Cum să remediați AttributeError de la Apache Beam: obiectul „BmsSchema” nu are atribute. „tip_element”

Înțelegerea erorilor de atribut la conversia în DataFrames în Apache Beam

Erorile pot fi o parte inevitabilă a codificării, mai ales atunci când se scufundă în instrumente puternice de procesare a datelor, cum ar fi . Dacă ați întâlnit o „AttributeError” în timp ce lucrați cu , nu ești singur.

În acest caz, voi împărtăși cum am întâlnit obiectul „BmsSchema” nu are eroare „element_type” în timp ce am configurat o conductă Apache Beam pentru a gestiona datele în timp real. Această eroare poate părea adesea criptică, dar de obicei indică o problemă cu definiția schemei din conducta dvs. 🛠️

Apache Beam este excelent pentru a construi conducte de date scalabile și pentru a le integra cu instrumente precum şi îl face incredibil de versatil. Cu toate acestea, problemele de compatibilitate cu schema și tipul, precum cea pe care o abordăm, pot apărea și pot perturba fluxul de lucru. Depanarea acestor erori ajută la înțelegerea mai bună a aplicării schemei Beam și a integrării DataFrame.

Aici, vom cerceta cauza acestei erori, vom examina configurarea codului și vom discuta soluții practice. Cu câteva ajustări, veți putea procesa cu succes datele Pub/Sub în BigQuery fără a lovi această piedică comună. 🚀

Comanda	Descrierea utilizării
beam.coders.registry.register_coder()	Înregistrează un codificator personalizat pentru o anumită clasă în Apache Beam, permițând Beam să serializeze și să deserializeze instanțe ale clasei în mod eficient. Esențial pentru utilizarea schemelor personalizate cu tipuri NamedTuple în conductele Beam.
to_dataframe()	Convertește Apache Beam PCcollections în Pandas DataFrames. Acest lucru permite utilizarea Pandas pentru transformări, dar necesită compatibilitate între schemele Beam și structurile DataFrame, care uneori pot provoca erori de atribut dacă nu sunt gestionate corect.
beam.DoFn	Definește o funcție de procesare personalizată în Apache Beam. Folosit aici pentru a crea funcții pentru analizarea mesajelor Pub/Sub și pentru a efectua transformări pe fiecare element din conductă, permițând segmente de cod modulare și reutilizabile.
with_output_types()	Specifică tipul de ieșire al unui pas de transformare într-o conductă Beam. Această comandă impune coerența schemei, ceea ce ajută la prevenirea erorilor de atribut, asigurându-se că datele de ieșire sunt conforme cu tipurile așteptate, cum ar fi schemele NamedTuple.
WriteToBigQuery	Scrie datele din conductă direct în tabelele BigQuery. Această comandă permite definirea schemei pentru BigQuery și poate gestiona operațiunile de scriere a datelor în flux, cruciale pentru asimilarea datelor în timp real din conductele Apache Beam.
beam.io.ReadFromPubSub	Citește date dintr-un abonament Google Cloud Pub/Sub, acționând ca o sursă pentru date în flux în Apache Beam. Această comandă inițiază fluxul de date al conductei și este configurată pentru a gestiona ingerarea mesajelor în timp real.
StandardOptions.streaming	Configurați conducta să funcționeze în modul streaming, permițându-i să proceseze fluxuri continue de date de la Pub/Sub. Această setare este necesară pentru gestionarea ingerării datelor în direct și se asigură că conducta nu se termină prematur.
PipelineOptions	Inițializează opțiunile de configurare pentru conducta Apache Beam, inclusiv ID-ul proiectului, tipul de rulare și locațiile de stocare temporară. Aceste setări sunt esențiale pentru implementarea conductei în medii cloud precum Dataflow.
beam.ParDo()	Aplică o transformare personalizată definită într-un DoFn fiecărui element din conductă. Această comandă este centrală pentru executarea de funcții precum analizarea mesajelor și aplicarea transformărilor de schemă pe elemente individuale din conductă.

Depanarea erorilor de atribut în gestionarea schemei Apache Beam

Scripturile Apache Beam furnizate urmăresc să creeze o conductă de date robustă care citește din Google Cloud Pub/Sub, transformă datele cu Pandas și le scrie în BigQuery. Eroarea, „Obiectul „BmsSchema” nu are atribut „element_type””, apare adesea din cauza nealinierii în gestionarea schemei sau a compatibilității între sistemele de tip Beam și cadrele de date. Primul nostru script folosește NamedTuple, special adaptat pentru a lucra cu scheme Beam prin definirea unei clase de schemă personalizată, . Această clasă este apoi înregistrată folosind `beam.coders.registry.register_coder()` pentru a serializa și deserializa datele în mod eficient. De exemplu, atunci când se manipulează mesaje Pub/Sub care conțin un câmp „ident”, schema asigură că acest câmp este prezent și introdus corect ca șir.

În script, clasa DoFn `ParsePubSubMessage` procesează fiecare mesaj Pub/Sub. Aici, scriptul citește datele formatate în JSON, le decodifică și apoi le actualizează într-o structură de dicționar predefinită. Dacă ați trebuit vreodată să mapați câmpurile de date primite la o schemă strictă, veți recunoaște importanța păstrării numelor de câmpuri în concordanță cu cele așteptate în BigQuery. Această abordare ne permite să aplicăm transformările definite de schemă de-a lungul conductei, minimizând erorile de la atributele nedefinite. Folosirea `beam.Map` pentru a impune schema în pașii conductei ajută la eficientizarea compatibilității pe măsură ce datele se deplasează prin transformări. 🛠️

Integrarea Pandas în Apache Beam este realizată cu clasa `PandasTransform` DoFn, unde convertim datele în Pandas DataFrames folosind funcția `to_dataframe`. Acest pas permite valorificarea capabilităților de transformare ale lui Pandas, dar necesită și o gestionare atentă a schemei, deoarece Beam se așteaptă la tipuri de date compatibile atunci când folosește DataFrames într-o conductă de streaming. După transformări, datele sunt convertite înapoi într-un format de dicționar folosind o buclă simplă care iterează peste fiecare rând al DataFrame. Dacă ați lucrat cu Pandas, știți cât de puternic poate fi acest lucru, deși asigurarea compatibilității cu schemele Apache Beam este esențială pentru a evita erorile de atribut.

În cele din urmă, datele sunt scrise în BigQuery prin intermediul funcției „WriteToBigQuery”, un pas crucial în implementarea rezultatelor într-un tabel BigQuery. Acest pas este configurat cu o schemă pentru BigQuery, asigurându-se că coloanele și tipurile de date se aliniază la așteptările BigQuery. Scriptul folosește `WriteToBigQuery` pentru a defini scrierea și a crea dispoziții, care controlează dacă datele ar trebui să se adauge sau să se suprascrie și dacă tabelele ar trebui create dacă nu există. Această parte este utilă în special în scenariile de asimilare a datelor în timp real, deoarece permite conductei să creeze noi tabele în mod dinamic și să gestioneze scrierile continue de date. 🚀

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()

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()

Rezolvarea erorii de atribut în conversia schemei Apache Beam

Când lucrezi cu pentru a procesa date din surse precum Google Pub/Sub și a le încărca în BigQuery, o piedică comună este întâmpinarea erorilor legate de schemă. Aceste erori, cum ar fi cele infame , apar adesea deoarece Beam impune strict definițiile de schemă și compatibilitatea tipurilor în transformările conductelor. Un aspect crucial deseori trecut cu vederea este că Beam folosește codificatori pentru a serializa datele, ceea ce poate duce la probleme la integrarea instrumentelor terțe precum Pandas. Pentru a asigura compatibilitatea, este necesar să înregistrați scheme personalizate și să utilizați cu atenție `to_dataframe()` în cadrul transformărilor Beam.

În exemplul pipeline, utilizarea `beam.DoFn` și `beam.Map` permite transformări modulare pe fiecare element de date, facilitând încorporarea bibliotecilor externe precum Pandas. Cu toate acestea, fără înregistrarea precisă a schemei prin „register_coder” sau configurații similare, Beam poate arunca erori de atribut atunci când tipurile de date nu se potrivesc. Aceste probleme sunt deosebit de frecvente în procesarea în timp real, unde datele primite pot varia ușor în format. O modalitate simplă de a preveni astfel de probleme este conversia explicită a datelor primite în a și apoi reformatați-l folosind `NamedTuple` sau o clasă structurată. 🛠️

Dincolo de erorile de schemă, conductele Beam pot beneficia de gestionarea și testarea corectă a erorilor. Adăugând validatoare personalizate sau funcții de verificare a tipului în cadrul fiecărei transformări „DoFn”, puteți detecta din timp problemele legate de schemă. În plus, specificarea informațiilor despre schemă atât în ​​Beam, cât și în schema tabelului BigQuery asigură alinierea. În acest fel, dacă un tip de coloană din BigQuery nu se potrivește cu definiția schemei dvs., veți primi o eroare informativă în loc să vă confruntați cu probleme de execuție care nu pot fi urmărite. Deși gestionarea schemelor în Apache Beam poate fi complexă, aceste ajustări îmbunătățesc integritatea datelor, făcând conducta mai rezistentă și mai fiabilă. 🚀

1. Ce cauzează eroarea „AttributeError: obiectul „MySchemaClassName” nu are niciun atribut”?
2. Această eroare apare adesea în Apache Beam atunci când există o nepotrivire între schema definită pentru un obiect și datele procesate. Asigurați-vă că schemele sunt înregistrate în mod explicit folosind .
3. Cum pot înregistra o schemă personalizată în Apache Beam?
4. În Apache Beam, puteți defini o schemă personalizată folosind pentru date structurate, apoi înregistrați-le cu pentru a gestiona serializarea.
5. Care este scopul utilizării într-o conductă Beam?
6. convertește o colecție Beam PCollection într-un Pandas DataFrame, permițându-vă să utilizați funcțiile Pandas pentru transformări. Asigurați-vă că datele sunt compatibile cu schema pentru a evita erorile de atribut.
7. Cum gestionez nepotrivirile de tip între Beam și BigQuery?
8. Asigurați-vă că schema BigQuery se potrivește cu schema de date definită în Beam. Utilizare cu aplicarea schemei și validați tipurile de date la începutul procesului.
9. Pot detecta erorile de schemă înainte de a rula conducta?
10. Da, prin adăugarea de validatori personalizați în fiecare clasa, puteți verifica formatele de date înainte ca acestea să provoace erori de conductă.
11. Se folosește mai bine decât pentru transformari?
12. Depinde. este simplu pentru transformări simple, dar oferă mai multă flexibilitate pentru logica complexă, mai ales atunci când sunt necesare ajustări ale schemei.
13. De ce conducta Beam necesită explicit declarații?
14. Apache Beam impune siguranța tipului pentru a menține integritatea schemei pe parcursul transformărilor. Folosind ajută la aplicarea tipurilor așteptate și la prevenirea erorilor de rulare.
15. Cum face lucreaza in exemplu?
16. este o funcție care decodifică mesajele JSON, aplică formatul de schemă așteptat și îl oferă pentru procesare ulterioară în pipeline.
17. Pot folosi scheme cu obiecte imbricate în Beam?
18. Da, Apache Beam acceptă scheme complexe. Utilizare pentru scheme imbricate și înregistrați-le cu pentru o serializare corectă.
19. Care este diferența dintre și alți alergători din Beam?
20. este în principal pentru testarea locală. Pentru producție, utilizați curele ca pentru a implementa conducte pe Google Cloud.

Înțelegerea cauzei principale a erorilor de atribute în — adesea din cauza nealinierii schemei — poate preveni problemele viitoare și poate îmbunătăți fiabilitatea procesării datelor. Prin înregistrarea schemelor, asigurând compatibilitatea tipurilor și utilizând transformări structurate, acest ghid oferă pași practici pentru a rezolva problema „AttributeError”.

Cu aceste soluții, puteți construi cu încredere conducte care gestionează date în timp real de la Pub/Sub la BigQuery, toate în același timp menținând integritatea schemei. Aceste tehnici ajută la realizarea conductelor de date mai eficiente, robuste și mai ușor de gestionat, fie că se lucrează la proiecte individuale sau se scalează într-un mediu de producție. 🚀