Како да поправите

Mia Chevalier

петак, 08. новембар 2024. 04:59:55

Разумевање грешака атрибута приликом конверзије у оквире података у Апацхе Беам-у
Грешке могу бити неизбежан део кодирања, посебно када се зароните у моћне алате за обраду података као што су . Ако сте наишли на „АттрибутеЕррор“ док сте радили са , нисте сами.
У овом случају, поделићу вам како сам наишао на грешку `'БмсСцхема' објекат нема атрибут 'елемент_типе'` док сам постављао Апацхе Беам цевовод за руковање подацима у реалном времену. Ова грешка често може изгледати загонетно, али обично указује на проблем са дефиницијом шеме у вашем цевоводу. 🛠
Апацхе Беам је одличан за изградњу скалабилних цевовода података и његову интеграцију са алатима као што су и чини га невероватно разноврсним. Међутим, проблеми са компатибилношћу шеме и типова, попут овог на који се бавимо, могу се појавити и пореметити ток посла. Отклањање грешака у овим грешкама помаже да се боље разуме примена Беам шеме и ДатаФраме интеграција.
Овде ћемо заронити у узрок ове грешке, испитати подешавање кода и разговарати о практичним решењима. Уз неколико подешавања, моћи ћете да успешно обрадите Пуб/Суб податке у БигКуери без да наиђете на овај уобичајени камен спотицања. 🚀

Цомманд Опис употребе

beam.coders.registry.register_coder() Региструје прилагођени кодер за одређену класу у Апацхе Беам-у, омогућавајући Беам-у да ефикасно серијализује и десеријализује инстанце класе. Од суштинског значаја за коришћење прилагођених шема са типовима НамедТупле у Беам цевоводима.

to_dataframe() Конвертује Апацхе Беам ПЦ колекције у Пандас ДатаФраме. Ово омогућава коришћење Панда-а за трансформације, али захтева компатибилност између Беам шема и ДатаФраме структура, које понекад могу да изазову грешке атрибута ако се њима не рукује исправно.

beam.DoFn Дефинише прилагођену функцију обраде у Апацхе Беам-у. Овде се користи за креирање функција за рашчлањивање Пуб/Суб порука и извођење трансформација на сваком елементу унутар цевовода, омогућавајући модуларне сегменте кода за вишекратну употребу.

with_output_types() Одређује тип излаза корака трансформације у Беам цевоводу. Ова команда примењује конзистентност шеме, што помаже у спречавању грешака у атрибутима тако што обезбеђује да излазни подаци буду у складу са очекиваним типовима, као што су НамедТупле шеме.

WriteToBigQuery Записује податке из цевовода директно у БигКуери табеле. Ова команда омогућава дефинисање шеме за БигКуери и може да управља операцијама писања стримованих података, што је кључно за унос података у реалном времену из Апацхе Беам цевовода.

beam.io.ReadFromPubSub Чита податке из Гоогле Цлоуд Пуб/Суб претплате, служећи као извор за стримовање података у Апацхе Беам-у. Ова команда покреће ток података цевовода и конфигурисана је за руковање уносом порука у реалном времену.

StandardOptions.streaming Конфигурише цевовод да ради у режиму стримовања, омогућавајући му да обрађује континуиране токове података из Пуб/Суб. Ово подешавање је потребно за руковање уносом података уживо и осигурава да се цевовод не прекине прерано.

PipelineOptions Иницијализује опције конфигурације за Апацхе Беам цевовод, укључујући ИД пројекта, тип покретача и привремене локације за складиштење. Ова подешавања су критична за примену цевовода у окружења у облаку као што је Датафлов.

beam.ParDo() Примењује прилагођену трансформацију дефинисану у ДоФн-у на сваки елемент у цевоводу. Ова команда је централна за извршавање функција као што су рашчлањивање порука и примена трансформација шеме на појединачне елементе унутар цевовода.

Цомманд	Опис употребе
beam.coders.registry.register_coder()	Региструје прилагођени кодер за одређену класу у Апацхе Беам-у, омогућавајући Беам-у да ефикасно серијализује и десеријализује инстанце класе. Од суштинског значаја за коришћење прилагођених шема са типовима НамедТупле у Беам цевоводима.
to_dataframe()	Конвертује Апацхе Беам ПЦ колекције у Пандас ДатаФраме. Ово омогућава коришћење Панда-а за трансформације, али захтева компатибилност између Беам шема и ДатаФраме структура, које понекад могу да изазову грешке атрибута ако се њима не рукује исправно.
beam.DoFn	Дефинише прилагођену функцију обраде у Апацхе Беам-у. Овде се користи за креирање функција за рашчлањивање Пуб/Суб порука и извођење трансформација на сваком елементу унутар цевовода, омогућавајући модуларне сегменте кода за вишекратну употребу.
with_output_types()	Одређује тип излаза корака трансформације у Беам цевоводу. Ова команда примењује конзистентност шеме, што помаже у спречавању грешака у атрибутима тако што обезбеђује да излазни подаци буду у складу са очекиваним типовима, као што су НамедТупле шеме.
WriteToBigQuery	Записује податке из цевовода директно у БигКуери табеле. Ова команда омогућава дефинисање шеме за БигКуери и може да управља операцијама писања стримованих података, што је кључно за унос података у реалном времену из Апацхе Беам цевовода.
beam.io.ReadFromPubSub	Чита податке из Гоогле Цлоуд Пуб/Суб претплате, служећи као извор за стримовање података у Апацхе Беам-у. Ова команда покреће ток података цевовода и конфигурисана је за руковање уносом порука у реалном времену.
StandardOptions.streaming	Конфигурише цевовод да ради у режиму стримовања, омогућавајући му да обрађује континуиране токове података из Пуб/Суб. Ово подешавање је потребно за руковање уносом података уживо и осигурава да се цевовод не прекине прерано.
PipelineOptions	Иницијализује опције конфигурације за Апацхе Беам цевовод, укључујући ИД пројекта, тип покретача и привремене локације за складиштење. Ова подешавања су критична за примену цевовода у окружења у облаку као што је Датафлов.
beam.ParDo()	Примењује прилагођену трансформацију дефинисану у ДоФн-у на сваки елемент у цевоводу. Ова команда је централна за извршавање функција као што су рашчлањивање порука и примена трансформација шеме на појединачне елементе унутар цевовода.

Решавање грешака атрибута у руковању шемом Апацхе Беам-а

Достављене Апацхе Беам скрипте имају за циљ да поставе робустан цевовод података који чита из Гоогле Цлоуд Пуб/Суб-а, трансформише податке помоћу Панда-а и записује их у БигКуери. Грешка, `'БмсСцхема' објекат нема атрибут 'елемент_типе'`, често се јавља због неусклађености у руковању шемом или компатибилности између система типова Беам-а и оквира података. Наша прва скрипта користи НамедТупле, посебно прилагођену за рад са Беам шемама дефинисањем прилагођене класе шеме, . Ова класа се затим региструје помоћу `беам.цодерс.регистри.регистер_цодер()` да би се ефективно серијализовали и десериализовали подаци. На пример, када обрађујете Пуб/Суб поруке које садрже поље "идент", шема осигурава да је ово поље присутно и исправно откуцано као стринг.

У скрипти, класа ДоФн `ПарсеПубСубМессаге` обрађује сваку Пуб/Суб поруку. Овде скрипта чита податке у ЈСОН формату, декодира их, а затим их ажурира у унапред дефинисану структуру речника. Ако сте икада морали да мапирате поља долазних података у стриктну шему, препознаћете важност одржавања имена поља у складу са онима који се очекују у БигКуери-ју. Овај приступ нам омогућава да применимо трансформације дефинисане шемом широм цевовода, минимизирајући грешке од недефинисаних атрибута. Коришћење `беам.Мап` за примену шеме у корацима цевовода помаже да се поједностави компатибилност док се подаци крећу кроз трансформације. 🛠

Пандас интеграција у Апацхе Беам постиже се класом `ПандасТрансформ` ДоФн, где конвертујемо податке у Пандас ДатаФрамес користећи функцију `то_датафраме`. Овај корак омогућава искориштавање Пандасових могућности трансформације, али такође захтева пажљиво руковање шемом пошто Беам очекује компатибилне типове података када користи ДатаФрамес у цевоводу за стриминг. Након трансформације, подаци се поново конвертују у формат речника помоћу једноставне петље која се понавља преко сваког реда ДатаФраме-а. Ако сте радили са Пандас-ом, знате колико ово може бити моћно, иако је обезбеђивање компатибилности са Апацхе Беам шемама од суштинског значаја да бисте избегли грешке у атрибутима.

Коначно, подаци се уписују у БигКуери преко функције `ВритеТоБигКуери`, што је кључни корак у примени резултата у БигКуери табелу. Овај корак је конфигурисан са шемом за БигКуери, обезбеђујући да су колоне и типови података усклађени са оним што БигКуери очекује. Скрипта користи `ВритеТоБигКуери` да дефинише диспозиције писања и креирања, које контролишу да ли подаци треба да се додају или преписују и да ли треба креирати табеле ако не постоје. Овај део је посебно користан у сценаријима уноса података у реалном времену, јер омогућава цевоводу да динамички креира нове табеле и рукује континуираним уписом података. 🚀

Решавање грешака атрибута у Апацхе Беам-у помоћу руковања шемом

Питхон скрипт који користи Апацхе Беам - решење 1: Дефинисање шеме помоћу НамедТупле-а

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()

Алтернативно решење: Руковање атрибутима шеме у Апацхе Беам-у са шемом заснованом на класама

Питхон скрипт који користи Апацхе Беам – решење 2: Шема заснована на класама са провером типа

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()

Решавање грешака атрибута у конверзијама шеме Апацхе Беам-а

При раду са за обраду података из извора као што је Гоогле Пуб/Суб и учитавање у БигКуери, чест камен спотицања је наилази на грешке у вези са шемом. Ове грешке, као што су злогласне , често се јављају зато што Беам стриктно примењује дефиниције шеме и компатибилност типова у свим трансформацијама цевовода. Један кључни аспект који се често занемарује је да Беам користи кодере за серијализацију података, што може довести до проблема при интеграцији алата трећих страна као што је Пандас. Да бисте осигурали компатибилност, потребно је да региструјете прилагођене шеме и пажљиво користите `то_датафраме()` унутар Беам трансформација.

У примеру цевовода, употреба `беам.ДоФн` и `беам.Мап` омогућава модуларне трансформације на сваком елементу података, што олакшава уградњу екстерних библиотека као што је Пандас. Међутим, без прецизне регистрације шеме преко `регистер_цодер` или сличних конфигурација, Беам може да избаци грешке атрибута када се типови података не подударају. Ови проблеми су посебно чести у обради у реалном времену, где улазни подаци могу мало да варирају у формату. Једноставан начин за спречавање таквих проблема је експлицитно претварање долазних података у а а затим га преформатирати помоћу `НамедТупле` или структуриране класе. 🛠

Осим грешака у шеми, Беам цевоводи могу имати користи од правилног руковања грешкама и тестирања. Додавањем прилагођених валидатора или функција за проверу типа унутар сваке `ДоФн` трансформације, можете рано уочити проблеме у вези са шемом. Поред тога, навођење информација о шеми и у Беам-у и у шеми БигКуери табеле обезбеђује поравнање. На овај начин, ако се тип колоне у БигКуери-ју не подудара са дефиницијом ваше шеме, добићете информативну грешку уместо да се суочите са проблемима који се не могу пратити током извршавања. Иако руковање шемама у Апацхе Беам-у може бити сложено, ова подешавања побољшавају интегритет података, чинећи цевовод отпорнијим и поузданијим. 🚀

Шта узрокује грешку „АттрибутеЕррор: 'МиСцхемаЦлассНаме' објекат нема атрибута”?
Ова грешка се често јавља у Апацхе Беам-у када постоји неслагање између шеме дефинисане за објекат и података који се обрађују. Уверите се да су шеме експлицитно регистроване помоћу .
Како могу да региструјем прилагођену шему у Апацхе Беам-у?
У Апацхе Беам-у можете дефинисати прилагођену шему користећи за структуриране податке, а затим их региструјте са за управљање серијализацијом.
Која је сврха употребе у цевоводу Беам?
претвара Беам ПЦоллецтион у Пандас ДатаФраме, омогућавајући вам да користите Пандас функције за трансформације. Уверите се да су подаци компатибилни са шемом да бисте избегли грешке атрибута.
Како да решим неподударање типова између Беам-а и БигКуери-ја?
Уверите се да се БигКуери шема подудара са шемом података дефинисаном у Беам-у. Користите са применом шеме и валидацијом типова података рано у процесу.
Могу ли да ухватим грешке шеме пре покретања цевовода?
Да, додавањем прилагођених валидатора унутар сваког класе, можете проверити формате података пре него што изазову грешке у цевоводу.
Користи боље него за трансформације?
Зависи. је једноставан за директне трансформације, али пружа већу флексибилност за сложену логику, посебно када су потребна подешавања шеме.
Зашто је цевовод Беам потребан експлицитно декларације?
Апацхе Беам примењује безбедност типова да би одржао интегритет шеме у свим трансформацијама. Коришћење помаже у примени очекиваних типова и спречавању грешака током извршавања.
Како се рад у примеру?
је а функција која декодира ЈСОН поруке, примењује очекивани формат шеме и даје је за даљу обраду у цевоводу.
Могу ли да користим шеме са угнежђеним објектима у Беам-у?
Да, Апацхе Беам подржава сложене шеме. Користите за угнежђене шеме и регистровати их са за правилну серијализацију.
Која је разлика између и други тркачи у Беаму?
је углавном за локално тестирање. За производњу користите тркаче попут за постављање цевовода на Гоогле Цлоуд.

Разумевање основног узрока грешака у атрибутима у — често због неусклађености шеме — може спречити будуће проблеме и побољшати поузданост обраде података. Регистровањем шема, обезбеђивањем компатибилности типова и коришћењем структурираних трансформација, овај водич пружа практичне кораке за решавање проблема „АттрибутеЕррор“.

Са овим решењима можете са сигурношћу да градите цевоводе који обрађују податке у реалном времену од Пуб/Суб-а до БигКуери-ја, а све уз одржавање интегритета шеме. Ове технике помажу да цевоводе података учинимо ефикаснијим, робуснијим и лакшим за управљање, било да се ради на појединачним пројектима или се скалирају у производном окружењу. 🚀

Информације о решавању проблема регистрације шеме и серијализације у Апацхе Беам-у су референциране из званичне Апацхе Беам документације о кодерима и шемама: Апацхе Беам документација .
Детаљи о коришћењу Пуб/Суб и БигКуери-ја са Апацхе Беам цевоводима су засновани на водичима за интеграцију протока података Гоогле Цлоуд-а: Гоогле Цлоуд Датафлов документација .
Најбоље праксе за интеграцију Панда са Апацхе Беам-ом за ефикасну трансформацију података прикупљене су са форума заједнице и Беамових ГитХуб дискусија: Апацхе Беам ГитХуб дискусије .

Како да поправите АттрибутеЕррор Апацхе Беам-а: објекат „БмсСцхема“ је без атрибута. "тип_елемента"

Решавање грешака атрибута у руковању шемом Апацхе Беам-а

Решавање грешака атрибута у Апацхе Беам-у помоћу руковања шемом

Алтернативно решење: Руковање атрибутима шеме у Апацхе Беам-у са шемом заснованом на класама

Решавање грешака атрибута у конверзијама шеме Апацхе Беам-а