Hur man fixar Apache Beams AttributeError: Objektet "BmsSchema" är attributfritt. "element_type"

Adressering av attributfel i Apache Beam med schemahantering

Python-skript med Apache Beam - Lösning 1: Definiera schema med 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()

Alternativ lösning: Hantera schemaattribut i Apache Beam med klassbaserat schema

Python-skript med Apache Beam - Lösning 2: Klassbaserat schema med typkontroll

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()

Vanliga frågor om Apache Beam Schema Errors

1. Vad orsakar felet "AttributeError: 'MySchemaClassName' object has no attribute"?
2. Det här felet uppstår ofta i Apache Beam när det finns en oöverensstämmelse mellan schemat som definierats för ett objekt och data som bearbetas. Se till att scheman är explicit registrerade med beam.coders.registry.register_coder.
3. Hur kan jag registrera ett anpassat schema i Apache Beam?
4. I Apache Beam kan du definiera ett anpassat schema med hjälp av typing.NamedTuple för strukturerad data, och sedan registrera den med beam.coders.RowCoder för att hantera serialisering.
5. Vad är syftet med att använda to_dataframe i en Beam-pipeline?
6. to_dataframe konverterar en Beam PCollection till en Pandas DataFrame, så att du kan använda Pandas funktioner för transformationer. Se till att data är schemakompatibla för att undvika attributfel.
7. Hur hanterar jag typfel överensstämmelse mellan Beam och BigQuery?
8. Se till att BigQuery-schemat matchar dataschemat som definierats i Beam. Använda WriteToBigQuery med schematillämpning och validera datatyper tidigt i pipelinen.
9. Kan jag fånga schemafel innan jag kör pipelinen?
10. Ja, genom att lägga till anpassade validerare inom varje DoFn klass kan du kontrollera dataformat innan de orsakar pipelinefel.
11. använder beam.Map bättre än beam.DoFn för transformationer?
12. Det beror på. beam.Map är enkelt för enkla transformationer, men beam.DoFn ger mer flexibilitet för komplex logik, särskilt när schemajusteringar krävs.
13. Varför kräver Beam-pipeline explicit with_output_types förklaringar?
14. Apache Beam upprätthåller typsäkerhet för att upprätthålla schemaintegritet över transformationer. Använder with_output_types hjälper till att genomdriva förväntade typer och förhindra körtidsfel.
15. Hur gör ParsePubSubMessage fungerar i exemplet?
16. ParsePubSubMessage är en DoFn funktion som avkodar JSON-meddelanden, tillämpar det förväntade schemaformatet och ger det för vidare bearbetning i pipeline.
17. Kan jag använda scheman med kapslade objekt i Beam?
18. Ja, Apache Beam stöder komplexa scheman. Använda NamedTuple för kapslade scheman och registrera dem med RowCoder för korrekt serialisering.
19. Vad är skillnaden mellan DirectRunner och andra löpare i Beam?
20. DirectRunner är främst för lokal testning. För produktion, använd löpare som DataflowRunner för att distribuera pipelines på Google Cloud.

Avslutning: Ta itu med Apache Beam-attributfel

Förstå grundorsaken till attributfel i Apache Beam— ofta på grund av schemafel — kan förhindra framtida problem och förbättra tillförlitligheten för databehandling. Genom att registrera scheman, säkerställa typkompatibilitet och använda strukturerade transformationer ger den här guiden praktiska steg för att lösa problemet med "AttributeError".

Med dessa lösningar kan du med säkerhet bygga pipelines som hanterar realtidsdata från Pub/Sub till BigQuery, allt samtidigt som schemaintegriteten bibehålls. Dessa tekniker hjälper till att göra datapipelines mer effektiva, robusta och enklare att hantera, oavsett om du arbetar med enskilda projekt eller skalar i en produktionsmiljö. 🚀