Ako opraviť AttributeError Apache Beam: Objekt BmsSchema

Mia Chevalier

Piatok 8. novembra 2024, 5:03:38

Pochopenie chýb atribútov pri prevode na dátové rámce v Apache Beam
Chyby môžu byť nevyhnutnou súčasťou kódovania, najmä keď sa ponoríte do výkonných nástrojov na spracovanie údajov, ako je napr . Ak ste pri práci narazili na chybu AttributeError , nie si sám.
V tomto prípade sa podelím o to, ako som sa pri nastavovaní potrubia Apache Beam na spracovanie údajov v reálnom čase stretol s tým, že objekt „BmsSchema“ nemá chybu „element_type“. Táto chyba sa často môže zdať záhadná, ale zvyčajne poukazuje na problém s definíciou schémy vo vašom kanáli. 🛠️
Apache Beam je vynikajúci na vytváranie škálovateľných dátových kanálov a ich integráciu s nástrojmi, ako sú a robí to neuveriteľne všestranným. Problémy s kompatibilitou schém a typov, ako je ten, ktorý riešime, však môžu nastať a narušiť pracovný tok. Ladenie týchto chýb pomáha lepšie porozumieť presadzovaniu schémy Beam a integrácii DataFrame.
Tu sa ponoríme do príčiny tejto chyby, preskúmame nastavenie kódu a prediskutujeme praktické riešenia. S niekoľkými vylepšeniami budete môcť úspešne spracovať údaje Pub/Sub do BigQuery bez toho, aby ste narazili na tento bežný kameň úrazu. 🚀

Príkaz Popis použitia

beam.coders.registry.register_coder() Registruje vlastný kódovač pre konkrétnu triedu v Apache Beam, čo umožňuje Beam efektívne serializovať a deserializovať inštancie triedy. Nevyhnutné pre používanie vlastných schém s typmi NamedTuple v kanáloch Beam.

to_dataframe() Konvertuje Apache Beam PCkolekcie na Pandas DataFrames. To umožňuje použitie Pandas na transformácie, ale vyžaduje kompatibilitu medzi schémami Beam a štruktúrami DataFrame, čo môže niekedy spôsobiť chyby atribútov, ak nie je správne spracované.

beam.DoFn Definuje funkciu vlastného spracovania v Apache Beam. Používa sa tu na vytváranie funkcií na analýzu správ Pub/Sub a vykonávanie transformácií na každom prvku v potrubí, čo umožňuje modulárne a opakovane použiteľné segmenty kódu.

with_output_types() Určuje typ výstupu transformačného kroku v potrubí Beam. Tento príkaz vynucuje konzistenciu schémy, ktorá pomáha predchádzať chybám atribútov tým, že zabezpečuje, aby výstupné údaje vyhovovali očakávaným typom, ako sú napríklad schémy NamedTuple.

WriteToBigQuery Zapisuje údaje z kanála priamo do tabuliek BigQuery. Tento príkaz umožňuje definíciu schémy pre BigQuery a dokáže spracovať operácie zápisu údajov zo streamovania, ktoré sú kľúčové pre príjem údajov z kanálov Apache Beam v reálnom čase.

beam.io.ReadFromPubSub Číta údaje z predplatného Google Cloud Pub/Sub a slúži ako zdroj pre streamovanie údajov v Apache Beam. Tento príkaz spúšťa tok údajov potrubia a je nakonfigurovaný na spracovanie správ v reálnom čase.

StandardOptions.streaming Konfiguruje potrubie tak, aby fungovalo v režime streamovania, čo mu umožňuje spracovávať nepretržité toky údajov z Pub/Sub. Toto nastavenie je potrebné na spracovanie živého príjmu údajov a zabezpečuje, že sa kanál predčasne neukončí.

PipelineOptions Inicializuje možnosti konfigurácie pre kanál Apache Beam vrátane ID projektu, typu bežca a dočasných úložných miest. Tieto nastavenia sú rozhodujúce pre nasadenie kanála do cloudových prostredí, ako je Dataflow.

beam.ParDo() Aplikuje vlastnú transformáciu definovanú v DoFn na každý prvok v potrubí. Tento príkaz je ústredný na vykonávanie funkcií, ako je analýza správ a aplikácia transformácií schém na jednotlivé prvky v rámci potrubia.

Príkaz	Popis použitia
beam.coders.registry.register_coder()	Registruje vlastný kódovač pre konkrétnu triedu v Apache Beam, čo umožňuje Beam efektívne serializovať a deserializovať inštancie triedy. Nevyhnutné pre používanie vlastných schém s typmi NamedTuple v kanáloch Beam.
to_dataframe()	Konvertuje Apache Beam PCkolekcie na Pandas DataFrames. To umožňuje použitie Pandas na transformácie, ale vyžaduje kompatibilitu medzi schémami Beam a štruktúrami DataFrame, čo môže niekedy spôsobiť chyby atribútov, ak nie je správne spracované.
beam.DoFn	Definuje funkciu vlastného spracovania v Apache Beam. Používa sa tu na vytváranie funkcií na analýzu správ Pub/Sub a vykonávanie transformácií na každom prvku v potrubí, čo umožňuje modulárne a opakovane použiteľné segmenty kódu.
with_output_types()	Určuje typ výstupu transformačného kroku v potrubí Beam. Tento príkaz vynucuje konzistenciu schémy, ktorá pomáha predchádzať chybám atribútov tým, že zabezpečuje, aby výstupné údaje vyhovovali očakávaným typom, ako sú napríklad schémy NamedTuple.
WriteToBigQuery	Zapisuje údaje z kanála priamo do tabuliek BigQuery. Tento príkaz umožňuje definíciu schémy pre BigQuery a dokáže spracovať operácie zápisu údajov zo streamovania, ktoré sú kľúčové pre príjem údajov z kanálov Apache Beam v reálnom čase.
beam.io.ReadFromPubSub	Číta údaje z predplatného Google Cloud Pub/Sub a slúži ako zdroj pre streamovanie údajov v Apache Beam. Tento príkaz spúšťa tok údajov potrubia a je nakonfigurovaný na spracovanie správ v reálnom čase.
StandardOptions.streaming	Konfiguruje potrubie tak, aby fungovalo v režime streamovania, čo mu umožňuje spracovávať nepretržité toky údajov z Pub/Sub. Toto nastavenie je potrebné na spracovanie živého príjmu údajov a zabezpečuje, že sa kanál predčasne neukončí.
PipelineOptions	Inicializuje možnosti konfigurácie pre kanál Apache Beam vrátane ID projektu, typu bežca a dočasných úložných miest. Tieto nastavenia sú rozhodujúce pre nasadenie kanála do cloudových prostredí, ako je Dataflow.
beam.ParDo()	Aplikuje vlastnú transformáciu definovanú v DoFn na každý prvok v potrubí. Tento príkaz je ústredný na vykonávanie funkcií, ako je analýza správ a aplikácia transformácií schém na jednotlivé prvky v rámci potrubia.

Riešenie problémov s chybami atribútov pri spracovaní schémy Apache Beam

Poskytnuté skripty Apache Beam majú za cieľ nastaviť robustný dátový kanál, ktorý načítava zo služby Google Cloud Pub/Sub, transformuje dáta pomocou Pandas a zapisuje ich do BigQuery. Chyba, objekt `'BmsSchema' nemá atribút 'element_type'`, sa často vyskytuje v dôsledku nesprávneho zarovnania v spracovaní schém alebo kompatibility medzi systémami typu Beam a dátovými rámcami. Náš prvý skript používa NamedTuple, špeciálne prispôsobený na prácu so schémami Beam definovaním vlastnej triedy schém, . Táto trieda je potom zaregistrovaná pomocou `beam.coders.registry.register_coder()` na efektívnu serializáciu a deserializáciu údajov. Napríklad pri spracovávaní správ Pub/Sub obsahujúcich pole „ident“ schéma zaisťuje, že toto pole je prítomné a správne napísané ako reťazec.

V skripte trieda DoFn `ParsePubSubMessage` spracováva každú správu Pub/Sub. Skript tu načíta údaje vo formáte JSON, dekóduje ich a potom ich aktualizuje do vopred definovanej štruktúry slovníka. Ak ste niekedy museli mapovať prichádzajúce dátové polia na striktnú schému, iste si uvedomíte, že je dôležité udržiavať názvy polí v súlade s tými, ktoré sa očakávajú v BigQuery. Tento prístup nám umožňuje aplikovať transformácie definované schémou v rámci potrubia, čím sa minimalizujú chyby z nedefinovaných atribútov. Použitie `beam.Map` na vynútenie schémy v krokoch potrubia pomáha zefektívniť kompatibilitu, keď sa údaje presúvajú cez transformácie. 🛠️

Integrácia Pandas v Apache Beam je dosiahnutá pomocou triedy DoFn `PandasTransform`, kde konvertujeme dáta na Pandas DataFrames pomocou funkcie `to_dataframe`. Tento krok umožňuje využiť transformačné schopnosti Pandas, ale vyžaduje si aj starostlivé spracovanie schémy, pretože Beam očakáva kompatibilné dátové typy pri použití DataFrames v streamingovom potrubí. Po transformáciách sa údaje skonvertujú späť do formátu slovníka pomocou jednoduchej slučky, ktorá sa iteruje cez každý riadok DataFrame. Ak ste pracovali s Pandas, viete, aké silné to môže byť, hoci zabezpečenie kompatibility so schémami Apache Beam je nevyhnutné, aby ste sa vyhli chybám atribútov.

Nakoniec sa údaje zapíšu do nástroja BigQuery prostredníctvom funkcie „WriteToBigQuery“, čo je zásadný krok pri nasadení výsledkov do tabuľky BigQuery. Tento krok je nakonfigurovaný so schémou pre BigQuery, čím sa zabezpečí, že stĺpce a typy údajov budú v súlade s tým, čo BigQuery očakáva. Skript používa `WriteToBigQuery` na definovanie zápisu a vytvárania dispozícií, ktoré riadia, či sa majú dáta pripojiť alebo prepísať a či sa majú vytvárať tabuľky, ak neexistujú. Táto časť je užitočná najmä v scenároch prijímania údajov v reálnom čase, pretože umožňuje kanálu dynamicky vytvárať nové tabuľky a spracovávať nepretržité zápisy údajov. 🚀

Riešenie chýb atribútov v Apache Beam pomocou spracovania schém

Python Script pomocou Apache Beam - Riešenie 1: Definovanie schémy pomocou 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()

Alternatívne riešenie: Spracovanie atribútov schémy v Apache Beam pomocou schémy založenej na triedach

Skript Python využívajúci Apache Beam - Riešenie 2: Schéma založená na triedach s kontrolou typu

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()

Riešenie chyby atribútu pri konverzii schémy Apache Beam

Pri práci s na spracovanie údajov zo zdrojov ako Google Pub/Sub a ich načítanie do BigQuery je častým kameňom úrazu chyby súvisiace so schémou. Tieto chyby, ako sú neslávne známe , sa často vyskytujú, pretože Beam striktne presadzuje definície schém a kompatibilitu typov pri transformáciách potrubia. Jedným z kľúčových aspektov, ktorý sa často prehliada, je, že Beam používa kódovače na serializáciu údajov, čo môže viesť k problémom pri integrácii nástrojov tretích strán, ako je Pandas. Aby bola zaistená kompatibilita, je potrebné zaregistrovať vlastné schémy a opatrne používať `to_dataframe()` v rámci transformácií Beam.

Vo vzorovom kanáli umožňuje použitie `beam.DoFn` a `beam.Map` modulárne transformácie každého dátového prvku, čo uľahčuje začlenenie externých knižníc, ako sú Pandas. Bez presnej registrácie schémy prostredníctvom `register_coder` alebo podobných konfigurácií však môže Beam vyvolať chyby atribútov, keď sa typy údajov nezhodujú. Tieto problémy sú bežné najmä pri spracovaní v reálnom čase, kde sa formát prichádzajúcich údajov môže mierne líšiť. Jednoduchým spôsobom, ako zabrániť takýmto problémom, je explicitná konverzia prichádzajúcich údajov na a a potom ho preformátujte pomocou `NamedTuple` alebo štruktúrovanej triedy. 🛠️

Okrem chýb schém môžu lúčové potrubia profitovať zo správneho spracovania chýb a testovania. Pridaním vlastných validátorov alebo funkcií na kontrolu typu v rámci každej transformácie `DoFn` môžete včas zachytiť problémy súvisiace so schémou. Okrem toho zadanie informácií o schéme v aplikácii Beam aj v schéme tabuľky BigQuery zaisťuje zarovnanie. Ak sa tak typ stĺpca v nástroji BigQuery nezhoduje s vašou definíciou schémy, namiesto nevysledovateľných problémov s behom sa zobrazí informatívna chyba. Hoci spracovanie schém v Apache Beam môže byť zložité, tieto úpravy zlepšujú integritu údajov, vďaka čomu je kanál odolnejší a spoľahlivejší. 🚀

Čo spôsobuje chybu AttributeError: Objekt 'MySchemaClassName' nemá žiadny atribút?
Táto chyba sa často vyskytuje v Apache Beam, keď existuje nesúlad medzi schémou definovanou pre objekt a spracovávanými údajmi. Uistite sa, že schémy sú explicitne zaregistrované pomocou .
Ako môžem zaregistrovať vlastnú schému v Apache Beam?
V Apache Beam môžete definovať vlastnú schému pomocou pre štruktúrované údaje a potom ich zaregistrujte na správu serializácie.
Aký je účel použitia v lúčovom potrubí?
konvertuje Beam PCCollection na Pandas DataFrame, čo vám umožní používať funkcie Pandas na transformácie. Uistite sa, že údaje sú kompatibilné so schémou, aby ste sa vyhli chybám atribútov.
Ako môžem riešiť nesúlad typov medzi Beam a BigQuery?
Zabezpečte, aby sa schéma BigQuery zhodovala so schémou údajov definovanou v aplikácii Beam. Použite s presadzovaním schém a overovaním dátových typov na začiatku procesu.
Môžem zachytiť chyby schémy pred spustením potrubia?
Áno, pridaním vlastných validátorov do každého z nich triedy, môžete skontrolovať formáty údajov skôr, ako spôsobia chyby v potrubí.
Používa sa lepšie ako na premeny?
To závisí. je jednoduchý na priame transformácie, ale poskytuje väčšiu flexibilitu pre komplexnú logiku, najmä ak sú potrebné úpravy schémy.
Prečo vyžaduje potrubie Beam explicitne vyhlásenia?
Apache Beam presadzuje bezpečnosť typu, aby sa zachovala integrita schémy v rámci transformácií. Používanie pomáha presadzovať očakávané typy a predchádzať chybám pri behu.
Ako to robí práca v príklade?
je a funkcia, ktorá dekóduje správy JSON, aplikuje očakávaný formát schémy a odovzdá ju na ďalšie spracovanie v potrubí.
Môžem použiť schémy s vnorenými objektmi v aplikácii Beam?
Áno, Apache Beam podporuje zložité schémy. Použite pre vnorené schémy a zaregistrujte ich pre správnu serializáciu.
Aký je rozdiel medzi a ďalší bežci v Beame?
slúži hlavne na lokálne testovanie. Na výrobu použite bežce ako na nasadenie kanálov v službe Google Cloud.

Pochopenie hlavnej príčiny chýb atribútov v —často kvôli nesprávnemu usporiadaniu schémy — môže zabrániť budúcim problémom a zlepšiť spoľahlivosť spracovania údajov. Registráciou schém, zabezpečením kompatibility typov a použitím štruktúrovaných transformácií poskytuje táto príručka praktické kroky na vyriešenie problému „Error Attribute“.

Pomocou týchto riešení môžete s istotou vytvárať kanály, ktoré spracúvajú údaje v reálnom čase z Pub/Sub do BigQuery, a to všetko pri zachovaní integrity schémy. Tieto techniky pomáhajú zefektívniť, odolať a ľahšie spravovať dátové kanály, či už pri práci na individuálnych projektoch alebo pri škálovaní v produkčnom prostredí. 🚀

Informácie o riešení problémov s registráciou schém a serializáciou v Apache Beam boli uvedené v oficiálnej dokumentácii Apache Beam o kódovačoch a schémach: Dokumentácia Apache Beam .
Podrobnosti o používaní Pub/Sub a BigQuery s kanálmi Apache Beam vychádzali z príručiek integrácie toku údajov služby Google Cloud: Dokumentácia toku údajov služby Google Cloud .
Najlepšie postupy na integráciu Pandas s Apache Beam na efektívnu transformáciu údajov boli zhromaždené z komunitných fór a diskusií na GitHub spoločnosti Beam: Diskusie Apache Beam GitHub .

Ako opraviť AttributeError Apache Beam: Objekt "BmsSchema" neobsahuje atribúty. "typ_prvku"

Riešenie problémov s chybami atribútov pri spracovaní schémy Apache Beam

Riešenie chýb atribútov v Apache Beam pomocou spracovania schém

Alternatívne riešenie: Spracovanie atribútov schémy v Apache Beam pomocou schémy založenej na triedach

Riešenie chyby atribútu pri konverzii schémy Apache Beam