Jak naprawić błąd atrybutu Apache Beam: Obiekt „BmsSchema” nie ma atrybutów. „typ_elementu”

Adresowanie błędów atrybutów w Apache Beam za pomocą obsługi schematu

Skrypt Pythona przy użyciu Apache Beam — Rozwiązanie 1: Definiowanie schematu za pomocą 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()

Alternatywne rozwiązanie: obsługa atrybutów schematu w Apache Beam za pomocą schematu opartego na klasach

Skrypt w języku Python wykorzystujący Apache Beam — rozwiązanie 2: Schemat oparty na klasach ze sprawdzaniem typów

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()

Często zadawane pytania dotyczące błędów schematu Apache Beam

1. Co powoduje błąd „AttributeError: obiekt „MySchemaClassName” nie ma atrybutu”?
2. Ten błąd często pojawia się w Apache Beam, gdy występuje niezgodność pomiędzy schematem zdefiniowanym dla obiektu a przetwarzanymi danymi. Upewnij się, że schematy są jawnie zarejestrowane przy użyciu beam.coders.registry.register_coder.
3. Jak mogę zarejestrować niestandardowy schemat w Apache Beam?
4. W Apache Beam możesz zdefiniować niestandardowy schemat za pomocą typing.NamedTuple dla danych strukturalnych, a następnie zarejestruj je w beam.coders.RowCoder zarządzać serializacją.
5. Jaki jest cel stosowania to_dataframe w rurociągu Beam?
6. to_dataframe konwertuje Beam PCollection na Pandas DataFrame, umożliwiając użycie funkcji Pandas do transformacji. Upewnij się, że dane są zgodne ze schematem, aby uniknąć błędów atrybutów.
7. Jak sobie radzić z niezgodnościami typów między Beam i BigQuery?
8. Upewnij się, że schemat BigQuery odpowiada schematowi danych zdefiniowanemu w Beam. Używać WriteToBigQuery z wymuszaniem schematu i sprawdzaniem poprawności typów danych na wczesnym etapie potoku.
9. Czy mogę wychwycić błędy schematu przed uruchomieniem potoku?
10. Tak, dodając niestandardowe walidatory w każdym z nich DoFn class, możesz sprawdzić formaty danych, zanim spowodują błędy potoku.
11. używa beam.Map lepsze niż beam.DoFn do transformacji?
12. To zależy. beam.Map jest prosty w przypadku prostych przekształceń, ale beam.DoFn zapewnia większą elastyczność złożonej logiki, zwłaszcza gdy wymagane są dostosowania schematu.
13. Dlaczego potok Beam wymaga jawnego with_output_types deklaracje?
14. Apache Beam wymusza bezpieczeństwo typów, aby zachować integralność schematu podczas transformacji. Używanie with_output_types pomaga egzekwować oczekiwane typy i zapobiegać błędom w czasie wykonywania.
15. Jak to się dzieje ParsePubSubMessage pracować na przykładzie?
16. ParsePubSubMessage jest DoFn funkcja, która dekoduje komunikaty JSON, stosuje oczekiwany format schematu i przekazuje go do dalszego przetwarzania w potoku.
17. Czy w Beam mogę używać schematów z obiektami zagnieżdżonymi?
18. Tak, Apache Beam obsługuje złożone schematy. Używać NamedTuple dla zagnieżdżonych schematów i zarejestruj je w RowCoder do właściwej serializacji.
19. Jaka jest różnica pomiędzy DirectRunner i inni biegacze w Beam?
20. DirectRunner służy głównie do testów lokalnych. Do produkcji użyj prowadnic takich jak DataflowRunner do wdrażania potoków w Google Cloud.

Podsumowanie: radzenie sobie z błędami atrybutów Apache Beam

Zrozumienie głównej przyczyny błędów atrybutów w Promień Apacza— często z powodu niedopasowania schematu — może zapobiec przyszłym problemom i poprawić niezawodność przetwarzania danych. Rejestrując schematy, zapewniając zgodność typów i stosując przekształcenia strukturalne, ten przewodnik zawiera praktyczne kroki umożliwiające rozwiązanie problemu „AttributeError”.

Dzięki tym rozwiązaniom możesz bezpiecznie tworzyć potoki obsługujące dane w czasie rzeczywistym z Pub/Sub do BigQuery, zachowując przy tym integralność schematu. Techniki te pomagają uczynić potoki danych wydajniejszymi, solidniejszymi i łatwiejszymi w zarządzaniu, niezależnie od tego, czy pracują nad indywidualnymi projektami, czy skalują się w środowisku produkcyjnym. 🚀