Apache Beam'in AttributeError Hatası Nasıl Düzeltilir: "BmsSchema" nesnesi öznitelikten bağımsızdır. "element_type"

Apache Beam'deki Öznitelik Hatalarını Şema İşleme ile Ele Alma

Apache Beam Kullanarak Python Komut Dosyası - Çözüm 1: NamedTuple ile Şemayı Tanımlama

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()

Alternatif Çözüm: Apache Beam'de Şema Niteliklerinin Sınıf Tabanlı Şema ile Yönetilmesi

Apache Beam Kullanan Python Komut Dosyası - Çözüm 2: Tür Denetimli Sınıf Tabanlı Şema

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 Şema Hataları Hakkında Sık Sorulan Sorular

1. "AttributeError: 'MySchemaClassName' nesnesinin özniteliği yok" hatasına neden olan şey nedir?
2. Bu hata genellikle Apache Beam'de, bir nesne için tanımlanan şema ile işlenen veriler arasında bir uyumsuzluk olduğunda ortaya çıkar. Şemaların açıkça kullanılarak kaydedildiğinden emin olun beam.coders.registry.register_coder.
3. Apache Beam'e özel bir şemayı nasıl kaydedebilirim?
4. Apache Beam'de aşağıdakileri kullanarak özel bir şema tanımlayabilirsiniz: typing.NamedTuple yapılandırılmış veriler için ve ardından bunu kaydedin beam.coders.RowCoder serileştirmeyi yönetmek için.
5. Kullanım amacı nedir to_dataframe Beam boru hattında mı?
6. to_dataframe Beam PCollection'ı Pandas DataFrame'e dönüştürerek dönüşümler için Pandas işlevlerini kullanmanıza olanak tanır. Öznitelik hatalarını önlemek için verilerin şema uyumlu olduğundan emin olun.
7. Beam ve BigQuery arasındaki tür uyumsuzluklarını nasıl gideririm?
8. BigQuery şemasının Beam'de tanımlanan veri şemasıyla eşleştiğinden emin olun. Kullanmak WriteToBigQuery şema uygulamasıyla ve veri türlerini satış hattının başlarında doğrulayın.
9. İşlem hattını çalıştırmadan önce şema hatalarını yakalayabilir miyim?
10. Evet, her birine özel doğrulayıcılar ekleyerek DoFn sınıfında, veri formatlarını ardışık düzen hatalarına neden olmadan önce kontrol edebilirsiniz.
11. Kullanıyor beam.Map daha iyi beam.DoFn dönüşümler için mi?
12. Duruma göre değişir. beam.Map basit dönüşümler için basittir, ancak beam.DoFn özellikle şema ayarlamaları gerektiğinde karmaşık mantık için daha fazla esneklik sağlar.
13. Beam boru hattı neden açık bir şekilde gerektiriyor? with_output_types beyanlar?
14. Apache Beam, dönüşümler arasında şema bütünlüğünü korumak için tür güvenliğini zorunlu kılar. Kullanma with_output_types beklenen türlerin uygulanmasına ve çalışma zamanı hatalarının önlenmesine yardımcı olur.
15. Nasıl ParsePubSubMessage örnekte çalışıyor musunuz?
16. ParsePubSubMessage bir DoFn JSON iletilerinin kodunu çözen, beklenen şema biçimini uygulayan ve bunu ardışık düzende daha ileri işlemler için sağlayan işlev.
17. Beam'de iç içe nesneler içeren şemaları kullanabilir miyim?
18. Evet, Apache Beam karmaşık şemaları destekler. Kullanmak NamedTuple iç içe şemalar için bunları kaydedin RowCoder Doğru serileştirme için.
19. arasındaki fark nedir? DirectRunner ve Beam'deki diğer koşucular?
20. DirectRunner esas olarak yerel testler içindir. Üretim için aşağıdaki gibi koşucuları kullanın DataflowRunner Google Cloud'da ardışık düzenleri dağıtmak için.

Son: Apache Beam Öznitelik Hatalarıyla Mücadele

Özellik hatalarının temel nedenini anlamak Apaçi IşınıGenellikle şema yanlış hizalamasından dolayı gelecekteki sorunları önleyebilir ve veri işleme güvenilirliğini artırabilir. Bu kılavuz, şemaları kaydederek, tür uyumluluğunu sağlayarak ve yapılandırılmış dönüşümler kullanarak "AttributeError" sorununu çözmeye yönelik pratik adımlar sağlar.

Bu çözümlerle, şema bütünlüğünü korurken Pub/Sub'dan BigQuery'ye kadar gerçek zamanlı verileri işleyen ardışık düzenleri güvenle oluşturabilirsiniz. Bu teknikler, ister tek tek projeler üzerinde ister üretim ortamında ölçeklendirme üzerinde çalışın, veri hatlarını daha verimli, sağlam ve yönetilmesi daha kolay hale getirmeye yardımcı olur. 🚀