ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਦੀ ਐਟਰੀਬਿਊਟ

Mia Chevalier

ਸ਼ੁੱਕਰਵਾਰ, 8 ਨਵੰਬਰ 2024 4:48:13 ਪੂ.ਦੁ.

ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਸਮੇਂ ਗੁਣਾਂ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਗਲਤੀਆਂ ਕੋਡਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਅਟੱਲ ਹਿੱਸਾ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਗੋਤਾਖੋਰੀ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ. ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇੱਕ "AttributeError" ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਦਾ ਟੂ_ਡਾਟਾਫ੍ਰੇਮ ਮੋਡੀਊਲ, ਤੁਸੀਂ ਇਕੱਲੇ ਨਹੀਂ ਹੋ।

ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਸਾਂਝਾ ਕਰਾਂਗਾ ਕਿ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹੈਂਡਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ Apache ਬੀਮ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੌਰਾਨ ਮੈਨੂੰ `'BmsSchema' ਵਸਤੂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ 'element_type'` ਗਲਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਗਲਤੀ ਅਕਸਰ ਗੁਪਤ ਜਾਪਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਸਕੀਮਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮੁੱਦੇ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। 🛠️

ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਸਕੇਲੇਬਲ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ Google Pub/Sub ਅਤੇ BigQuery ਇਸ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਬਹੁਮੁਖੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਕੀਮਾ ਅਤੇ ਟਾਈਪ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਮੁੱਦੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨਾ ਬੀਮ ਦੇ ਸਕੀਮਾ ਲਾਗੂਕਰਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾਫ੍ਰੇਮ ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇੱਥੇ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਗਲਤੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵਿੱਚ ਡੁਬਕੀ ਲਵਾਂਗੇ, ਕੋਡ ਸੈੱਟਅੱਪ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂਗੇ, ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਹੱਲਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ। ਕੁਝ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਆਮ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪਬ/ਸਬ ਡੇਟਾ ਨੂੰ BigQuery ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੋਗੇ। 🚀

ਹੁਕਮ	ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਵੇਰਵਾ
beam.coders.registry.register_coder()	ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਲਾਸ ਲਈ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਕੋਡਰ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬੀਮ ਨੂੰ ਕਲਾਸ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ ਅਤੇ ਡੀਸੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਬੀਮ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ NamedTuple ਕਿਸਮਾਂ ਨਾਲ ਕਸਟਮ ਸਕੀਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ।
to_dataframe()	ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਪੀਸੀ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪਾਂਡਾਸ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਪਾਂਡਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਬੀਮ ਸਕੀਮਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਈ ਵਾਰ ਗੁਣ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਿਆ ਨਾ ਗਿਆ ਹੋਵੇ।
beam.DoFn	ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ Pub/Sub ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹਰੇਕ ਤੱਤ 'ਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਕਰਨ ਲਈ ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਿਊਲਰ ਅਤੇ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਕੋਡ ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ।
with_output_types()	ਇੱਕ ਬੀਮ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮ ਸਟੈਪ ਦੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਸਕੀਮਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਕੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟ ਡੇਟਾ ਉਮੀਦ ਵਾਲੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ NamedTuple ਸਕੀਮਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ।
WriteToBigQuery	ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਤੋਂ ਸਿੱਧਾ BigQuery ਸਾਰਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਲਿਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਮਾਂਡ BigQuery ਲਈ ਸਕੀਮਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ Apache Beam ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਤੋਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡਾਟਾ ਇੰਜੈਸ਼ਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਡੇਟਾ ਰਾਈਟ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੀ ਹੈ।
beam.io.ReadFromPubSub	Apache Beam ਵਿੱਚ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, Google ਕਲਾਉਡ ਪਬ/ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਸੰਦੇਸ਼ ਇੰਜੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
StandardOptions.streaming	ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਨੂੰ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ Pub/Sub ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੀਆਂ ਲਗਾਤਾਰ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੈਟਿੰਗ ਲਾਈਵ ਡਾਟਾ ਇੰਜੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
PipelineOptions	ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਲਈ ਸੰਰਚਨਾ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਆਈਡੀ, ਰਨਰ ਕਿਸਮ, ਅਤੇ ਅਸਥਾਈ ਸਟੋਰੇਜ ਸਥਾਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਡੈਟਾਫਲੋ ਵਰਗੇ ਕਲਾਉਡ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
beam.ParDo()	ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਤੱਤ ਲਈ ਇੱਕ DoFn ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਕੇਂਦਰੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤੱਤਾਂ 'ਤੇ ਸਕੀਮਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ।

ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਦੀ ਸਕੀਮਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨਾ

Apache Beam ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਮਜਬੂਤ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ Google Cloud Pub/Sub ਤੋਂ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, Pandas ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ BigQuery ਵਿੱਚ ਲਿਖਦਾ ਹੈ। ਗਲਤੀ, `'BmsSchema' ਵਸਤੂ ਦਾ ਕੋਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ 'element_type' ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਸਕੀਮਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਜਾਂ ਬੀਮ ਦੇ ਟਾਈਪ ਸਿਸਟਮਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਕਾਰਨ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ। ਸਾਡੀ ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ NamedTuple ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਸਕੀਮਾ ਕਲਾਸ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ ਬੀਮ ਸਕੀਮਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, BmsSchema. ਇਸ ਕਲਾਸ ਨੂੰ ਫਿਰ 'beam.coders.registry.register_coder()` ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੀਸੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਰਜਿਸਟਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਇੱਕ "ਪਛਾਣ" ਖੇਤਰ ਵਾਲੇ Pub/Sub ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਸਕੀਮਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਖੇਤਰ ਮੌਜੂਦ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਤਰ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟਾਈਪ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ, `ParsePubSubMessage` DoFn ਕਲਾਸ ਹਰੇਕ Pub/Sub ਸੁਨੇਹੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ JSON-ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦੀ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਇਨਕਮਿੰਗ ਡੇਟਾ ਫੀਲਡਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਖਤ ਸਕੀਮਾ ਵਿੱਚ ਮੈਪ ਕਰਨਾ ਪਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ BigQuery ਵਿੱਚ ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਗਏ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਨਾਮਾਂ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਰੱਖਣ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਪਛਾਣੋਗੇ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸਾਨੂੰ ਪੂਰੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਸਕੀਮਾ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੇ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਕੀਮਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ `beam.Map` ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੁਆਰਾ ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਹੈ। 🛠️

Apache Beam ਵਿੱਚ Pandas ਏਕੀਕਰਣ `PandasTransform` DoFn ਕਲਾਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ `to_dataframe` ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ Pandas DataFrames ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਕਦਮ ਪਾਂਡਾ ਦੀਆਂ ਪਰਿਵਰਤਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਸਕੀਮਾ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਬੀਮ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਅਨੁਕੂਲ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰਿਵਰਤਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਲੂਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਦੀ ਹਰੇਕ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪਾਂਡਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਕਿੰਨਾ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ Apache Beam ਸਕੀਮਾਂ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ `WriteToBigQuery` ਫੰਕਸ਼ਨ ਰਾਹੀਂ BigQuery ਨੂੰ ਲਿਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ BigQuery ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਇਹ ਪੜਾਅ BigQuery ਲਈ ਇੱਕ ਸਕੀਮਾ ਨਾਲ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਾਲਮ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ BigQuery ਦੀ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਇਕਸਾਰ ਹੋਣ। ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸੁਭਾਅ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ `WriteToBigQuery` ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਇਹ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਓਵਰਰਾਈਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਟੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਉਹ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਹ ਹਿੱਸਾ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡਾਟਾ ਇੰਜੈਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਵੀਆਂ ਟੇਬਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਡਾਟਾ ਰਾਈਟਸ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। 🚀

ਸਕੀਮਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਵਿੱਚ ਗੁਣ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ

ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ - ਹੱਲ 1: ਨੇਮਡਟੁਪਲ ਨਾਲ ਸਕੀਮਾ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ

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()

ਵਿਕਲਪਕ ਹੱਲ: ਕਲਾਸ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਕੀਮਾ ਨਾਲ ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਵਿੱਚ ਸਕੀਮਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ

ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ - ਹੱਲ 2: ਕਿਸਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਾਲ ਕਲਾਸ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਕੀਮਾ

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()

ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਦੇ ਸਕੀਮਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਵਿੱਚ ਗੁਣ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ

ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ Google Pub/Sub ਵਰਗੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ BigQuery ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਆਮ ਰੁਕਾਵਟ ਸਕੀਮਾ-ਸੰਬੰਧੀ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਗਲਤੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਦਨਾਮ "AttributeError: 'MySchemaClassName' ਵਸਤੂ ਦਾ ਕੋਈ ਗੁਣ ਨਹੀਂ ਹੈ", ਅਕਸਰ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਬੀਮ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਪਰਿਵਰਤਨ ਵਿੱਚ ਸਕੀਮਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਟਾਈਪ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਸਖਤੀ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬੀਮ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਡਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪਾਂਡਾ ਵਰਗੇ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਕਸਟਮ ਸਕੀਮਾਂ ਨੂੰ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਬੀਮ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ `to_dataframe()` ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਉਦਾਹਰਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ, `beam.DoFn` ਅਤੇ `beam.Map` ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹਰੇਕ ਡੇਟਾ ਤੱਤ 'ਤੇ ਮਾਡਿਊਲਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪਾਂਡਾ ਵਰਗੀਆਂ ਬਾਹਰੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, `register_coder` ਜਾਂ ਸਮਾਨ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਟੀਕ ਸਕੀਮਾ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਮੇਲ ਨਾ ਹੋਣ 'ਤੇ ਬੀਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਤਰੁਟੀਆਂ ਸੁੱਟ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮੁੱਦੇ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਆਮ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਆਉਣ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਥੋੜ੍ਹਾ ਵੱਖਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਦਾ ਇੱਕ ਸਰਲ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਏ ਪਾਈਥਨ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਅਤੇ ਫਿਰ 'NamedTuple' ਜਾਂ ਇੱਕ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਕਲਾਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸਨੂੰ ਮੁੜ-ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨਾ। 🛠️

ਸਕੀਮਾ ਦੀਆਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਬੀਮ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਸਹੀ ਤਰੁੱਟੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਤੋਂ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਰੇਕ `DoFn` ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਸਟਮ ਵੈਲੀਡੇਟਰ ਜਾਂ ਟਾਈਪ-ਚੈਕਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਸਕੀਮਾ-ਸੰਬੰਧੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਫੜ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਬੀਮ ਅਤੇ BigQuery ਸਾਰਣੀ ਸਕੀਮਾ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਕੀਮਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਜੇਕਰ BigQuery ਵਿੱਚ ਕਾਲਮ ਦੀ ਕਿਸਮ ਤੁਹਾਡੀ ਸਕੀਮਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਖੋਜਣਯੋਗ ਰਨਟਾਈਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਗਲਤੀ ਮਿਲੇਗੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਵਿੱਚ ਸਕੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਵਿਵਸਥਾਵਾਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕੀਲਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। 🚀

Apache Beam ਸਕੀਮਾ ਗਲਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ

"AttributeError: 'MySchemaClassName' ਆਬਜੈਕਟ ਦਾ ਕੋਈ ਗੁਣ ਨਹੀਂ ਹੈ" ਗਲਤੀ ਦਾ ਕੀ ਕਾਰਨ ਹੈ?
ਇਹ ਤਰੁੱਟੀ ਅਕਸਰ ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਵਿੱਚ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਲਈ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸਕੀਮਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਡੇਟਾ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਸਕੀਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਜਿਸਟਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ beam.coders.registry.register_coder.
ਮੈਂ ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਸਕੀਮਾ ਕਿਵੇਂ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਸਕੀਮਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ typing.NamedTuple ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਲਈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸ ਨਾਲ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰੋ beam.coders.RowCoder ਸੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ.
ਵਰਤਣ ਦਾ ਮਕਸਦ ਕੀ ਹੈ to_dataframe ਇੱਕ ਬੀਮ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ?
to_dataframe ਇੱਕ ਬੀਮ ਪੀਸੀ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪਾਂਡਾਸ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਪਾਂਡਾਸ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀਆਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਕੀਮਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ।
ਮੈਂ ਬੀਮ ਅਤੇ ਬਿਗਕਿਊਰੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਟਾਈਪ ਬੇਮੇਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਾਂ?
ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ BigQuery ਸਕੀਮਾ ਬੀਮ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਡਾਟਾ ਸਕੀਮਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ। ਵਰਤੋ WriteToBigQuery ਸਕੀਮਾ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਤੇ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ।
ਕੀ ਮੈਂ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਕੀਮਾ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਫੜ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
ਹਾਂ, ਹਰੇਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਸਟਮ ਵੈਲੀਡੇਟਰ ਜੋੜ ਕੇ DoFn ਵਰਗ, ਤੁਸੀਂ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ beam.Map ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ beam.DoFn ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ?
ਇਹ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ. beam.Map ਸਿੱਧੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਹੈ, ਪਰ beam.DoFn ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਸਕੀਮਾ ਸਮਾਯੋਜਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਬੀਮ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਿਉਂ ਲੋੜ ਹੈ with_output_types ਘੋਸ਼ਣਾਵਾਂ?
ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਕੀਮਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਲਈ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ with_output_types ਸੰਭਾਵਿਤ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰਨਟਾਈਮ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ParsePubSubMessage ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਕੰਮ?
ParsePubSubMessage ਇੱਕ ਹੈ DoFn ਫੰਕਸ਼ਨ ਜੋ JSON ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵਿਤ ਸਕੀਮਾ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੀ ਮੈਂ ਬੀਮ ਵਿੱਚ ਨੇਸਟਡ ਆਬਜੈਕਟ ਦੇ ਨਾਲ ਸਕੀਮਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
ਹਾਂ, ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਕੀਮਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵਰਤੋ NamedTuple ਨੇਸਟਡ ਸਕੀਮਾਂ ਲਈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰੋ RowCoder ਸਹੀ ਸੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ.
ਵਿਚਕਾਰ ਕੀ ਫਰਕ ਹੈ DirectRunner ਅਤੇ ਬੀਮ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਦੌੜਾਕ?
DirectRunner ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਾਨਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਹੈ। ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ, ਦੌੜਾਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ DataflowRunner ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ 'ਤੇ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ।

ਸਮੇਟਣਾ: ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਗੁਣਾਂ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ

ਵਿੱਚ ਗੁਣ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ-ਅਕਸਰ ਸਕੀਮਾ ਮਿਸਲਾਈਨਮੈਂਟ ਦੇ ਕਾਰਨ-ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਕੀਮਾਂ ਨੂੰ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰਕੇ, ਕਿਸਮ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਕੇ, ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਗਾਈਡ “AttributeError” ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਕਦਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਹੱਲਾਂ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ Pub/Sub ਤੋਂ BigQuery ਤੱਕ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਹ ਸਭ ਸਕੀਮਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ। ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ, ਮਜ਼ਬੂਤ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਸਕੇਲਿੰਗ ਕਰਨਾ। 🚀

ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਗੁਣ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਨਿਪਟਾਰੇ ਲਈ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਹਵਾਲੇ

ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਵਿੱਚ ਸਕੀਮਾ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕੋਡਰਾਂ ਅਤੇ ਸਕੀਮਾਂ 'ਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ: ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ .
ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ Pub/Sub ਅਤੇ BigQuery ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਵੇਰਵੇ Google Cloud ਦੇ Dataflow ਏਕੀਕਰਣ ਗਾਈਡਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਸਨ: ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾਫਲੋ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ .
ਕੁਸ਼ਲ ਡੇਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਦੇ ਨਾਲ ਪਾਂਡਿਆਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਫੋਰਮਾਂ ਅਤੇ ਬੀਮ ਦੇ ਗਿਟਹਬ ਚਰਚਾਵਾਂ ਤੋਂ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ: ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਗਿੱਟਹਬ ਚਰਚਾਵਾਂ .

ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਦੀ ਐਟਰੀਬਿਊਟ ਐਰਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਹੈ: ਆਬਜੈਕਟ "BmsSchema" ਗੁਣ-ਮੁਕਤ ਹੈ। "ਤੱਤ_ਕਿਸਮ"