Hoe Apache Beam's AttributeError te repareren: Het object "BmsSchema" is attribuutvrij. "element_type"

Attribuutfouten in Apache Beam aanpakken met schemaverwerking

Python-script met Apache Beam - Oplossing 1: schema definiëren met 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()

Alternatieve oplossing: schemakenmerken verwerken in Apache Beam met op klassen gebaseerd schema

Python-script met Apache Beam - Oplossing 2: op klassen gebaseerd schema met typecontrole

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()

Veelgestelde vragen over Apache Beam Schema-fouten

1. Wat veroorzaakt de fout 'AttributeError: 'MySchemaClassName' object heeft geen attribuut'?
2. Deze fout treedt vaak op in Apache Beam wanneer er een discrepantie bestaat tussen het schema dat voor een object is gedefinieerd en de gegevens die worden verwerkt. Zorg ervoor dat schema's expliciet worden geregistreerd met behulp van beam.coders.registry.register_coder.
3. Hoe kan ik een aangepast schema registreren in Apache Beam?
4. In Apache Beam kunt u een aangepast schema definiëren met behulp van typing.NamedTuple voor gestructureerde gegevens en registreer deze vervolgens bij beam.coders.RowCoder om de serialisatie te beheren.
5. Wat is het doel van het gebruik to_dataframe in een Beam-pijpleiding?
6. to_dataframe converteert een Beam PCollection naar een Pandas DataFrame, waardoor u Pandas-functies voor transformaties kunt gebruiken. Zorg ervoor dat gegevens schema-compatibel zijn om attribuutfouten te voorkomen.
7. Hoe ga ik om met typeverschillen tussen Beam en BigQuery?
8. Zorg ervoor dat het BigQuery-schema overeenkomt met het gegevensschema dat is gedefinieerd in Beam. Gebruik WriteToBigQuery met schemahandhaving en valideer gegevenstypen vroeg in de pijplijn.
9. Kan ik schemafouten opvangen voordat de pijplijn wordt uitgevoerd?
10. Ja, door binnen elke validator aangepaste validator toe te voegen DoFn class, kunt u gegevensformaten controleren voordat ze pijplijnfouten veroorzaken.
11. Gebruikt beam.Map beter dan beam.DoFn voor transformaties?
12. Het hangt ervan af. beam.Map is eenvoudig voor eenvoudige transformaties, maar beam.DoFn biedt meer flexibiliteit voor complexe logica, vooral wanneer schemaaanpassingen vereist zijn.
13. Waarom vereist de Beam-pijplijn expliciete with_output_types verklaringen?
14. Apache Beam dwingt typeveiligheid af om de schema-integriteit bij transformaties te behouden. Gebruiken with_output_types helpt bij het afdwingen van verwachte typen en het voorkomen van runtimefouten.
15. Hoe werkt ParsePubSubMessage werken in het voorbeeld?
16. ParsePubSubMessage is een DoFn functie die JSON-berichten decodeert, de verwachte schema-indeling toepast en deze oplevert voor verdere verwerking in de pijplijn.
17. Kan ik schema's met geneste objecten in Beam gebruiken?
18. Ja, Apache Beam ondersteunt complexe schema's. Gebruik NamedTuple voor geneste schema's en registreer ze bij RowCoder voor een goede serialisatie.
19. Wat is het verschil tussen DirectRunner en andere lopers in Beam?
20. DirectRunner is voornamelijk bedoeld voor lokaal testen. Gebruik voor productie lopers zoals DataflowRunner om pijplijnen te implementeren op Google Cloud.

Afronding: Apache Beam-attribuutfouten aanpakken

Inzicht in de hoofdoorzaak van attribuutfouten in Apachestraalkan, vaak als gevolg van een verkeerde uitlijning van het schema, toekomstige problemen voorkomen en de betrouwbaarheid van de gegevensverwerking verbeteren. Door schema's te registreren, typecompatibiliteit te garanderen en gestructureerde transformaties te gebruiken, biedt deze handleiding praktische stappen om het probleem "AttributeError" op te lossen.

Met deze oplossingen kunt u vol vertrouwen pijplijnen bouwen die realtime gegevens van Pub/Sub tot BigQuery verwerken, terwijl de schema-integriteit behouden blijft. Deze technieken helpen datapijplijnen efficiënter, robuuster en gemakkelijker te beheren te maken, of het nu gaat om individuele projecten of om schaalvergroting in een productieomgeving. 🚀