Apache Beam இன் பண்புப்

Mia Chevalier

வெள்ளி, 8 நவம்பர், 2024 ’அன்று’ முற்பகல் 5:18:53

அப்பாச்சி பீமில் டேட்டாஃப்ரேம்களுக்கு மாற்றும்போது பண்புக்கூறு பிழைகளைப் புரிந்துகொள்வது

பிழைகள் குறியீட்டு முறையின் தவிர்க்க முடியாத பகுதியாக இருக்கலாம், குறிப்பாக சக்திவாய்ந்த தரவு செயலாக்க கருவிகளில் மூழ்கும்போது அப்பாச்சி பீம். நீங்கள் பணிபுரியும் போது "பண்புப் பிழையை" சந்தித்திருந்தால் அப்பாச்சி பீமின் to_dataframe தொகுதி, நீங்கள் தனியாக இல்லை.

இந்தச் சந்தர்ப்பத்தில், நிகழ்நேரத் தரவைக் கையாள Apache Beam பைப்லைனை அமைக்கும் போது `BmsSchema' ஆப்ஜெக்ட்டில் பண்புக்கூறு 'element_type' பிழை இல்லை என்பதை நான் எவ்வாறு சந்தித்தேன் என்பதைப் பகிர்கிறேன். இந்தப் பிழை பெரும்பாலும் மறைமுகமாகத் தோன்றலாம், ஆனால் இது பொதுவாக உங்கள் பைப்லைனில் உள்ள திட்ட வரையறையில் உள்ள சிக்கலைச் சுட்டிக்காட்டுகிறது. 🛠️

அபாச்சி பீம், அளவிடக்கூடிய தரவு பைப்லைன்களை உருவாக்குவதற்கும், அதை போன்ற கருவிகளுடன் ஒருங்கிணைப்பதற்கும் சிறந்தது Google Pub/Sub மற்றும் BigQuery அதை நம்பமுடியாத பல்துறை ஆக்குகிறது. இருப்பினும், நாங்கள் உரையாற்றுவது போன்ற ஸ்கீமா மற்றும் வகை இணக்கத்தன்மை சிக்கல்கள் எழலாம் மற்றும் பணிப்பாய்வுக்கு இடையூறு விளைவிக்கும். இந்த பிழைகளை பிழைத்திருத்தம் செய்வது, பீமின் திட்ட அமலாக்கம் மற்றும் டேட்டாஃப்ரேம் ஒருங்கிணைப்பை நன்கு புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது.

இங்கே, இந்த பிழைக்கான காரணத்தை நாங்கள் முழுக்குவோம், குறியீட்டு அமைப்பை ஆராய்ந்து, நடைமுறை தீர்வுகளைப் பற்றி விவாதிப்போம். சில மாற்றங்களைச் செய்வதன் மூலம், இந்த பொதுவான தடுமாற்றத்தைத் தாக்காமல், பப்/சப் தரவை BigQuery இல் வெற்றிகரமாகச் செயல்படுத்த முடியும். 🚀

கட்டளை	பயன்பாட்டின் விளக்கம்
beam.coders.registry.register_coder()	அப்பாச்சி பீமில் குறிப்பிட்ட வகுப்பிற்கான தனிப்பயன் குறியீடரைப் பதிவுசெய்கிறது, இது வகுப்பின் நிகழ்வுகளை திறம்பட வரிசைப்படுத்தவும், சீரழிக்கவும் பீம் அனுமதிக்கிறது. பீம் பைப்லைன்களில் NamedTuple வகைகளுடன் தனிப்பயன் திட்டங்களைப் பயன்படுத்துவதற்கு அவசியம்.
to_dataframe()	அப்பாச்சி பீம் பிசி சேகரிப்புகளை பாண்டாஸ் டேட்டாஃப்ரேம்களாக மாற்றுகிறது. இது உருமாற்றங்களுக்கு பாண்டாக்களைப் பயன்படுத்துவதை செயல்படுத்துகிறது, ஆனால் பீம் ஸ்கீமாக்கள் மற்றும் டேட்டாஃப்ரேம் கட்டமைப்புகளுக்கு இடையே இணக்கத்தன்மை தேவைப்படுகிறது, இது சரியாகக் கையாளப்படாவிட்டால் சில நேரங்களில் பண்புக்கூறு பிழைகளை ஏற்படுத்தலாம்.
beam.DoFn	அப்பாச்சி பீமில் தனிப்பயன் செயலாக்க செயல்பாட்டை வரையறுக்கிறது. பப்/சப் மெசேஜ்களைப் பாகுபடுத்துவதற்கும், பைப்லைனுக்குள் உள்ள ஒவ்வொரு உறுப்புகளிலும் மாற்றங்களைச் செய்வதற்கும் செயல்பாடுகளை உருவாக்க, மட்டு மற்றும் மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய குறியீடு பிரிவுகளை அனுமதிக்கிறது.
with_output_types()	பீம் பைப்லைனில் உருமாற்ற படியின் வெளியீட்டு வகையைக் குறிப்பிடுகிறது. இந்த கட்டளை ஸ்கீமா நிலைத்தன்மையை செயல்படுத்துகிறது, இது அவுட்புட் தரவு, NamedTuple ஸ்கீமாக்கள் போன்ற எதிர்பார்க்கப்படும் வகைகளுக்கு இணங்குவதை உறுதி செய்வதன் மூலம் பண்புக்கூறு பிழைகளைத் தடுக்க உதவுகிறது.
WriteToBigQuery	பைப்லைனில் இருந்து நேரடியாக BigQuery டேபிள்களில் தரவை எழுதுகிறது. இந்த கட்டளை BigQuery க்கான ஸ்கீமா வரையறையை அனுமதிக்கிறது மற்றும் ஸ்ட்ரீமிங் தரவு எழுதுதல் செயல்பாடுகளை கையாள முடியும், இது Apache Beam பைப்லைன்களிலிருந்து நிகழ்நேர தரவு உட்செலுத்தலுக்கு முக்கியமானது.
beam.io.ReadFromPubSub	Google Cloud Pub/Sub சந்தாவிலிருந்து தரவைப் படிக்கிறது, Apache Beam இல் தரவை ஸ்ட்ரீமிங் செய்வதற்கான ஆதாரமாக செயல்படுகிறது. இந்த கட்டளை பைப்லைனின் தரவு ஓட்டத்தைத் தொடங்குகிறது மற்றும் நிகழ்நேர செய்தி உட்செலுத்தலைக் கையாளும் வகையில் கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது.
StandardOptions.streaming	ஸ்ட்ரீமிங் பயன்முறையில் செயல்பட பைப்லைனை உள்ளமைக்கிறது, இது பப்/சப் இலிருந்து தரவின் தொடர்ச்சியான ஸ்ட்ரீம்களை செயலாக்க அனுமதிக்கிறது. நேரடி தரவு உட்செலுத்தலைக் கையாளுவதற்கு இந்த அமைப்பு தேவைப்படுகிறது மற்றும் பைப்லைன் முன்கூட்டியே நிறுத்தப்படாமல் இருப்பதை உறுதி செய்கிறது.
PipelineOptions	திட்ட ஐடி, ரன்னர் வகை மற்றும் தற்காலிக சேமிப்பக இடங்கள் உட்பட அப்பாச்சி பீம் பைப்லைனுக்கான உள்ளமைவு விருப்பங்களைத் துவக்குகிறது. டேட்டாஃப்ளோ போன்ற கிளவுட் சூழல்களுக்கு பைப்லைனைப் பயன்படுத்துவதற்கு இந்த அமைப்புகள் முக்கியமானவை.
beam.ParDo()	பைப்லைனில் உள்ள ஒவ்வொரு உறுப்புக்கும் DoFn இல் வரையறுக்கப்பட்ட தனிப்பயன் மாற்றத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. செய்திகளை பாகுபடுத்துதல் மற்றும் பைப்லைனில் உள்ள தனி உறுப்புகளில் ஸ்கீமா மாற்றங்களைப் பயன்படுத்துதல் போன்ற செயல்பாடுகளை செயல்படுத்துவதற்கு இந்த கட்டளை மையமாக உள்ளது.

அப்பாச்சி பீமின் ஸ்கீமா கையாளுதலில் உள்ள பண்புக்கூறு பிழைகளை சரிசெய்தல்

Apache Beam ஸ்கிரிப்ட்கள் Google Cloud Pub/Sub இலிருந்து படிக்கும், Pandas மூலம் தரவை மாற்றும் மற்றும் BigQueryக்கு எழுதும் வலுவான தரவு பைப்லைனை அமைப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளன. பிழை, `'BmsSchema' ஆப்ஜெக்ட்டுக்கு 'element_type' என்ற பண்புக்கூறு இல்லை, இது பெரும்பாலும் ஸ்கீமா கையாளுதலில் தவறான சீரமைப்பு அல்லது பீமின் வகை அமைப்புகள் மற்றும் டேட்டாஃப்ரேம்களுக்கு இடையே உள்ள இணக்கத்தன்மை காரணமாக ஏற்படுகிறது. எங்கள் முதல் ஸ்கிரிப்ட் NamedTuple ஐப் பயன்படுத்துகிறது, இது தனிப்பயன் ஸ்கீமா வகுப்பை வரையறுப்பதன் மூலம் பீம் ஸ்கீமாக்களுடன் பணிபுரிய வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, BmsSchema. இந்தத் தரவைத் திறம்பட வரிசைப்படுத்தவும் சீரழிக்கவும் `beam.coders.registry.register_coder()` ஐப் பயன்படுத்தி இந்த வகுப்பு பதிவு செய்யப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, "அடையாளம்" புலத்தைக் கொண்ட பப்/சப் செய்திகளைக் கையாளும் போது, இந்த புலம் இருப்பதையும், சரமாக சரியாக தட்டச்சு செய்வதையும் ஸ்கீமா உறுதி செய்கிறது.

ஸ்கிரிப்ட்டில், `ParsePubSubMessage` DoFn வகுப்பு ஒவ்வொரு பப்/சப் செய்தியையும் செயலாக்குகிறது. இங்கே, ஸ்கிரிப்ட் JSON-வடிவமைக்கப்பட்ட தரவைப் படித்து, அதை டிகோட் செய்து, முன் வரையறுக்கப்பட்ட அகராதி அமைப்பில் புதுப்பிக்கிறது. நீங்கள் எப்போதாவது உள்வரும் தரவுப் புலங்களை ஒரு கடுமையான திட்டவட்டத்திற்கு வரைபடமாக்க வேண்டியிருந்தால், BigQuery இல் எதிர்பார்க்கப்படும் புலப் பெயர்களுடன் ஒத்துப்போவதன் முக்கியத்துவத்தை நீங்கள் அங்கீகரிப்பீர்கள். இந்த அணுகுமுறை பைப்லைன் முழுவதும் திட்ட-வரையறுக்கப்பட்ட மாற்றங்களைப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது, வரையறுக்கப்படாத பண்புக்கூறுகளிலிருந்து பிழைகளைக் குறைக்கிறது. பைப்லைன் படிகளில் ஸ்கீமாவைச் செயல்படுத்த `beam.Map` ஐப் பயன்படுத்துவது, தரவு உருமாற்றங்கள் மூலம் நகரும்போது இணக்கத்தன்மையை சீராக்க உதவுகிறது. 🛠️

அப்பாச்சி பீமில் உள்ள பாண்டாஸ் ஒருங்கிணைப்பு `PandasTransform` DoFn வகுப்பின் மூலம் அடையப்படுகிறது, இங்கு `to_dataframe` செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி தரவை Pandas DataFrames ஆக மாற்றுவோம். இந்த படியானது பாண்டாஸின் உருமாற்ற திறன்களை மேம்படுத்த அனுமதிக்கிறது, ஆனால் ஸ்ட்ரீமிங் பைப்லைனில் டேட்டாஃப்ரேம்களைப் பயன்படுத்தும் போது இணக்கமான தரவு வகைகளை பீம் எதிர்பார்க்கிறது என்பதால் கவனமாக ஸ்கீமா கையாளுதல் தேவைப்படுகிறது. உருமாற்றங்களுக்குப் பிறகு, டேட்டாஃப்ரேமின் ஒவ்வொரு வரிசையிலும் மீண்டும் செயல்படும் எளிய சுழற்சியைப் பயன்படுத்தி தரவு அகராதி வடிவத்திற்கு மாற்றப்படுகிறது. நீங்கள் Pandas உடன் பணிபுரிந்திருந்தால், இது எவ்வளவு சக்தி வாய்ந்தது என்பதை நீங்கள் அறிவீர்கள், இருப்பினும் Apache Beam திட்டங்களுடன் இணக்கத்தன்மையை உறுதிப்படுத்துவது பண்புப் பிழைகளைத் தவிர்க்க அவசியம்.

இறுதியாக, `WriteToBigQuery` செயல்பாட்டின் மூலம் BigQuery க்கு தரவு எழுதப்படுகிறது, இது முடிவுகளை BigQuery அட்டவணையில் வரிசைப்படுத்துவதில் முக்கியமான படியாகும். இந்த படி BigQueryக்கான ஸ்கீமாவுடன் கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது, நெடுவரிசைகள் மற்றும் தரவு வகைகள் BigQuery எதிர்பார்ப்பதுடன் சீரமைக்கப்படுவதை உறுதிசெய்கிறது. ஸ்கிரிப்ட் எழுதுவதற்கும் மாற்றங்களை உருவாக்குவதற்கும் `WriteToBigQuery` ஐப் பயன்படுத்துகிறது, இது தரவு சேர்க்கப்பட வேண்டுமா அல்லது மேலெழுத வேண்டுமா மற்றும் அட்டவணைகள் இல்லையெனில் உருவாக்கப்பட வேண்டுமா என்பதைக் கட்டுப்படுத்துகிறது. இந்த பகுதி குறிப்பாக நிகழ்நேர தரவு உள்ளிழுக்கும் காட்சிகளில் பயனுள்ளதாக இருக்கும், ஏனெனில் இது பைப்லைனை மாறும் வகையில் புதிய அட்டவணைகளை உருவாக்கவும், தொடர்ச்சியான தரவு எழுதுதல்களைக் கையாளவும் அனுமதிக்கிறது. 🚀

ஸ்கீமா கையாளுதலுடன் அப்பாச்சி பீமில் உள்ள பண்புக்கூறு பிழைகளை நிவர்த்தி செய்தல்

பைதான் ஸ்கிரிப்ட் அப்பாச்சி பீமைப் பயன்படுத்துதல் - தீர்வு 1: பெயரிடப்பட்ட டூப்பிள் மூலம் ஸ்கீமாவை வரையறுத்தல்

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()

மாற்று தீர்வு: வகுப்பு அடிப்படையிலான திட்டத்துடன் அப்பாச்சி பீமில் ஸ்கீமா பண்புகளை கையாளுதல்

பைதான் ஸ்கிரிப்ட் அப்பாச்சி பீமைப் பயன்படுத்துகிறது - தீர்வு 2: வகைச் சரிபார்ப்புடன் கூடிய வகுப்பு அடிப்படையிலான ஸ்கீமா

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()

அப்பாச்சி பீமின் ஸ்கீமா மாற்றங்களில் உள்ள பண்புக்கூறு பிழைகளைத் தீர்க்கிறது

உடன் பணிபுரியும் போது அப்பாச்சி பீம் Google Pub/Sub போன்ற மூலங்களிலிருந்து தரவைச் செயலாக்கி அதை BigQuery இல் ஏற்றுவதற்கு, பொதுவான தடுமாற்றம் ஸ்கீமா தொடர்பான பிழைகளை எதிர்கொள்கிறது. இந்த பிழைகள், பிரபலமற்றவை போன்றவை "பண்புப் பிழை: 'MySchemaClassName' பொருளுக்கு பண்புக்கூறு இல்லை", அடிக்கடி நிகழ்கிறது ஏனெனில் பீம் திட்ட வரையறைகள் மற்றும் பைப்லைன் மாற்றங்கள் முழுவதும் வகை இணக்கத்தன்மையை கண்டிப்பாக செயல்படுத்துகிறது. ஒரு முக்கியமான அம்சம் பெரும்பாலும் கவனிக்கப்படாத ஒரு முக்கியமான அம்சம் என்னவென்றால், தரவை வரிசைப்படுத்த பீம் குறியீட்டாளர்களைப் பயன்படுத்துகிறது, இது பாண்டாஸ் போன்ற மூன்றாம் தரப்பு கருவிகளை ஒருங்கிணைக்கும் போது சிக்கல்களுக்கு வழிவகுக்கும். இணக்கத்தன்மையை உறுதிசெய்ய, தனிப்பயன் திட்டங்களைப் பதிவுசெய்து, பீம் மாற்றங்களுக்குள் கவனமாக `to_dataframe()` ஐப் பயன்படுத்துவது அவசியம்.

உதாரண பைப்லைனில், `beam.DoFn` மற்றும் `beam.Map` ஆகியவற்றின் பயன்பாடு ஒவ்வொரு தரவு உறுப்புகளிலும் மட்டு மாற்றங்களை அனுமதிக்கிறது, இது பாண்டாஸ் போன்ற வெளிப்புற நூலகங்களை இணைத்துக்கொள்வதை எளிதாக்குகிறது. இருப்பினும், `register_coder` அல்லது ஒத்த உள்ளமைவுகள் மூலம் துல்லியமான திட்டப் பதிவு இல்லாமல், தரவு வகைகள் பொருந்தாதபோது பீம் பண்புக்கூறு பிழைகளை ஏற்படுத்தலாம். நிகழ்நேர செயலாக்கத்தில் இந்தச் சிக்கல்கள் மிகவும் பொதுவானவை, உள்வரும் தரவு வடிவமைப்பில் சற்று மாறுபடலாம். இதுபோன்ற சிக்கல்களைத் தடுப்பதற்கான எளிய வழி, உள்வரும் தரவை வெளிப்படையாக மாற்றுவதாகும் பைதான் அகராதி பின்னர் `NamedTuple` அல்லது கட்டமைக்கப்பட்ட வகுப்பைப் பயன்படுத்தி அதை மறுவடிவமைத்தல். 🛠️

திட்ட பிழைகளுக்கு அப்பால், பீம் பைப்லைன்கள் சரியான பிழை கையாளுதல் மற்றும் சோதனை மூலம் பயனடையலாம். ஒவ்வொரு `DoFn` மாற்றத்திலும் தனிப்பயன் வேலிடேட்டர்கள் அல்லது வகைச் சரிபார்ப்பு செயல்பாடுகளைச் சேர்ப்பதன் மூலம், ஸ்கீமா தொடர்பான சிக்கல்களை நீங்கள் ஆரம்பத்திலேயே கண்டறியலாம். கூடுதலாக, பீம் மற்றும் BigQuery டேபிள் ஸ்கீமா இரண்டிலும் ஸ்கீமா தகவலைக் குறிப்பிடுவது சீரமைப்பை உறுதி செய்கிறது. இந்த வழியில், BigQuery இல் உள்ள நெடுவரிசை வகை உங்கள் திட்ட வரையறையுடன் பொருந்தவில்லை என்றால், கண்டறிய முடியாத இயக்க நேரச் சிக்கல்களை எதிர்கொள்வதற்குப் பதிலாக, தகவல் பிழையைப் பெறுவீர்கள். அப்பாச்சி பீமில் ஸ்கீமாவைக் கையாள்வது சிக்கலானதாக இருந்தாலும், இந்தச் சரிசெய்தல் தரவு ஒருமைப்பாட்டை மேம்படுத்துகிறது, இதனால் பைப்லைனை மேலும் மீள்தன்மையுடனும் நம்பகமானதாகவும் ஆக்குகிறது. 🚀

அப்பாச்சி பீம் ஸ்கீமா பிழைகள் பற்றி பொதுவாகக் கேட்கப்படும் கேள்விகள்

"AttributeError: 'MySchemaClassName' ஆப்ஜெக்ட்டுக்கு பண்புக்கூறு இல்லை" பிழை ஏற்பட என்ன காரணம்?
ஒரு பொருளுக்கு வரையறுக்கப்பட்ட திட்டத்திற்கும் செயலாக்கப்படும் தரவுக்கும் இடையில் பொருந்தாத போது, அப்பாச்சி பீமில் இந்தப் பிழை அடிக்கடி நிகழ்கிறது. ஸ்கீமாக்கள் வெளிப்படையாகப் பதிவு செய்யப்பட்டுள்ளதா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும் beam.coders.registry.register_coder.
அப்பாச்சி பீமில் தனிப்பயன் திட்டத்தை எவ்வாறு பதிவு செய்வது?
அப்பாச்சி பீமில், நீங்கள் தனிப்பயன் திட்டத்தைப் பயன்படுத்தி வரையறுக்கலாம் typing.NamedTuple கட்டமைக்கப்பட்ட தரவுகளுக்கு, பின்னர் அதை பதிவு செய்யவும் beam.coders.RowCoder வரிசைப்படுத்தலை நிர்வகிக்க.
பயன்படுத்துவதன் நோக்கம் என்ன to_dataframe பீம் பைப்லைனில்?
to_dataframe பீம் பிசி சேகரிப்பை பாண்டாஸ் டேட்டாஃப்ரேமாக மாற்றுகிறது, இது மாற்றங்களுக்கு பாண்டாஸ் செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது. பண்புக்கூறு பிழைகளைத் தவிர்க்க, தரவு ஸ்கீமா-இணக்கமானது என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.
Beam மற்றும் BigQuery இடையே உள்ள வகைப் பொருத்தமின்மையை எவ்வாறு கையாள்வது?
BigQuery ஸ்கீமா பீமில் வரையறுக்கப்பட்ட தரவுத் திட்டத்துடன் பொருந்துகிறது என்பதை உறுதிப்படுத்தவும். பயன்படுத்தவும் WriteToBigQuery திட்ட அமலாக்கத்துடன், மற்றும் பைப்லைன் ஆரம்பத்தில் தரவு வகைகளை சரிபார்க்கவும்.
பைப்லைனை இயக்கும் முன் திட்டப் பிழைகளைப் பிடிக்க முடியுமா?
ஆம், ஒவ்வொன்றிலும் தனிப்பயன் வேலிடேட்டர்களைச் சேர்ப்பதன் மூலம் DoFn வகுப்பு, பைப்லைன் பிழைகளை ஏற்படுத்தும் முன் தரவு வடிவங்களை நீங்கள் சரிபார்க்கலாம்.
பயன்படுத்தி வருகிறது beam.Map விட சிறந்தது beam.DoFn மாற்றங்களுக்கு?
இது சார்ந்துள்ளது. beam.Map நேரடியான மாற்றங்களுக்கு எளிதானது, ஆனால் beam.DoFn சிக்கலான தர்க்கத்திற்கு அதிக நெகிழ்வுத்தன்மையை வழங்குகிறது, குறிப்பாக ஸ்கீமா சரிசெய்தல் தேவைப்படும் போது.
பீம் பைப்லைன் ஏன் வெளிப்படையாக தேவைப்படுகிறது with_output_types பிரகடனங்கள்?
மாற்றங்களில் திட்ட ஒருமைப்பாட்டை பராமரிக்க அப்பாச்சி பீம் வகை பாதுகாப்பை செயல்படுத்துகிறது. பயன்படுத்தி with_output_types எதிர்பார்க்கப்படும் வகைகளைச் செயல்படுத்தவும் இயக்க நேரப் பிழைகளைத் தடுக்கவும் உதவுகிறது.
எப்படி செய்கிறது ParsePubSubMessage உதாரணத்தில் வேலை செய்யவா?
ParsePubSubMessage என்பது ஒரு DoFn JSON செய்திகளை டிகோட் செய்யும் செயல்பாடு, எதிர்பார்க்கப்படும் ஸ்கீமா வடிவமைப்பைப் பயன்படுத்துகிறது, மேலும் பைப்லைனில் மேலும் செயலாக்குவதற்கு அதை வழங்குகிறது.
பீமில் உள்ளமைக்கப்பட்ட பொருட்களுடன் ஸ்கீமாக்களை நான் பயன்படுத்தலாமா?
ஆம், அப்பாச்சி பீம் சிக்கலான திட்டங்களை ஆதரிக்கிறது. பயன்படுத்தவும் NamedTuple உள்ளமைக்கப்பட்ட திட்டங்களுக்கு மற்றும் அவற்றை பதிவு செய்யவும் RowCoder சரியான வரிசைப்படுத்தலுக்கு.
இடையே என்ன வித்தியாசம் DirectRunner மற்றும் பீமில் உள்ள மற்ற ஓட்டப்பந்தய வீரர்கள்?
DirectRunner முக்கியமாக உள்ளூர் சோதனைக்காக உள்ளது. உற்பத்திக்கு, போன்ற ரன்னர்களைப் பயன்படுத்தவும் DataflowRunner கூகுள் கிளவுட்டில் பைப்லைன்களை வரிசைப்படுத்த.

மூடுதல்: அப்பாச்சி பீம் பண்புக்கூறு பிழைகளைச் சமாளித்தல்

பண்புக்கூறு பிழைகளின் மூல காரணத்தைப் புரிந்துகொள்வது அப்பாச்சி பீம்பெரும்பாலும் ஸ்கீமா தவறான சீரமைப்பு காரணமாக எதிர்கால சிக்கல்களைத் தடுக்கலாம் மற்றும் தரவு செயலாக்க நம்பகத்தன்மையை மேம்படுத்தலாம். திட்டவட்டங்களைப் பதிவுசெய்தல், வகை இணக்கத்தன்மையை உறுதிசெய்தல் மற்றும் கட்டமைக்கப்பட்ட மாற்றங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், இந்த வழிகாட்டியானது "AttributeError" சிக்கலைத் தீர்க்க நடைமுறை நடவடிக்கைகளை வழங்குகிறது.

இந்தத் தீர்வுகள் மூலம், திட்ட ஒருமைப்பாட்டைப் பேணும்போது, Pub/Sub முதல் BigQuery வரையிலான நிகழ்நேரத் தரவைக் கையாளும் பைப்லைன்களை நீங்கள் நம்பிக்கையுடன் உருவாக்கலாம். தனிப்பட்ட திட்டங்களில் பணிபுரிந்தாலும் அல்லது உற்பத்திச் சூழலில் அளவிடக்கூடியதாக இருந்தாலும், தரவுக் குழாய்களை மிகவும் திறமையாகவும், வலுவாகவும், எளிதாக நிர்வகிக்கவும் இந்த நுட்பங்கள் உதவுகின்றன. 🚀

Apache Beam பண்புக்கூறு பிழைகளை சரிசெய்வதற்கான ஆதாரங்கள் மற்றும் குறிப்புகள்

அப்பாச்சி பீமில் ஸ்கீமா பதிவு மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் சிக்கல்களைக் கையாள்வது பற்றிய தகவல்கள், குறியீட்டாளர்கள் மற்றும் ஸ்கீமாக்கள் பற்றிய அதிகாரப்பூர்வ அப்பாச்சி பீம் ஆவணத்தில் இருந்து குறிப்பிடப்பட்டுள்ளது: அப்பாச்சி பீம் ஆவணம் .
Apache Beam பைப்லைன்களுடன் Pub/Sub மற்றும் BigQuery ஐப் பயன்படுத்துவது பற்றிய விவரங்கள் Google Cloud இன் Dataflow ஒருங்கிணைப்பு வழிகாட்டிகளை அடிப்படையாகக் கொண்டவை: Google Cloud Dataflow ஆவணப்படுத்தல் .
திறமையான தரவு மாற்றத்திற்காக அப்பாச்சி பீமுடன் பாண்டாக்களை ஒருங்கிணைப்பதற்கான சிறந்த நடைமுறைகள் சமூக மன்றங்கள் மற்றும் பீமின் கிட்ஹப் விவாதங்களிலிருந்து சேகரிக்கப்பட்டன: அப்பாச்சி பீம் கிட்ஹப் விவாதங்கள் .

Apache Beam இன் பண்புப் பிழையை எவ்வாறு சரிசெய்வது: "BmsSchema" என்ற பொருள் பண்புக்கூறு இல்லாதது. "உறுப்பு_வகை"