQuery. Perintah ini membenarkan definisi skema untuk BigQuery dan boleh mengendalikan operasi penulisan data penstriman, yang penting untuk pengingesan data masa nyata daripada saluran paip Apache Beam.

beam.io.ReadFromPubSub Membaca data daripada langganan Google Cloud Pub/Sub, bertindak sebagai sumber penstriman data dalam Apache Beam. Perintah ini memulakan aliran data saluran paip dan dikonfigurasikan untuk mengendalikan pengingesan mesej masa nyata.

StandardOptions.streaming Mengkonfigurasikan saluran paip untuk beroperasi dalam mod penstriman, membenarkannya memproses aliran data berterusan daripada Pub/Sub. Tetapan ini diperlukan untuk mengendalikan pengingesan data langsung dan memastikan saluran paip tidak ditamatkan sebelum waktunya.

PipelineOptions Memulakan pilihan konfigurasi untuk saluran paip Apache Beam, termasuk ID projek, jenis pelari dan lokasi storan sementara. Tetapan ini adalah penting untuk menggunakan saluran paip ke persekitaran awan seperti Dataflow.

beam.ParDo() Menggunakan transformasi tersuai yang ditakrifkan dalam DoFn kepada setiap elemen dalam saluran paip. Perintah ini penting untuk melaksanakan fungsi seperti menghuraikan mesej dan menggunakan transformasi skema pada elemen individu dalam saluran paip.

Perintah	Penerangan Penggunaan
beam.coders.registry.register_coder()	Mendaftarkan pengekod tersuai untuk kelas tertentu dalam Apache Beam, membenarkan Beam mensiri dan menyahsiri kejadian kelas dengan cekap. Penting untuk menggunakan skema tersuai dengan jenis NamedTuple dalam saluran paip Beam.
to_dataframe()	Menukar Apache Beam PCollections kepada Pandas DataFrames. Ini membolehkan penggunaan Panda untuk transformasi tetapi memerlukan keserasian antara skema Beam dan struktur DataFrame, yang kadangkala boleh menyebabkan ralat atribut jika tidak dikendalikan dengan betul.
beam.DoFn	Mentakrifkan fungsi pemprosesan tersuai dalam Apache Beam. Digunakan di sini untuk mencipta fungsi untuk menghuraikan mesej Pub/Sub dan melaksanakan transformasi pada setiap elemen dalam saluran paip, membenarkan segmen kod modular dan boleh digunakan semula.
with_output_types()	Menentukan jenis keluaran langkah transformasi dalam saluran paip Rasuk. Perintah ini menguatkuasakan ketekalan skema, yang membantu mencegah ralat atribut dengan memastikan data output mematuhi jenis yang dijangkakan, seperti skema NamedTuple.
WriteToBigQuery	Menulis data daripada saluran paip terus ke dalam jadual BigQuery. Perintah ini membenarkan definisi skema untuk BigQuery dan boleh mengendalikan operasi penulisan data penstriman, yang penting untuk pengingesan data masa nyata daripada saluran paip Apache Beam.
beam.io.ReadFromPubSub	Membaca data daripada langganan Google Cloud Pub/Sub, bertindak sebagai sumber penstriman data dalam Apache Beam. Perintah ini memulakan aliran data saluran paip dan dikonfigurasikan untuk mengendalikan pengingesan mesej masa nyata.
StandardOptions.streaming	Mengkonfigurasikan saluran paip untuk beroperasi dalam mod penstriman, membenarkannya memproses aliran data berterusan daripada Pub/Sub. Tetapan ini diperlukan untuk mengendalikan pengingesan data langsung dan memastikan saluran paip tidak ditamatkan sebelum waktunya.
PipelineOptions	Memulakan pilihan konfigurasi untuk saluran paip Apache Beam, termasuk ID projek, jenis pelari dan lokasi storan sementara. Tetapan ini adalah penting untuk menggunakan saluran paip ke persekitaran awan seperti Dataflow.
beam.ParDo()	Menggunakan transformasi tersuai yang ditakrifkan dalam DoFn kepada setiap elemen dalam saluran paip. Perintah ini penting untuk melaksanakan fungsi seperti menghuraikan mesej dan menggunakan transformasi skema pada elemen individu dalam saluran paip.

Menyelesaikan Masalah Ralat Atribut dalam Pengendalian Skema Apache Beam

Skrip Apache Beam yang disediakan bertujuan untuk menyediakan saluran paip data yang teguh yang dibaca daripada Google Cloud Pub/Sub, mengubah data dengan Panda dan menulisnya ke BigQuery. Ralat, objek `'BmsSchema' tidak mempunyai atribut 'elemen_jenis'`, sering berlaku disebabkan oleh salah jajaran dalam pengendalian skema atau keserasian antara sistem jenis Beam dan bingkai data. Skrip pertama kami menggunakan NamedTuple, khusus disesuaikan untuk berfungsi dengan skema Beam dengan mentakrifkan kelas skema tersuai, . Kelas ini kemudiannya didaftarkan menggunakan `beam.coders.registry.register_coder()` untuk mensiri dan menyahsiri data dengan berkesan. Contohnya, apabila mengendalikan mesej Pub/Sub yang mengandungi medan "identitas", skema memastikan medan ini hadir dan ditaip dengan betul sebagai rentetan.

Dalam skrip, kelas DoFn `ParsePubSubMessage` memproses setiap mesej Pub/Sub. Di sini, skrip membaca data berformat JSON, menyahkodnya dan kemudian mengemas kininya ke dalam struktur kamus yang telah ditetapkan. Jika anda pernah terpaksa memetakan medan data masuk kepada skema yang ketat, anda akan menyedari kepentingan mengekalkan nama medan selaras dengan yang dijangkakan dalam BigQuery. Pendekatan ini membolehkan kami menggunakan transformasi yang ditentukan skema merentas saluran paip, meminimumkan ralat daripada atribut yang tidak ditentukan. Menggunakan `beam.Map` untuk menguatkuasakan skema merentas langkah saluran paip membantu menyelaraskan keserasian semasa data bergerak melalui transformasi. 🛠️

Penyepaduan Pandas dalam Apache Beam dicapai dengan kelas `PandasTransform` DoFn, di mana kami menukar data kepada Pandas DataFrames menggunakan fungsi `to_dataframe`. Langkah ini membolehkan untuk memanfaatkan keupayaan transformasi Pandas, tetapi ia juga memerlukan pengendalian skema yang teliti kerana Beam menjangkakan jenis data yang serasi apabila menggunakan DataFrames dalam saluran paip penstriman. Selepas transformasi, data ditukar kembali kepada format kamus menggunakan gelung mudah yang berulang pada setiap baris DataFrame. Jika anda telah bekerja dengan Pandas, anda tahu betapa hebatnya ini, walaupun memastikan keserasian dengan skema Apache Beam adalah penting untuk mengelakkan ralat atribut.

Akhir sekali, data ditulis kepada BigQuery melalui fungsi `WriteToBigQuery`, satu langkah penting dalam mengaturkan hasil ke dalam jadual BigQuery. Langkah ini dikonfigurasikan dengan skema untuk BigQuery, memastikan lajur dan jenis data sejajar dengan apa yang BigQuery jangkakan. Skrip menggunakan `WriteToBigQuery` untuk mentakrifkan menulis dan membuat pelupusan, yang mengawal sama ada data harus ditambah atau ditulis ganti dan sama ada jadual perlu dibuat jika ia tidak wujud. Bahagian ini amat berguna dalam senario pengingesan data masa nyata, kerana ia membolehkan saluran paip mencipta jadual baharu secara dinamik dan mengendalikan penulisan data berterusan. 🚀

Menangani Ralat Atribut dalam Apache Beam dengan Pengendalian Skema

Skrip Python Menggunakan Apache Beam - Penyelesaian 1: Mentakrifkan Skema dengan 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()

Penyelesaian Alternatif: Mengendalikan Atribut Skema dalam Apache Beam dengan Skema Berasaskan Kelas

Skrip Python Menggunakan Apache Beam - Penyelesaian 2: Skema Berasaskan Kelas dengan Semakan Jenis

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()

Menyelesaikan Ralat Atribut dalam Penukaran Skema Apache Beam

Apabila bekerja dengan untuk memproses data daripada sumber seperti Google Pub/Sub dan memuatkannya ke dalam BigQuery, batu penghalang biasa menghadapi ralat berkaitan skema. Kesilapan ini, seperti yang terkenal , sering berlaku kerana Beam menguatkuasakan definisi skema dan keserasian jenis dengan ketat merentas transformasi saluran paip. Satu aspek penting yang sering diabaikan ialah Beam menggunakan pengekod untuk mensiri data, yang boleh membawa kepada isu apabila menyepadukan alat pihak ketiga seperti Pandas. Untuk memastikan keserasian, anda perlu mendaftarkan skema tersuai dan menggunakan `to_dataframe()` dengan berhati-hati dalam transformasi Beam.

Dalam saluran paip contoh, penggunaan `beam.DoFn` dan `beam.Map` membenarkan transformasi modular pada setiap elemen data, menjadikannya lebih mudah untuk menggabungkan perpustakaan luaran seperti Pandas. Walau bagaimanapun, tanpa pendaftaran skema yang tepat melalui `register_coder` atau konfigurasi yang serupa, Beam boleh membuang ralat atribut apabila jenis data tidak sepadan. Isu ini adalah perkara biasa dalam pemprosesan masa nyata, yang mana data masuk mungkin berbeza sedikit dalam format. Cara mudah untuk mengelakkan isu tersebut adalah dengan menukar data masuk secara eksplisit kepada a dan kemudian memformatkannya semula menggunakan `NamedTuple` atau kelas berstruktur. 🛠️

Selain ralat skema, saluran paip Beam boleh mendapat manfaat daripada pengendalian dan ujian ralat yang betul. Dengan menambahkan pengesah tersuai atau fungsi semakan jenis dalam setiap transformasi `DoFn`, anda boleh menangkap isu berkaitan skema lebih awal. Selain itu, menentukan maklumat skema dalam Beam dan dalam skema jadual BigQuery memastikan penjajaran. Dengan cara ini, jika jenis lajur dalam BigQuery tidak sepadan dengan definisi skema anda, anda akan menerima ralat bermaklumat dan bukannya menghadapi isu masa jalan yang tidak dapat dikesan. Walaupun pengendalian skema dalam Apache Beam boleh menjadi rumit, pelarasan ini meningkatkan integriti data, menjadikan saluran paip lebih berdaya tahan dan boleh dipercayai. 🚀

Apakah yang menyebabkan ralat "AttributeError: 'MySchemaClassName' tidak mempunyai atribut"?
Ralat ini sering berlaku dalam Apache Beam apabila terdapat ketidakpadanan antara skema yang ditentukan untuk objek dan data yang sedang diproses. Pastikan skema didaftarkan secara eksplisit menggunakan .
Bagaimanakah saya boleh mendaftarkan skema tersuai dalam Apache Beam?
Dalam Apache Beam, anda boleh menentukan skema tersuai menggunakan untuk data berstruktur, dan kemudian daftarkannya dengan untuk menguruskan siri.
Apakah tujuan menggunakan dalam saluran paip Rasuk?
menukar Beam PCollection kepada Pandas DataFrame, membolehkan anda menggunakan fungsi Pandas untuk transformasi. Pastikan data serasi dengan skema untuk mengelakkan ralat atribut.
Bagaimanakah cara saya mengendalikan jenis ketidakpadanan antara Beam dan BigQuery?
Pastikan bahawa skema BigQuery sepadan dengan skema data yang ditakrifkan dalam Beam. guna dengan penguatkuasaan skema dan sahkan jenis data pada awal perancangan.
Bolehkah saya menangkap ralat skema sebelum menjalankan saluran paip?
Ya, dengan menambahkan pengesah tersuai dalam setiap satu kelas, anda boleh menyemak format data sebelum ia menyebabkan ralat saluran paip.
sedang menggunakan lebih baik daripada untuk transformasi?
Ia bergantung. adalah mudah untuk transformasi yang mudah, tetapi memberikan lebih fleksibiliti untuk logik yang kompleks, terutamanya apabila pelarasan skema diperlukan.
Mengapa saluran paip Beam memerlukan eksplisit pengisytiharan?
Apache Beam menguatkuasakan keselamatan jenis untuk mengekalkan integriti skema merentas transformasi. menggunakan membantu menguatkuasakan jenis yang dijangkakan dan mencegah ralat masa jalan.
Bagaimana kerja dalam contoh?
ialah a fungsi yang menyahkod mesej JSON, menggunakan format skema yang dijangkakan dan menghasilkannya untuk pemprosesan selanjutnya dalam perancangan.
Bolehkah saya menggunakan skema dengan objek bersarang dalam Beam?
Ya, Apache Beam menyokong skema yang kompleks. guna untuk skema bersarang dan daftarkannya dengan untuk bersiri yang betul.
Apakah perbezaan antara dan pelari lain di Beam?
adalah terutamanya untuk ujian tempatan. Untuk pengeluaran, gunakan pelari seperti untuk menggunakan saluran paip pada Google Cloud.

Memahami punca ralat atribut dalam —selalunya disebabkan oleh salah jajaran skema—boleh menghalang isu masa depan dan meningkatkan kebolehpercayaan pemprosesan data. Dengan mendaftarkan skema, memastikan keserasian jenis dan menggunakan transformasi berstruktur, panduan ini menyediakan langkah praktikal untuk menyelesaikan isu "AttributeError".

Dengan penyelesaian ini, anda dengan yakin boleh membina saluran paip yang mengendalikan data masa nyata daripada Pub/Sub kepada BigQuery, sambil mengekalkan integriti skema. Teknik ini membantu menjadikan saluran paip data lebih cekap, teguh dan lebih mudah untuk diurus, sama ada bekerja pada projek individu atau penskalaan dalam persekitaran pengeluaran. 🚀

Maklumat tentang pengendalian pendaftaran skema dan isu bersiri dalam Apache Beam telah dirujuk daripada dokumentasi Apache Beam rasmi mengenai pengekod dan skema: Dokumentasi Apache Beam .
Butiran tentang menggunakan saluran paip Pub/Sub dan BigQuery dengan Apache Beam adalah berdasarkan panduan penyepaduan Aliran Data Google Cloud: Dokumentasi Aliran Data Awan Google .
Amalan terbaik untuk menyepadukan Panda dengan Apache Beam untuk transformasi data yang cekap dikumpulkan daripada forum komuniti dan perbincangan GitHub Beam: Perbincangan GitHub Apache Beam .

Cara Membetulkan AttributeError Apache Beam: Objek "BmsSchema" adalah bebas atribut. "jenis_elemen"

Menyelesaikan Masalah Ralat Atribut dalam Pengendalian Skema Apache Beam

Menangani Ralat Atribut dalam Apache Beam dengan Pengendalian Skema

Penyelesaian Alternatif: Mengendalikan Atribut Skema dalam Apache Beam dengan Skema Berasaskan Kelas

Menyelesaikan Ralat Atribut dalam Penukaran Skema Apache Beam