Як виправити помилку AttributeError Apache Beam: об’єкт «BmsSchema» не містить атрибутів. "тип_елемента"

Розуміння помилок атрибутів під час перетворення на DataFrames у Apache Beam

Помилки можуть бути неминучою частиною кодування, особливо коли ми занурюємось у такі потужні засоби обробки даних, як . Якщо ви зіткнулися з "AttributeError" під час роботи з , ти не один.

У цьому випадку я розповім, як я зіткнувся з помилкою `'BmsSchema' object has no attribute 'element_type'` під час налаштування конвеєра Apache Beam для обробки даних у реальному часі. Ця помилка часто може здаватися загадковою, але зазвичай вона вказує на проблему з визначенням схеми у вашому конвеєрі. 🛠️

Apache Beam чудово підходить для створення масштабованих конвеєрів даних та його інтеграції з такими інструментами, як і робить його неймовірно універсальним. Однак можуть виникнути проблеми сумісності схеми та типу, подібні до тієї, яку ми розглядаємо, і порушити робочий процес. Налагодження цих помилок допомагає краще зрозуміти застосування схеми Beam та інтеграцію DataFrame.

Тут ми зануримося в причину цієї помилки, розглянемо налаштування коду та обговоримо практичні рішення. За допомогою кількох налаштувань ви зможете успішно обробляти дані Pub/Sub у BigQuery, не стикаючись із цим поширеним каменем спотикання. 🚀

Команда	Опис використання
beam.coders.registry.register_coder()	Реєструє спеціальний кодер для певного класу в Apache Beam, що дозволяє Beam ефективно серіалізувати та десеріалізувати екземпляри класу. Необхідний для використання власних схем із типами NamedTuple у конвеєрах Beam.
to_dataframe()	Перетворює Apache Beam PCollections у Pandas DataFrames. Це дозволяє використовувати Pandas для перетворень, але вимагає сумісності між схемами Beam і структурами DataFrame, які іноді можуть спричинити помилки атрибутів, якщо їх не обробляти належним чином.
beam.DoFn	Визначає спеціальну функцію обробки в Apache Beam. Використовується тут для створення функцій для аналізу повідомлень Pub/Sub і виконання перетворень для кожного елемента в конвеєрі, що дозволяє використовувати модульні сегменти коду, які можна багаторазово використовувати.
with_output_types()	Визначає тип виведення кроку перетворення в конвеєрі Beam. Ця команда забезпечує узгодженість схеми, що допомагає запобігти помилкам атрибутів, гарантуючи, що вихідні дані відповідають очікуваним типам, таким як схеми NamedTuple.
WriteToBigQuery	Записує дані з конвеєра безпосередньо в таблиці BigQuery. Ця команда дає змогу визначати схему для BigQuery та обробляти операції запису потокових даних, що має вирішальне значення для отримання даних у реальному часі з конвеєрів Apache Beam.
beam.io.ReadFromPubSub	Читає дані з підписки на Google Cloud Pub/Sub, виступаючи джерелом потокових даних у Apache Beam. Ця команда ініціює потік даних конвеєра та налаштована на обробку прийому повідомлень у реальному часі.
StandardOptions.streaming	Налаштовує конвеєр для роботи в потоковому режимі, що дозволяє обробляти безперервні потоки даних з Pub/Sub. Цей параметр потрібний для обробки живих даних і гарантує, що конвеєр не припиняється передчасно.
PipelineOptions	Ініціалізує параметри конфігурації для конвеєра Apache Beam, включаючи ідентифікатор проекту, тип бігуна та місця тимчасового зберігання. Ці параметри є критичними для розгортання конвеєра в хмарних середовищах, таких як Dataflow.
beam.ParDo()	Застосовує спеціальну трансформацію, визначену в DoFn, до кожного елемента в конвеєрі. Ця команда є центральною для виконання таких функцій, як розбір повідомлень і застосування перетворень схеми до окремих елементів у конвеєрі.

Усунення помилок атрибутів у обробці схеми Apache Beam

Надані сценарії Apache Beam спрямовані на створення надійного конвеєра даних, який читає з Google Cloud Pub/Sub, перетворює дані за допомогою Pandas і записує їх у BigQuery. Помилка «об’єкт BmsSchema» не має атрибута «element_type» часто виникає через неузгодженість у обробці схеми або сумісності між системами типів Beam і кадрами даних. Наш перший сценарій використовує NamedTuple, спеціально розроблений для роботи зі схемами Beam шляхом визначення спеціального класу схеми, . Потім цей клас реєструється за допомогою `beam.coders.registry.register_coder()` для ефективної серіалізації та десеріалізації даних. Наприклад, під час обробки повідомлень Pub/Sub, що містять поле «ident», схема забезпечує наявність цього поля та його правильне введення у вигляді рядка.

У сценарії клас DoFn `ParsePubSubMessage` обробляє кожне повідомлення Pub/Sub. Тут сценарій зчитує дані у форматі JSON, декодує їх, а потім оновлює в попередньо визначену структуру словника. Якщо вам коли-небудь доводилося зіставляти поля вхідних даних із суворою схемою, ви зрозумієте важливість узгодження назв полів із тими, які очікуються в BigQuery. Цей підхід дозволяє нам застосовувати визначені схемою перетворення по всьому конвеєру, мінімізуючи помилки через невизначені атрибути. Використання `beam.Map` для забезпечення виконання схеми на етапах конвеєра допомагає оптимізувати сумісність під час переміщення даних через перетворення. 🛠️

Інтеграція Pandas в Apache Beam досягається за допомогою класу `PandasTransform` DoFn, де ми перетворюємо дані у Pandas DataFrames за допомогою функції `to_dataframe`. Цей крок дозволяє використовувати можливості трансформації Pandas, але також вимагає ретельного поводження зі схемою, оскільки Beam очікує сумісних типів даних під час використання DataFrames у потоковому конвеєрі. Після перетворень дані перетворюються назад у формат словника за допомогою простого циклу, який повторює кожен рядок DataFrame. Якщо ви працювали з Pandas, ви знаєте, наскільки це може бути потужно, хоча забезпечення сумісності зі схемами Apache Beam є важливим, щоб уникнути помилок атрибутів.

Нарешті, дані записуються в BigQuery за допомогою функції `WriteToBigQuery`, що є важливим кроком у розгортанні результатів у таблиці BigQuery. Цей крок налаштовано за допомогою схеми для BigQuery, яка гарантує, що стовпці та типи даних відповідають вимогам BigQuery. Сценарій використовує `WriteToBigQuery` для визначення запису та створення розпоряджень, які контролюють, чи слід додавати дані чи перезаписувати їх, а також чи слід створювати таблиці, якщо вони не існують. Ця частина особливо корисна в сценаріях прийому даних у реальному часі, оскільки дозволяє конвеєру динамічно створювати нові таблиці та обробляти безперервний запис даних. 🚀

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()

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()

Виправлення помилок атрибутів у перетвореннях схем Apache Beam

При роботі з для обробки даних із таких джерел, як Google Pub/Sub, і завантаження їх у BigQuery поширеним каменем спотикання є помилки, пов’язані зі схемою. Ці помилки, наприклад, сумнозв , часто трапляються через те, що Beam суворо дотримується визначень схем і сумісності типів у конвеєрних перетвореннях. Один важливий аспект, який часто забувають, полягає в тому, що Beam використовує кодери для серіалізації даних, що може призвести до проблем під час інтеграції інструментів сторонніх розробників, таких як Pandas. Щоб забезпечити сумісність, необхідно зареєструвати власні схеми та обережно використовувати `to_dataframe()` у перетвореннях Beam.

У прикладі конвеєра використання `beam.DoFn` і `beam.Map` дозволяє здійснювати модульні перетворення кожного елемента даних, що полегшує включення зовнішніх бібліотек, таких як Pandas. Однак без точної реєстрації схеми за допомогою `register_coder` або подібних конфігурацій Beam може викликати помилки атрибутів, якщо типи даних не збігаються. Ці проблеми особливо поширені під час обробки в реальному часі, де вхідні дані можуть дещо відрізнятися за форматом. Простий спосіб запобігти таким проблемам — це явне перетворення вхідних даних у a а потім переформатувати його за допомогою `NamedTuple` або структурованого класу. 🛠️

Окрім помилок схеми, конвеєри Beam можуть отримати користь від належної обробки помилок і тестування. Додавши користувацькі валідатори або функції перевірки типу в кожне перетворення `DoFn`, ви можете виявити проблеми, пов’язані зі схемою, на ранніх стадіях. Крім того, вказівка ​​інформації про схему як у Beam, так і в схемі таблиці BigQuery забезпечує узгодження. Таким чином, якщо тип стовпця в BigQuery не відповідає визначенню вашої схеми, ви отримаєте інформативну помилку, а не зіткнетеся з проблемами виконання, які неможливо відстежити. Хоча обробка схем в Apache Beam може бути складною, ці налаштування покращують цілісність даних, роблячи конвеєр більш стійким і надійним. 🚀

1. Що викликає помилку "AttributeError: об'єкт 'MySchemaClassName' не має атрибута"?
2. Ця помилка часто виникає в Apache Beam, коли існує невідповідність між схемою, визначеною для об’єкта, і даними, що обробляються. Переконайтеся, що схеми явно зареєстровані за допомогою .
3. Як я можу зареєструвати спеціальну схему в Apache Beam?
4. У Apache Beam ви можете визначити спеціальну схему за допомогою для структурованих даних, а потім зареєструйте їх у керувати серіалізацією.
5. Яка мета використання у конвеєрі Beam?
6. перетворює Beam PCollection на Pandas DataFrame, дозволяючи вам використовувати функції Pandas для перетворень. Переконайтеся, що дані сумісні зі схемою, щоб уникнути помилок атрибутів.
7. Як усунути невідповідності типів між Beam і BigQuery?
8. Переконайтеся, що схема BigQuery відповідає схемі даних, визначеній у Beam. використання із застосуванням схеми та перевіркою типів даних на ранніх стадіях конвеєра.
9. Чи можу я виявити помилки схеми перед запуском конвеєра?
10. Так, шляхом додавання спеціальних валідаторів у кожен Ви можете перевірити формати даних, перш ніж вони спричинять помилки конвеєра.
11. Використовує краще ніж для перетворень?
12. Це залежить. простий для прямих перетворень, але забезпечує більшу гнучкість для складної логіки, особливо коли потрібні коригування схеми.
13. Чому конвеєр Beam вимагає явного визначення декларації?
14. Apache Beam забезпечує безпеку типів для підтримки цілісності схеми під час перетворень. Використання допомагає застосовувати очікувані типи та запобігати помилкам виконання.
15. Як робить роботи в прикладі?
16. є a функція, яка декодує повідомлення JSON, застосовує очікуваний формат схеми та передає його для подальшої обробки в конвеєрі.
17. Чи можна використовувати схеми з вкладеними об’єктами в Beam?
18. Так, Apache Beam підтримує складні схеми. використання для вкладених схем і зареєструйте їх у для правильної серіалізації.
19. Яка різниця між та інші бігуни в Beam?
20. в основному для локального тестування. Для виробництва використовуйте бігуни, як для розгортання конвеєрів у Google Cloud.

Розуміння першопричини помилок атрибутів у — часто через неузгодженість схеми — може запобігти майбутнім проблемам і підвищити надійність обробки даних. Реєструючи схеми, забезпечуючи сумісність типів і використовуючи структуровані перетворення, цей посібник містить практичні кроки для вирішення проблеми «AttributeError».

За допомогою цих рішень ви можете впевнено створювати конвеєри, які обробляють дані в реальному часі від Pub/Sub до BigQuery, зберігаючи цілісність схеми. Ці методи допомагають зробити конвеєри даних ефективнішими, надійнішими та легшими в управлінні, незалежно від того, працюєте над окремими проектами чи масштабуєтеся у виробничому середовищі. 🚀