అపాచీ బీమ్ యొక్క

Mia Chevalier

8, నవంబర్ 2024, శుక్రవారం 5:14:57 AMకి

అపాచీ బీమ్‌లో డేటాఫ్రేమ్‌లకు మార్చేటప్పుడు అట్రిబ్యూట్ ఎర్రర్‌లను అర్థం చేసుకోవడం

కోడింగ్‌లో లోపాలు అనివార్యమైన భాగంగా ఉంటాయి, ముఖ్యంగా శక్తివంతమైన డేటా ప్రాసెసింగ్ సాధనాల్లోకి ప్రవేశించినప్పుడు అపాచీ బీమ్. మీరు పని చేస్తున్నప్పుడు "AtributeError"ని ఎదుర్కొన్నట్లయితే Apache Beam's to_dataframe మాడ్యూల్, మీరు ఒంటరిగా లేరు.

ఈ సందర్భంలో, నిజ-సమయ డేటాను హ్యాండిల్ చేయడానికి Apache Beam పైప్‌లైన్‌ని సెటప్ చేస్తున్నప్పుడు `BmsSchema' ఆబ్జెక్ట్‌లో ఎలాంటి అట్రిబ్యూట్ 'element_type'` లోపం లేదని నేను ఎలా ఎదుర్కొన్నానో నేను షేర్ చేస్తాను. ఈ లోపం తరచుగా నిగూఢంగా అనిపించవచ్చు, కానీ ఇది సాధారణంగా మీ పైప్‌లైన్‌లోని స్కీమా నిర్వచనంతో సమస్యను సూచిస్తుంది. 🛠️

అపాచీ బీమ్ స్కేలబుల్ డేటా పైప్‌లైన్‌లను నిర్మించడానికి మరియు దానిని వంటి సాధనాలతో అనుసంధానించడానికి అద్భుతమైనది Google పబ్/సబ్ మరియు BigQuery ఇది చాలా బహుముఖంగా చేస్తుంది. అయినప్పటికీ, స్కీమా మరియు టైప్ కంపాటబిలిటీ సమస్యలు, మనం పరిష్కరించే సమస్య వంటివి తలెత్తవచ్చు మరియు వర్క్‌ఫ్లో అంతరాయం కలిగించవచ్చు. ఈ లోపాలను డీబగ్ చేయడం వలన బీమ్ స్కీమా ఎన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ మరియు డేటాఫ్రేమ్ ఇంటిగ్రేషన్‌ను బాగా అర్థం చేసుకోవచ్చు.

ఇక్కడ, మేము ఈ లోపం యొక్క కారణాన్ని పరిశీలిస్తాము, కోడ్ సెటప్‌ను పరిశీలిస్తాము మరియు ఆచరణాత్మక పరిష్కారాలను చర్చిస్తాము. కొన్ని ట్వీక్‌లతో, మీరు ఈ సాధారణ అవరోధానికి గురికాకుండానే పబ్/సబ్ డేటాను BigQueryలోకి విజయవంతంగా ప్రాసెస్ చేయగలరు. 🚀

ఆదేశం	ఉపయోగం యొక్క వివరణ
beam.coders.registry.register_coder()	అపాచీ బీమ్‌లోని నిర్దిష్ట తరగతి కోసం అనుకూల కోడర్‌ను నమోదు చేస్తుంది, బీమ్ క్లాస్‌లోని ఇన్‌స్టాన్స్‌లను సమర్ధవంతంగా సీరియలైజ్ చేయడానికి మరియు డీరియలైజ్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. బీమ్ పైప్‌లైన్‌లలో నేమ్డ్‌టుపుల్ రకాలతో అనుకూల స్కీమాలను ఉపయోగించడం అవసరం.
to_dataframe()	అపాచీ బీమ్ పిసి కలెక్షన్‌లను పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్‌లుగా మారుస్తుంది. ఇది పరివర్తనల కోసం పాండాలను ఉపయోగించడాన్ని ప్రారంభిస్తుంది, అయితే బీమ్ స్కీమాలు మరియు డేటాఫ్రేమ్ నిర్మాణాల మధ్య అనుకూలత అవసరం, ఇది సరిగ్గా నిర్వహించబడకపోతే కొన్నిసార్లు అట్రిబ్యూట్ లోపాలను కలిగిస్తుంది.
beam.DoFn	అపాచీ బీమ్‌లో అనుకూల ప్రాసెసింగ్ ఫంక్షన్‌ను నిర్వచిస్తుంది. పబ్/సబ్ మెసేజ్‌లను అన్వయించడం మరియు పైప్‌లైన్‌లోని ప్రతి మూలకంపై పరివర్తనలు చేయడం కోసం ఫంక్షన్‌లను రూపొందించడానికి ఇక్కడ ఉపయోగించబడుతుంది, ఇది మాడ్యులర్ మరియు పునర్వినియోగ కోడ్ విభాగాలను అనుమతిస్తుంది.
with_output_types()	బీమ్ పైప్‌లైన్‌లో పరివర్తన దశ యొక్క అవుట్‌పుట్ రకాన్ని పేర్కొంటుంది. ఈ కమాండ్ స్కీమా అనుగుణ్యతను అమలు చేస్తుంది, అవుట్‌పుట్ డేటా NamedTuple స్కీమాస్ వంటి ఊహించిన రకాలకు అనుగుణంగా ఉండేలా చూసుకోవడం ద్వారా అట్రిబ్యూట్ లోపాలను నిరోధించడంలో సహాయపడుతుంది.
WriteToBigQuery	పైప్‌లైన్ నుండి నేరుగా BigQuery పట్టికలలోకి డేటాను వ్రాస్తుంది. ఈ ఆదేశం BigQuery కోసం స్కీమా నిర్వచనాన్ని అనుమతిస్తుంది మరియు Apache Beam పైప్‌లైన్‌ల నుండి నిజ-సమయ డేటా ఇంజెషన్‌కు కీలకమైన స్ట్రీమింగ్ డేటా రైట్ ఆపరేషన్‌లను నిర్వహించగలదు.
beam.io.ReadFromPubSub	Google క్లౌడ్ పబ్/సబ్ సబ్‌స్క్రిప్షన్ నుండి డేటాను చదువుతుంది, Apache Beamలో డేటాను ప్రసారం చేయడానికి మూలంగా పనిచేస్తుంది. ఈ కమాండ్ పైప్‌లైన్ యొక్క డేటా ప్రవాహాన్ని ప్రారంభిస్తుంది మరియు నిజ-సమయ సందేశం ఇంజెషన్‌ను నిర్వహించడానికి కాన్ఫిగర్ చేయబడింది.
StandardOptions.streaming	స్ట్రీమింగ్ మోడ్‌లో పనిచేయడానికి పైప్‌లైన్‌ను కాన్ఫిగర్ చేస్తుంది, ఇది పబ్/సబ్ నుండి డేటా యొక్క నిరంతర స్ట్రీమ్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. లైవ్ డేటా ఇంజెషన్‌ను నిర్వహించడానికి ఈ సెట్టింగ్ అవసరం మరియు పైప్‌లైన్ అకాలంగా ఆగిపోకుండా చూస్తుంది.
PipelineOptions	ప్రాజెక్ట్ ID, రన్నర్ రకం మరియు తాత్కాలిక నిల్వ స్థానాలతో సహా Apache Beam పైప్‌లైన్ కోసం కాన్ఫిగరేషన్ ఎంపికలను ప్రారంభిస్తుంది. Dataflow వంటి క్లౌడ్ పరిసరాలకు పైప్‌లైన్‌ని అమలు చేయడానికి ఈ సెట్టింగ్‌లు కీలకం.
beam.ParDo()	పైప్‌లైన్‌లోని ప్రతి మూలకానికి DoFnలో నిర్వచించబడిన అనుకూల పరివర్తనను వర్తింపజేస్తుంది. సందేశాలను అన్వయించడం మరియు పైప్‌లైన్‌లోని వ్యక్తిగత మూలకాలపై స్కీమా పరివర్తనలను వర్తింపజేయడం వంటి ఫంక్షన్‌లను అమలు చేయడానికి ఈ ఆదేశం ప్రధానమైనది.

అపాచీ బీమ్ స్కీమా హ్యాండ్లింగ్‌లో అట్రిబ్యూట్ ఎర్రర్‌లను పరిష్కరించడం

అందించిన Apache Beam స్క్రిప్ట్‌లు Google Cloud Pub/Sub నుండి చదివే, Pandasతో డేటాను మార్చే మరియు BigQueryకి వ్రాసే బలమైన డేటా పైప్‌లైన్‌ను సెటప్ చేయడం లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాయి. లోపం, `'BmsSchema' ఆబ్జెక్ట్‌కు 'ఎలిమెంట్_టైప్' అనే లక్షణం లేదు, తరచుగా స్కీమా హ్యాండ్లింగ్‌లో తప్పుగా అమర్చడం లేదా బీమ్ రకం సిస్టమ్‌లు మరియు డేటాఫ్రేమ్‌ల మధ్య అనుకూలత కారణంగా సంభవిస్తుంది. మా మొదటి స్క్రిప్ట్ NamedTupleని ఉపయోగిస్తుంది, ఇది కస్టమ్ స్కీమా క్లాస్‌ని నిర్వచించడం ద్వారా బీమ్ స్కీమాలతో పని చేయడానికి ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడింది, BmsSchema. డేటాను సమర్థవంతంగా సీరియలైజ్ చేయడానికి మరియు డీరియలైజ్ చేయడానికి `beam.coders.registry.register_coder()` ఉపయోగించి ఈ తరగతి నమోదు చేయబడుతుంది. ఉదాహరణకు, "ఐడెంటి" ఫీల్డ్‌ని కలిగి ఉన్న పబ్/సబ్ మెసేజ్‌లను హ్యాండిల్ చేస్తున్నప్పుడు, స్కీమా ఈ ఫీల్డ్ ఉందని మరియు స్ట్రింగ్‌గా సరిగ్గా టైప్ చేయబడిందని నిర్ధారిస్తుంది.

స్క్రిప్ట్‌లో, `ParsePubSubMessage` DoFn తరగతి ప్రతి పబ్/సబ్ సందేశాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తుంది. ఇక్కడ, స్క్రిప్ట్ JSON-ఫార్మాట్ చేసిన డేటాను చదివి, డీకోడ్ చేసి, ఆపై దానిని ముందే నిర్వచించిన నిఘంటువు నిర్మాణంలోకి అప్‌డేట్ చేస్తుంది. మీరు ఎప్పుడైనా ఇన్‌కమింగ్ డేటా ఫీల్డ్‌లను ఖచ్చితమైన స్కీమాకు మ్యాప్ చేయవలసి వచ్చినట్లయితే, BigQueryలో ఆశించిన వాటికి అనుగుణంగా ఫీల్డ్ పేర్లను ఉంచడం యొక్క ప్రాముఖ్యతను మీరు గుర్తిస్తారు. ఈ విధానం పైప్‌లైన్ అంతటా స్కీమా-నిర్వచించిన పరివర్తనలను వర్తింపజేయడానికి అనుమతిస్తుంది, నిర్వచించబడని లక్షణాల నుండి లోపాలను తగ్గిస్తుంది. పైప్‌లైన్ దశల్లో స్కీమాను అమలు చేయడానికి `beam.Map`ని ఉపయోగించడం డేటా పరివర్తనల ద్వారా కదిలేటప్పుడు అనుకూలతను క్రమబద్ధీకరించడంలో సహాయపడుతుంది. 🛠️

అపాచీ బీమ్‌లోని పాండాస్ ఇంటిగ్రేషన్ `పాండాస్ ట్రాన్స్‌ఫార్మ్` DoFn క్లాస్‌తో సాధించబడుతుంది, ఇక్కడ మేము `to_dataframe` ఫంక్షన్‌ని ఉపయోగించి డేటాను పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్‌లుగా మారుస్తాము. ఈ దశ పాండాస్ యొక్క పరివర్తన సామర్థ్యాలను పెంచడానికి అనుమతిస్తుంది, అయితే స్ట్రీమింగ్ పైప్‌లైన్‌లో డేటాఫ్రేమ్‌లను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు బీమ్ అనుకూల డేటా రకాలను ఆశించినందున దీనికి జాగ్రత్తగా స్కీమా నిర్వహణ కూడా అవసరం. పరివర్తనల తర్వాత, డేటాఫ్రేమ్‌లోని ప్రతి అడ్డు వరుసలో పునరావృతమయ్యే సాధారణ లూప్‌ని ఉపయోగించి డేటా తిరిగి నిఘంటువు ఆకృతికి మార్చబడుతుంది. మీరు పాండాస్‌తో కలిసి పనిచేసినట్లయితే, ఇది ఎంత శక్తివంతమైనదో మీకు తెలుసు, అయితే అపాచీ బీమ్ స్కీమాలతో అనుకూలతను నిర్ధారించడం అనేది అట్రిబ్యూట్ ఎర్రర్‌లను నివారించడానికి చాలా అవసరం.

చివరగా, BigQuery పట్టికలో ఫలితాలను అమలు చేయడంలో కీలకమైన దశ అయిన `WriteToBigQuery` ఫంక్షన్ ద్వారా డేటా BigQueryకి వ్రాయబడుతుంది. ఈ దశ BigQuery కోసం స్కీమాతో కాన్ఫిగర్ చేయబడింది, ఇది నిలువు వరుసలు మరియు డేటా రకాలు BigQuery ఆశించిన దానితో సమలేఖనం చేయబడిందని నిర్ధారిస్తుంది. స్క్రిప్ట్ వ్రాయడానికి మరియు స్వభావాలను రూపొందించడానికి `WriteToBigQuery`ని ఉపయోగిస్తుంది, ఇది డేటాను జోడించాలా లేదా ఓవర్‌రైట్ చేయాలా మరియు అవి ఉనికిలో లేకుంటే పట్టికలు సృష్టించాలా అనేదానిని నియంత్రిస్తుంది. ఈ భాగం నిజ-సమయ డేటా ఇంజెషన్ దృశ్యాలలో ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది, ఎందుకంటే ఇది పైప్‌లైన్ కొత్త పట్టికలను డైనమిక్‌గా సృష్టించడానికి మరియు నిరంతర డేటా వ్రాతలను నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తుంది. 🚀

స్కీమా హ్యాండ్లింగ్‌తో అపాచీ బీమ్‌లో అట్రిబ్యూట్ ఎర్రర్‌లను పరిష్కరించడం

అపాచీ బీమ్‌ని ఉపయోగించి పైథాన్ స్క్రిప్ట్ - సొల్యూషన్ 1: నేమ్డ్‌టుపుల్‌తో స్కీమాను నిర్వచించడం

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()

ప్రత్యామ్నాయ పరిష్కారం: క్లాస్-బేస్డ్ స్కీమాతో అపాచీ బీమ్‌లో స్కీమా అట్రిబ్యూట్‌లను నిర్వహించడం

అపాచీ బీమ్‌ని ఉపయోగించి పైథాన్ స్క్రిప్ట్ - సొల్యూషన్ 2: టైప్ చెకింగ్‌తో క్లాస్-బేస్డ్ స్కీమా

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()

Apache Beam యొక్క స్కీమా కన్వర్షన్‌లలో గుణ దోషాలను పరిష్కరిస్తోంది

తో పని చేస్తున్నప్పుడు అపాచీ బీమ్ Google Pub/Sub వంటి మూలాధారాల నుండి డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు దానిని BigQueryలో లోడ్ చేయడానికి, స్కీమా-సంబంధిత ఎర్రర్‌లను ఎదుర్కోవడం ఒక సాధారణ అవరోధం. అప్రసిద్ధ వంటి ఈ లోపాలు "AttributeError: 'MySchemaClassName' ఆబ్జెక్ట్ ఎటువంటి లక్షణం లేదు", బీమ్ స్కీమా డెఫినిషన్‌లను మరియు పైప్‌లైన్ పరివర్తనలలో టైప్ కంపాటబిలిటీని ఖచ్చితంగా అమలు చేస్తుంది కాబట్టి తరచుగా సంభవిస్తుంది. తరచుగా విస్మరించబడే ఒక కీలకమైన అంశం ఏమిటంటే, బీమ్ డేటాను సీరియలైజ్ చేయడానికి కోడర్‌లను ఉపయోగిస్తుంది, ఇది పాండాస్ వంటి మూడవ పక్ష సాధనాలను ఏకీకృతం చేసేటప్పుడు సమస్యలకు దారి తీస్తుంది. అనుకూలతను నిర్ధారించడానికి, కస్టమ్ స్కీమాలను నమోదు చేయడం మరియు బీమ్ ట్రాన్స్‌ఫార్మ్‌లలో జాగ్రత్తగా `to_dataframe()`ని ఉపయోగించడం అవసరం.

ఉదాహరణ పైప్‌లైన్‌లో, `beam.DoFn` మరియు `beam.Map` యొక్క ఉపయోగం ప్రతి డేటా మూలకంపై మాడ్యులర్ రూపాంతరాలను అనుమతిస్తుంది, పాండాస్ వంటి బాహ్య లైబ్రరీలను చేర్చడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది. అయితే, `register_coder` లేదా ఇలాంటి కాన్ఫిగరేషన్‌ల ద్వారా ఖచ్చితమైన స్కీమా నమోదు లేకుండా, డేటా రకాలు సరిపోలనప్పుడు బీమ్ అట్రిబ్యూట్ ఎర్రర్‌లను త్రోసివేయవచ్చు. నిజ-సమయ ప్రాసెసింగ్‌లో ఈ సమస్యలు చాలా సాధారణం, ఇక్కడ ఇన్‌కమింగ్ డేటా ఫార్మాట్‌లో కొద్దిగా మారవచ్చు. ఇన్‌కమింగ్ డేటాను స్పష్టంగా aకి మార్చడం ద్వారా అటువంటి సమస్యలను నివారించడానికి సులభమైన మార్గం పైథాన్ నిఘంటువు ఆపై దాన్ని `NamedTuple` లేదా స్ట్రక్చర్డ్ క్లాస్ ఉపయోగించి రీఫార్మాట్ చేయడం. 🛠️

స్కీమా ఎర్రర్‌లకు మించి, బీమ్ పైప్‌లైన్‌లు సరైన ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ మరియు టెస్టింగ్ నుండి ప్రయోజనం పొందవచ్చు. ప్రతి `DoFn` పరివర్తనలో కస్టమ్ వాలిడేటర్‌లు లేదా టైప్-చెకింగ్ ఫంక్షన్‌లను జోడించడం ద్వారా, మీరు స్కీమా-సంబంధిత సమస్యలను ముందుగానే తెలుసుకోవచ్చు. అదనంగా, బీమ్ మరియు BigQuery టేబుల్ స్కీమా రెండింటిలోనూ స్కీమా సమాచారాన్ని పేర్కొనడం సమలేఖనాన్ని నిర్ధారిస్తుంది. ఈ విధంగా, BigQueryలోని కాలమ్ రకం మీ స్కీమా డెఫినిషన్‌తో సరిపోలకపోతే, మీరు గుర్తించలేని రన్‌టైమ్ సమస్యలను ఎదుర్కొనే బదులు ఇన్ఫర్మేటివ్ ఎర్రర్‌ను అందుకుంటారు. అపాచీ బీమ్‌లో స్కీమాలను నిర్వహించడం సంక్లిష్టంగా ఉన్నప్పటికీ, ఈ సర్దుబాట్లు డేటా సమగ్రతను మెరుగుపరుస్తాయి, పైప్‌లైన్ మరింత స్థితిస్థాపకంగా మరియు నమ్మదగినదిగా చేస్తుంది. 🚀

అపాచీ బీమ్ స్కీమా ఎర్రర్‌ల గురించి సాధారణంగా అడిగే ప్రశ్నలు

"AtributeError: 'MySchemaClassName' ఆబ్జెక్ట్‌కు ఏ లక్షణం లేదు" ఎర్రర్‌కు కారణమేమిటి?
ఆబ్జెక్ట్ కోసం నిర్వచించిన స్కీమా మరియు ప్రాసెస్ చేయబడుతున్న డేటా మధ్య అసమతుల్యత ఉన్నప్పుడు ఈ లోపం తరచుగా అపాచీ బీమ్‌లో సంభవిస్తుంది. ఉపయోగించి స్కీమాలు స్పష్టంగా నమోదు చేయబడినట్లు నిర్ధారించుకోండి beam.coders.registry.register_coder.
నేను అపాచీ బీమ్‌లో కస్టమ్ స్కీమాను ఎలా నమోదు చేసుకోగలను?
అపాచీ బీమ్‌లో, మీరు ఉపయోగించి అనుకూల స్కీమాను నిర్వచించవచ్చు typing.NamedTuple నిర్మాణాత్మక డేటా కోసం, ఆపై దాన్ని నమోదు చేయండి beam.coders.RowCoder సీరియలైజేషన్‌ని నిర్వహించడానికి.
ఉపయోగించడం యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి to_dataframe బీమ్ పైప్‌లైన్‌లో?
to_dataframe బీమ్ PC సేకరణను పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్‌గా మారుస్తుంది, ఇది పరివర్తనల కోసం పాండాస్ ఫంక్షన్‌లను ఉపయోగించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. అట్రిబ్యూట్ ఎర్రర్‌లను నివారించడానికి డేటా స్కీమాకు అనుకూలంగా ఉందని నిర్ధారించుకోండి.
బీమ్ మరియు బిగ్ క్వెరీ మధ్య టైప్ అసమతుల్యతలను నేను ఎలా నిర్వహించగలను?
BigQuery స్కీమా బీమ్‌లో నిర్వచించిన డేటా స్కీమాతో సరిపోలుతుందని నిర్ధారించుకోండి. ఉపయోగించండి WriteToBigQuery స్కీమా అమలుతో, మరియు పైప్‌లైన్ ప్రారంభంలో డేటా రకాలను ధృవీకరించండి.
పైప్‌లైన్‌ను అమలు చేయడానికి ముందు నేను స్కీమా ఎర్రర్‌లను గుర్తించవచ్చా?
అవును, ప్రతి దానిలో అనుకూల వ్యాలిడేటర్‌లను జోడించడం ద్వారా DoFn తరగతి, పైప్‌లైన్ లోపాలను కలిగించే ముందు మీరు డేటా ఫార్మాట్‌లను తనిఖీ చేయవచ్చు.
ఉపయోగిస్తున్నారు beam.Map కంటే మెరుగైనది beam.DoFn పరివర్తనల కోసం?
ఇది ఆధారపడి ఉంటుంది. beam.Map సూటిగా పరివర్తన కోసం సులభం, కానీ beam.DoFn సంక్లిష్ట తర్కం కోసం మరింత సౌలభ్యాన్ని అందిస్తుంది, ప్రత్యేకించి స్కీమా సర్దుబాట్లు అవసరమైనప్పుడు.
బీమ్ పైప్‌లైన్ ఎందుకు స్పష్టంగా అవసరం with_output_types ప్రకటనలు?
రూపాంతరాలలో స్కీమా సమగ్రతను నిర్వహించడానికి అపాచీ బీమ్ రకం భద్రతను అమలు చేస్తుంది. ఉపయోగించి with_output_types ఆశించిన రకాలను అమలు చేయడంలో మరియు రన్‌టైమ్ లోపాలను నిరోధించడంలో సహాయపడుతుంది.
ఎలా చేస్తుంది ParsePubSubMessage ఉదాహరణలో పని చేయాలా?
ParsePubSubMessage a DoFn JSON సందేశాలను డీకోడ్ చేసే ఫంక్షన్, ఆశించిన స్కీమా ఆకృతిని వర్తింపజేస్తుంది మరియు పైప్‌లైన్‌లో తదుపరి ప్రాసెసింగ్ కోసం దాన్ని అందిస్తుంది.
నేను బీమ్‌లో సమూహ వస్తువులతో స్కీమాలను ఉపయోగించవచ్చా?
అవును, అపాచీ బీమ్ సంక్లిష్ట స్కీమాలకు మద్దతు ఇస్తుంది. ఉపయోగించండి NamedTuple సమూహ స్కీమాల కోసం మరియు వాటిని నమోదు చేయండి RowCoder సరైన సీరియలైజేషన్ కోసం.
మధ్య తేడా ఏమిటి DirectRunner మరియు బీమ్‌లోని ఇతర రన్నర్లు?
DirectRunner ప్రధానంగా స్థానిక పరీక్ష కోసం. ఉత్పత్తి కోసం, రన్నర్స్ వంటి వాటిని ఉపయోగించండి DataflowRunner Google క్లౌడ్‌లో పైప్‌లైన్‌లను అమలు చేయడానికి.

ర్యాపింగ్ అప్: అపాచీ బీమ్ అట్రిబ్యూట్ ఎర్రర్‌లను పరిష్కరించడం

లక్షణం లోపాల యొక్క మూల కారణాన్ని అర్థం చేసుకోవడం అపాచీ బీమ్—తరచుగా స్కీమా తప్పుగా అమర్చడం వల్ల—భవిష్యత్తు సమస్యలను నివారించవచ్చు మరియు డేటా ప్రాసెసింగ్ విశ్వసనీయతను మెరుగుపరుస్తుంది. స్కీమాలను నమోదు చేయడం, రకం అనుకూలతను నిర్ధారించడం మరియు నిర్మాణాత్మక పరివర్తనలను ఉపయోగించడం ద్వారా, ఈ గైడ్ “AtributeError” సమస్యను పరిష్కరించడానికి ఆచరణాత్మక దశలను అందిస్తుంది.

ఈ పరిష్కారాలతో, మీరు స్కీమా సమగ్రతను కొనసాగిస్తూనే, పబ్/సబ్ నుండి BigQuery వరకు నిజ-సమయ డేటాను నిర్వహించే పైప్‌లైన్‌లను నమ్మకంగా నిర్మించవచ్చు. ఈ పద్ధతులు వ్యక్తిగత ప్రాజెక్ట్‌లపై పని చేసినా లేదా ఉత్పత్తి వాతావరణంలో స్కేలింగ్ చేసినా డేటా పైప్‌లైన్‌లను మరింత సమర్థవంతంగా, దృఢంగా మరియు సులభంగా నిర్వహించడంలో సహాయపడతాయి. 🚀

అపాచీ బీమ్ అట్రిబ్యూట్ ఎర్రర్‌ల పరిష్కారానికి మూలాలు మరియు సూచనలు

అపాచీ బీమ్‌లో స్కీమా రిజిస్ట్రేషన్ మరియు సీరియలైజేషన్ సమస్యలను నిర్వహించడంపై సమాచారం కోడర్‌లు మరియు స్కీమాలపై అధికారిక అపాచీ బీమ్ డాక్యుమెంటేషన్ నుండి సూచించబడింది: అపాచీ బీమ్ డాక్యుమెంటేషన్ .
Apache Beam పైప్‌లైన్‌లతో Pub/Sub మరియు BigQueryని ఉపయోగించడం గురించిన వివరాలు Google Cloud యొక్క డేటాఫ్లో ఇంటిగ్రేషన్ గైడ్‌ల ఆధారంగా అందించబడ్డాయి: Google క్లౌడ్ డేటాఫ్లో డాక్యుమెంటేషన్ .
సమర్ధవంతమైన డేటా పరివర్తన కోసం పాండాలను అపాచీ బీమ్‌తో అనుసంధానించడానికి ఉత్తమ పద్ధతులు కమ్యూనిటీ ఫోరమ్‌లు మరియు బీమ్ యొక్క GitHub చర్చల నుండి సేకరించబడ్డాయి: Apache Beam GitHub చర్చలు .

అపాచీ బీమ్ యొక్క అట్రిబ్యూట్ ఎర్రర్‌ని ఎలా పరిష్కరించాలి: "BmsSchema" ఆబ్జెక్ట్ లక్షణం-రహితం. "మూలకం_రకం"