Kako popraviti napako AttributeError Apache Beam: Objekt "BmsSchema" je brez atributov. "vrsta_elementa"

Razumevanje napak atributov pri pretvorbi v DataFrames v Apache Beam

Napake so lahko neizogiben del kodiranja, zlasti ko se poglobimo v zmogljiva orodja za obdelavo podatkov, kot je . Če ste med delom naleteli na "AttributeError". , nisi sam.

V tem primeru bom povedal, kako sem med nastavljanjem cevovoda Apache Beam za obravnavo podatkov v realnem času naletel na napako `'BmsSchema' object has no attribute 'element_type'`. Ta napaka se lahko pogosto zdi skrivnostna, vendar običajno kaže na težavo z definicijo sheme v vašem cevovodu. 🛠️

Apache Beam je odličen za gradnjo razširljivih podatkovnih cevovodov in njegovo integracijo z orodji, kot je in zaradi česar je neverjetno vsestranski. Vendar se lahko pojavijo težave z združljivostjo sheme in vrste, kot je ta, ki jo obravnavamo, in motijo ​​potek dela. Odpravljanje napak pri teh napakah pomaga bolje razumeti uveljavljanje Beamove sheme in integracijo DataFrame.

Tu se bomo poglobili v vzrok te napake, preučili nastavitev kode in razpravljali o praktičnih rešitvah. Z nekaj prilagoditvami boste lahko uspešno obdelali podatke Pub/Sub v BigQuery, ne da bi naleteli na ta pogost kamen spotike. 🚀

Ukaz	Opis uporabe
beam.coders.registry.register_coder()	Registrira kodirnik po meri za določen razred v Apache Beam, kar Beamu omogoča učinkovito serializacijo in deserializacijo primerkov razreda. Bistvenega pomena za uporabo shem po meri s tipi NamedTuple v cevovodih Beam.
to_dataframe()	Pretvori zbirke Apache Beam PCollections v Pandas DataFrames. To omogoča uporabo Pand za transformacije, vendar zahteva združljivost med shemami Beam in strukturami DataFrame, kar lahko včasih povzroči napake atributov, če se z njimi ne ravna pravilno.
beam.DoFn	Definira funkcijo obdelave po meri v Apache Beam. Tukaj se uporablja za ustvarjanje funkcij za razčlenjevanje sporočil Pub/Sub in izvajanje transformacij na vsakem elementu v cevovodu, kar omogoča modularne in ponovno uporabljive segmente kode.
with_output_types()	Podaja izhodni tip koraka transformacije v cevovodu Beam. Ta ukaz uveljavlja doslednost sheme, ki pomaga preprečevati napake atributov z zagotavljanjem, da so izhodni podatki v skladu s pričakovanimi tipi, kot so sheme NamedTuple.
WriteToBigQuery	Zapisuje podatke iz cevovoda neposredno v tabele BigQuery. Ta ukaz omogoča definiranje sheme za BigQuery in lahko obravnava operacije pisanja pretočnih podatkov, ki so ključne za vnos podatkov v realnem času iz cevovodov Apache Beam.
beam.io.ReadFromPubSub	Bere podatke iz naročnine Google Cloud Pub/Sub in deluje kot vir za pretakanje podatkov v Apache Beam. Ta ukaz sproži pretok podatkov v cevovodu in je konfiguriran za obravnavanje zaužitja sporočil v realnem času.
StandardOptions.streaming	Konfigurira cevovod za delovanje v pretočnem načinu, kar mu omogoča obdelavo neprekinjenih tokov podatkov iz Pub/Sub. Ta nastavitev je potrebna za obdelavo vnosa podatkov v živo in zagotavlja, da se cevovod ne prekine predčasno.
PipelineOptions	Inicializira konfiguracijske možnosti za cevovod Apache Beam, vključno z ID-jem projekta, vrsto izvajalca in začasnimi lokacijami za shranjevanje. Te nastavitve so ključne za uvajanje cevovoda v okolja v oblaku, kot je Dataflow.
beam.ParDo()	Za vsak element v cevovodu uporabi transformacijo po meri, definirano v DoFn. Ta ukaz je osrednji za izvajanje funkcij, kot je razčlenjevanje sporočil in uporaba transformacij sheme na posameznih elementih v cevovodu.

Odpravljanje napak atributov pri ravnanju s shemo Apache Beam

Zagotovljeni skripti Apache Beam so namenjeni vzpostavitvi robustnega podatkovnega cevovoda, ki bere iz Google Cloud Pub/Sub, pretvarja podatke s Pandas in jih zapisuje v BigQuery. Napaka, objekt »BmsSchema« nima atributa »element_type«, se pogosto pojavi zaradi neusklajenosti pri obravnavanju sheme ali združljivosti med sistemi tipov Beam in podatkovnimi okviri. Naš prvi skript uporablja NamedTuple, ki je posebej prilagojen za delo s shemami Beam z definiranjem razreda sheme po meri, . Ta razred se nato registrira z uporabo `beam.coders.registry.register_coder()` za učinkovito serializacijo in deserializacijo podatkov. Na primer, pri obravnavanju sporočil Pub/Sub, ki vsebujejo polje »ident«, shema zagotovi, da je to polje prisotno in pravilno vneseno kot niz.

V skriptu razred DoFn `ParsePubSubMessage` obdela vsako sporočilo Pub/Sub. Tukaj skript prebere podatke v obliki JSON, jih dekodira in nato posodobi v vnaprej določeno strukturo slovarja. Če ste kdaj morali preslikati vhodna podatkovna polja v strogo shemo, boste spoznali pomen ohranjanja skladnosti imen polj s tistimi, ki jih pričakuje BigQuery. Ta pristop nam omogoča uporabo transformacij, definiranih s shemo, v celotnem cevovodu, kar zmanjša napake zaradi nedefiniranih atributov. Uporaba `beam.Map` za uveljavitev sheme v korakih cevovoda pomaga racionalizirati združljivost, ko se podatki premikajo skozi transformacije. 🛠️

Integracija Pandas v Apache Beam je dosežena z razredom `PandasTransform` DoFn, kjer pretvorimo podatke v Pandas DataFrames s funkcijo `to_dataframe`. Ta korak omogoča izkoriščanje zmožnosti preoblikovanja Pandas, vendar zahteva tudi skrbno ravnanje s shemo, saj Beam pričakuje združljive tipe podatkov, ko uporablja DataFrames v pretočnem cevovodu. Po transformacijah se podatki pretvorijo nazaj v slovarsko obliko z uporabo preproste zanke, ki ponavlja vsako vrstico DataFrame. Če ste delali s Pandami, veste, kako močno je to lahko, čeprav je zagotavljanje združljivosti s shemami Apache Beam bistvenega pomena, da se izognete napakam atributov.

Končno se podatki zapišejo v BigQuery prek funkcije `WriteToBigQuery`, kar je ključni korak pri uvajanju rezultatov v tabelo BigQuery. Ta korak je konfiguriran s shemo za BigQuery, ki zagotavlja, da so stolpci in tipi podatkov usklajeni s tem, kar BigQuery pričakuje. Skript uporablja `WriteToBigQuery` za definiranje pisanja in ustvarjanja dispozicij, ki nadzirajo, ali naj se podatki dodajo ali prepišejo in ali naj se ustvarijo tabele, če ne obstajajo. Ta del je še posebej uporaben v scenarijih vnosa podatkov v realnem času, saj omogoča cevovodu, da dinamično ustvarja nove tabele in obravnava neprekinjeno pisanje podatkov. 🚀

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()

Odpravljanje napak atributov v pretvorbah sheme Apache Beam

Pri delu z za obdelavo podatkov iz virov, kot je Google Pub/Sub, in njihovo nalaganje v BigQuery, je pogost kamen spotike nalet na napake, povezane s shemo. Te napake, kot je razvpiti , se pogosto zgodi, ker Beam strogo uveljavlja definicije shem in združljivost tipov med transformacijami cevovoda. Eden od ključnih vidikov, ki se pogosto spregleda, je, da Beam uporablja kodirnike za serializacijo podatkov, kar lahko povzroči težave pri integraciji orodij tretjih oseb, kot je Pandas. Za zagotovitev združljivosti je treba registrirati sheme po meri in skrbno uporabljati `to_dataframe()` znotraj Beam transformacij.

V primeru cevovoda uporaba `beam.DoFn` in `beam.Map` omogoča modularne transformacije na vsakem podatkovnem elementu, kar olajša vključitev zunanjih knjižnic, kot je Pandas. Vendar pa lahko Beam brez natančne registracije sheme prek `register_coder` ali podobnih konfiguracij povzroči napake atributov, če se tipi podatkov ne ujemajo. Te težave so še posebej pogoste pri obdelavi v realnem času, kjer se dohodni podatki lahko nekoliko razlikujejo po obliki. Preprost način za preprečevanje takšnih težav je izrecna pretvorba dohodnih podatkov v a in ga nato preoblikujete z uporabo `NamedTuple` ali strukturiranega razreda. 🛠️

Poleg napak v shemi lahko cevovodi Beam koristijo z ustreznim obravnavanjem in testiranjem napak. Z dodajanjem validatorjev po meri ali funkcij za preverjanje tipa znotraj vsake transformacije `DoFn` lahko zgodaj odkrijete težave, povezane s shemo. Poleg tega določanje informacij o shemi tako v Beamu kot v shemi tabele BigQuery zagotavlja poravnavo. Na ta način, če se vrsta stolpca v BigQueryju ne ujema z vašo definicijo sheme, prejmete informativno napako, namesto da bi se soočili s težavami med izvajanjem, ki jih ni mogoče izslediti. Čeprav je ravnanje s shemami v Apache Beam lahko zapleteno, te prilagoditve izboljšajo celovitost podatkov, zaradi česar je cevovod bolj odporen in zanesljiv. 🚀

1. Kaj povzroča napako »AttributeError: objekt 'MySchemaClassName' nima atributa«?
2. Ta napaka se pogosto pojavi v Apache Beamu, ko obstaja neujemanje med shemo, definirano za predmet, in podatki, ki se obdelujejo. Prepričajte se, da so sheme izrecno registrirane z uporabo .
3. Kako lahko registriram shemo po meri v Apache Beam?
4. V Apache Beam lahko definirate shemo po meri z uporabo za strukturirane podatke in jih nato registrirajte s za upravljanje serializacije.
5. Kakšen je namen uporabe v cevovodu Beam?
6. pretvori zbirko Beam PCollection v Pandas DataFrame, kar vam omogoča uporabo funkcij Pandas za transformacije. Prepričajte se, da so podatki združljivi s shemo, da se izognete napakam atributov.
7. Kako obravnavam neujemanja vrst med Beam in BigQuery?
8. Zagotovite, da se shema BigQuery ujema s podatkovno shemo, definirano v Beamu. Uporaba z uveljavljanjem sheme in preverjanje tipov podatkov zgodaj v cevovodu.
9. Ali lahko ujamem napake sheme, preden zaženem cevovod?
10. Da, z dodajanjem validatorjev po meri znotraj vsakega razreda, lahko preverite formate podatkov, preden povzročijo napake v cevovodu.
11. Uporablja boljši od za transformacije?
12. Odvisno je. je preprost za enostavne transformacije, vendar zagotavlja večjo prilagodljivost za kompleksno logiko, zlasti kadar so potrebne prilagoditve sheme.
13. Zakaj cevovod Beam zahteva izrecno izjave?
14. Apache Beam uveljavlja varnost tipov, da ohrani celovitost sheme med transformacijami. Uporaba pomaga uveljaviti pričakovane vrste in preprečiti napake med izvajanjem.
15. Kako delo v primeru?
16. je a funkcijo, ki dekodira sporočila JSON, uporabi pričakovano obliko sheme in jo posreduje za nadaljnjo obdelavo v cevovodu.
17. Ali lahko v Beamu uporabljam sheme z ugnezdenimi predmeti?
18. Da, Apache Beam podpira kompleksne sheme. Uporaba za ugnezdene sheme in jih registrirajte s za pravilno serijsko serijo.
19. Kakšna je razlika med in drugi tekači v Beamu?
20. je predvsem za lokalno testiranje. Za proizvodnjo uporabite tekače, kot je za uvajanje cevovodov v Google Cloud.

Razumevanje temeljnega vzroka napak atributov v — pogosto zaradi neusklajenosti sheme — lahko prepreči prihodnje težave in izboljša zanesljivost obdelave podatkov. Z registracijo shem, zagotavljanjem združljivosti tipov in uporabo strukturiranih transformacij ta vodnik ponuja praktične korake za rešitev težave »AttributeError«.

S temi rešitvami lahko samozavestno zgradite cevovode, ki obdelujejo podatke v realnem času od Pub/Sub do BigQuery, pri tem pa ohranjate celovitost sheme. Te tehnike pomagajo narediti podatkovne kanale učinkovitejše, robustnejše in jih je lažje upravljati, ne glede na to, ali delate na posameznih projektih ali spreminjate v produkcijskem okolju. 🚀