$lang['tuto'] = "سبق"; ?>$lang['tuto'] = "سبق"; ?>$lang['tuto'] = "سبق"; ?> اپاچی بیم کی خصوصیت کی خرابی کو

اپاچی بیم کی خصوصیت کی خرابی کو کیسے ٹھیک کیا جائے: آبجیکٹ "BmsSchema" وصف سے پاک ہے۔ "عنصر_قسم"

Mia Chevalier
جمعہ، 8 نومبر، 2024 5:30:16 AM
AttributeError

اپاچی بیم میں ڈیٹا فریمز میں تبدیل کرتے وقت انتساب کی خرابیوں کو سمجھنا

غلطیاں کوڈنگ کا ایک ناگزیر حصہ ہو سکتی ہیں، خاص طور پر جب طاقتور ڈیٹا پروسیسنگ ٹولز میں غوطہ لگانا . اگر آپ کے ساتھ کام کرتے ہوئے "AttributeError" کا سامنا ہوا ہے۔ ، آپ اکیلے نہیں ہیں۔

اس معاملے میں، میں اس بات کا اشتراک کروں گا کہ ریئل ٹائم ڈیٹا کو ہینڈل کرنے کے لیے Apache Beam پائپ لائن ترتیب دینے کے دوران میں نے کس طرح `BmsSchema' آبجیکٹ میں کوئی خاصیت 'element_type'` کی خرابی کا سامنا نہیں کیا۔ یہ غلطی اکثر خفیہ معلوم ہوتی ہے، لیکن یہ عام طور پر آپ کی پائپ لائن میں اسکیما کی تعریف کے ساتھ کسی مسئلے کی طرف اشارہ کرتی ہے۔ 🛠️

اپاچی بیم قابل توسیع ڈیٹا پائپ لائنز بنانے اور اسے ٹولز جیسے آلات کے ساتھ مربوط کرنے کے لیے بہترین ہے۔ اور یہ ناقابل یقین حد تک ورسٹائل بناتا ہے. تاہم، اسکیما اور ٹائپ مطابقت کے مسائل، جیسے کہ ہم جس پر توجہ دے رہے ہیں، پیدا ہو سکتے ہیں اور ورک فلو میں خلل ڈال سکتے ہیں۔ ان خامیوں کو ڈیبگ کرنے سے بیم کے اسکیما انفورسمنٹ اور ڈیٹا فریم انضمام کو بہتر طور پر سمجھنے میں مدد ملتی ہے۔

یہاں، ہم اس خرابی کی وجہ کو تلاش کریں گے، کوڈ سیٹ اپ کا جائزہ لیں گے، اور عملی حل پر تبادلہ خیال کریں گے۔ چند تبدیلیوں کے ساتھ، آپ اس عام ٹھوکر کو نشانہ بنائے بغیر BigQuery میں Pub/Sub ڈیٹا کو کامیابی کے ساتھ پروسیس کرنے کے قابل ہو جائیں گے۔ 🚀

حکم استعمال کی تفصیل
beam.coders.registry.register_coder() اپاچی بیم میں ایک مخصوص کلاس کے لیے ایک حسب ضرورت کوڈر رجسٹر کرتا ہے، جس سے بیم کو کلاس کی مثالوں کو مؤثر طریقے سے سیریلائز اور ڈی سیریلائز کرنے کی اجازت ملتی ہے۔ بیم پائپ لائنز میں NamedTuple اقسام کے ساتھ حسب ضرورت اسکیموں کو استعمال کرنے کے لیے ضروری ہے۔
to_dataframe() Apache Beam PC Collection کو Pandas DataFrames میں تبدیل کرتا ہے۔ یہ تبدیلیوں کے لیے پانڈوں کے استعمال کو قابل بناتا ہے لیکن اس کے لیے بیم اسکیموں اور ڈیٹا فریم ڈھانچے کے درمیان مطابقت کی ضرورت ہوتی ہے، جو صحیح طریقے سے نہ سنبھالے جانے پر بعض اوقات انتساب کی خرابیوں کا سبب بن سکتا ہے۔
beam.DoFn اپاچی بیم میں کسٹم پروسیسنگ فنکشن کی وضاحت کرتا ہے۔ یہاں Pub/Sub پیغامات کو پارس کرنے اور پائپ لائن کے اندر ہر عنصر پر تبدیلیاں کرنے کے لیے فنکشنز بنانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، جس سے ماڈیولر اور دوبارہ قابل استعمال کوڈ سیگمنٹس کی اجازت دی جاتی ہے۔
with_output_types() بیم پائپ لائن میں ٹرانسفارم سٹیپ کی آؤٹ پٹ قسم کی وضاحت کرتا ہے۔ یہ کمانڈ اسکیما کی مستقل مزاجی کو نافذ کرتی ہے، جو اس بات کو یقینی بنا کر کہ آؤٹ پٹ ڈیٹا متوقع اقسام، جیسے کہ NamedTuple اسکیموں سے مطابقت رکھتا ہے، انتساب کی غلطیوں کو روکنے میں مدد کرتا ہے۔
WriteToBigQuery پائپ لائن سے ڈیٹا کو براہ راست BigQuery ٹیبلز میں لکھتا ہے۔ یہ کمانڈ BigQuery کے لیے اسکیما کی تعریف کی اجازت دیتی ہے اور سٹریمنگ ڈیٹا رائٹ آپریشنز کو سنبھال سکتی ہے، جو Apache Beam پائپ لائنوں سے ریئل ٹائم ڈیٹا کے ادخال کے لیے اہم ہے۔
beam.io.ReadFromPubSub Apache Beam میں ڈیٹا کو سٹریم کرنے کے ذریعہ کے طور پر کام کرتے ہوئے، Google Cloud Pub/Subscription سے ڈیٹا پڑھتا ہے۔ یہ کمانڈ پائپ لائن کے ڈیٹا کے بہاؤ کو شروع کرتی ہے اور اسے ریئل ٹائم میسج کے ادخال کو سنبھالنے کے لیے ترتیب دیا گیا ہے۔
StandardOptions.streaming پائپ لائن کو سٹریمنگ موڈ میں کام کرنے کے لیے کنفیگر کرتا ہے، جس سے اسے Pub/Sub سے ڈیٹا کی مسلسل اسٹریمز پر کارروائی کرنے کی اجازت ملتی ہے۔ لائیو ڈیٹا کے ادخال کو سنبھالنے کے لیے یہ ترتیب درکار ہے اور یہ یقینی بناتی ہے کہ پائپ لائن وقت سے پہلے ختم نہ ہو۔
PipelineOptions اپاچی بیم پائپ لائن کے لیے کنفیگریشن کے اختیارات کو شروع کرتا ہے، بشمول پروجیکٹ ID، رنر کی قسم، اور عارضی اسٹوریج کے مقامات۔ یہ ترتیبات ڈیٹا فلو جیسے کلاؤڈ ماحول میں پائپ لائن کی تعیناتی کے لیے اہم ہیں۔
beam.ParDo() پائپ لائن میں ہر ایک عنصر پر DoFn میں بیان کردہ اپنی مرضی کے مطابق تبدیلی کا اطلاق کرتا ہے۔ یہ کمانڈ پیغامات کو پارس کرنے اور پائپ لائن کے اندر انفرادی عناصر پر اسکیما کی تبدیلیوں کو لاگو کرنے جیسے افعال کو انجام دینے کے لیے مرکزی ہے۔

اپاچی بیم کی اسکیما ہینڈلنگ میں انتساب کی خرابیوں کا ازالہ کرنا

Apache Beam اسکرپٹس کا مقصد ایک مضبوط ڈیٹا پائپ لائن ترتیب دینا ہے جو Google Cloud Pub/Sub سے پڑھتی ہے، پانڈوں کے ساتھ ڈیٹا کو تبدیل کرتی ہے، اور اسے BigQuery میں لکھتی ہے۔ خرابی، `'BmsSchema' آبجیکٹ میں 'element_type' کی کوئی صفت نہیں ہے، اکثر اسکیما ہینڈلنگ میں غلط ترتیب یا بیم کے ٹائپ سسٹم اور ڈیٹا فریم کے درمیان مطابقت کی وجہ سے ہوتی ہے۔ ہماری پہلی اسکرپٹ NamedTuple کا استعمال کرتی ہے، خاص طور پر حسب ضرورت اسکیما کلاس کی وضاحت کرکے بیم اسکیموں کے ساتھ کام کرنے کے لیے تیار کیا گیا ہے، . اس کے بعد اس کلاس کو `beam.coders.registry.register_coder()` کا استعمال کر کے ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے سیریلائز اور ڈی سیریلائز کرنے کے لیے رجسٹر کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، "ident" فیلڈ پر مشتمل Pub/Sub پیغامات کو سنبھالتے وقت، سکیما یقینی بناتا ہے کہ یہ فیلڈ موجود ہے اور سٹرنگ کے طور پر صحیح طریقے سے ٹائپ کیا گیا ہے۔

اسکرپٹ میں، `ParsePubSubMessage` DoFn کلاس ہر Pub/Sub پیغام پر کارروائی کرتی ہے۔ یہاں، اسکرپٹ JSON-فارمیٹ شدہ ڈیٹا کو پڑھتا ہے، اسے ڈی کوڈ کرتا ہے، اور پھر اسے پہلے سے طے شدہ لغت کے ڈھانچے میں اپ ڈیٹ کرتا ہے۔ اگر آپ کو کبھی بھی آنے والے ڈیٹا فیلڈز کو کسی سخت اسکیما پر نقشہ بنانا پڑا ہے، تو آپ فیلڈ کے ناموں کو BigQuery میں متوقع ناموں کے مطابق رکھنے کی اہمیت کو پہچانیں گے۔ یہ نقطہ نظر ہمیں اسکیما سے طے شدہ تبدیلیوں کو پوری پائپ لائن میں لاگو کرنے کی اجازت دیتا ہے، غیر متعینہ صفات سے غلطیوں کو کم کرتے ہوئے۔ پائپ لائن کے تمام مراحل میں اسکیما کو نافذ کرنے کے لیے `beam.Map` کا استعمال ڈیٹا کی تبدیلیوں کے ساتھ ساتھ مطابقت کو ہموار کرنے میں مدد کرتا ہے۔ 🛠️

اپاچی بیم میں پانڈوں کا انضمام `PandasTransform` DoFn کلاس کے ساتھ حاصل کیا جاتا ہے، جہاں ہم `to_dataframe` فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کو Pandas DataFrames میں تبدیل کرتے ہیں۔ یہ قدم پانڈوں کی تبدیلی کی صلاحیتوں سے فائدہ اٹھانے کی اجازت دیتا ہے، لیکن اس کے لیے احتیاط سے اسکیما ہینڈلنگ کی بھی ضرورت ہوتی ہے کیونکہ بیم ڈیٹا فریمز کو اسٹریمنگ پائپ لائن میں استعمال کرتے وقت مطابقت پذیر ڈیٹا کی اقسام کی توقع کرتا ہے۔ تبدیلیوں کے بعد، ڈیٹا کو ایک سادہ لوپ کا استعمال کرتے ہوئے دوبارہ لغت کی شکل میں تبدیل کر دیا جاتا ہے جو ڈیٹا فریم کی ہر قطار میں دہرایا جاتا ہے۔ اگر آپ نے پانڈوں کے ساتھ کام کیا ہے، تو آپ جانتے ہیں کہ یہ کتنا طاقتور ہوسکتا ہے، حالانکہ Apache Beam اسکیموں کے ساتھ مطابقت کو یقینی بنانا انتساب کی غلطیوں سے بچنے کے لیے ضروری ہے۔

آخر میں، ڈیٹا کو `WriteToBigQuery` فنکشن کے ذریعے BigQuery کو لکھا جاتا ہے، جو نتائج کو BigQuery ٹیبل میں تعینات کرنے کا ایک اہم قدم ہے۔ یہ مرحلہ BigQuery کے لیے ایک اسکیما کے ساتھ ترتیب دیا گیا ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ کالم اور ڈیٹا کی اقسام BigQuery کی توقع کے مطابق ہوں۔ اسکرپٹ لکھنے اور تخلیق کی وضاحت کرنے کے لیے `WriteToBigQuery` کا استعمال کرتی ہے، جو اس بات کو کنٹرول کرتی ہے کہ آیا ڈیٹا کو شامل کیا جائے یا اوور رائٹ کیا جائے اور آیا ٹیبلز کے موجود نہ ہونے کی صورت میں تخلیق کی جائے۔ یہ حصہ خاص طور پر ریئل ٹائم ڈیٹا کے ادخال کے منظرناموں میں مفید ہے، کیونکہ یہ پائپ لائن کو متحرک طور پر نئی میزیں بنانے اور مسلسل ڈیٹا رائٹ کو سنبھالنے کی اجازت دیتا ہے۔ 🚀

اسکیما ہینڈلنگ کے ساتھ اپاچی بیم میں انتساب کی خرابیوں کو دور کرنا

اپاچی بیم کا استعمال کرتے ہوئے پائتھون اسکرپٹ - حل 1: نامی ٹوپل کے ساتھ اسکیما کی وضاحت

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()

متبادل حل: کلاس پر مبنی اسکیما کے ساتھ اپاچی بیم میں اسکیما کی خصوصیات کو ہینڈل کرنا

اپاچی بیم کا استعمال کرتے ہوئے پائتھون اسکرپٹ - حل 2: قسم کی جانچ کے ساتھ کلاس پر مبنی اسکیما

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()

اپاچی بیم کے سکیما تبادلوں میں انتساب کی خرابیوں کو حل کرنا

کے ساتھ کام کرتے وقت Google Pub/Sub جیسے ذرائع سے ڈیٹا پر کارروائی کرنے اور اسے BigQuery میں لوڈ کرنے کے لیے، اسکیما سے متعلق خرابیوں کا سامنا کرنا ایک عام رکاوٹ ہے۔ یہ غلطیاں، جیسے بدنام ، اکثر ایسا ہوتا ہے کیونکہ بیم پائپ لائن کی تبدیلیوں میں اسکیما کی تعریفوں اور قسم کی مطابقت کو سختی سے نافذ کرتا ہے۔ ایک اہم پہلو جس کو اکثر نظر انداز کیا جاتا ہے وہ یہ ہے کہ بیم ڈیٹا کو سیریلائز کرنے کے لیے کوڈرز کا استعمال کرتا ہے، جو پانڈوں جیسے تھرڈ پارٹی ٹولز کو مربوط کرتے وقت مسائل کا باعث بن سکتا ہے۔ مطابقت کو یقینی بنانے کے لیے، بیم ٹرانسفارمز کے اندر اپنی مرضی کے مطابق اسکیموں کو رجسٹر کرنا اور `to_dataframe()` کا احتیاط سے استعمال کرنا ضروری ہے۔

مثال کے طور پر پائپ لائن میں، `beam.DoFn` اور `beam.Map` کا استعمال ہر ڈیٹا عنصر پر ماڈیولر تبدیلیوں کی اجازت دیتا ہے، جس سے پانڈوں جیسی بیرونی لائبریریوں کو شامل کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ تاہم، `register_coder` یا اس سے ملتی جلتی کنفیگریشنز کے ذریعے درست اسکیما رجسٹریشن کے بغیر، ڈیٹا کی اقسام کے مماثل نہ ہونے پر Beam انتساب کی خرابیاں پھینک سکتا ہے۔ یہ مسائل خاص طور پر ریئل ٹائم پروسیسنگ میں عام ہیں، جہاں آنے والا ڈیٹا فارمیٹ میں تھوڑا سا مختلف ہو سکتا ہے۔ اس طرح کے مسائل کو روکنے کا ایک آسان طریقہ واضح طور پر آنے والے ڈیٹا کو a میں تبدیل کرنا ہے۔ اور پھر اسے 'NamedTuple' یا ایک سٹرکچرڈ کلاس کا استعمال کرتے ہوئے دوبارہ فارمیٹ کرنا۔ 🛠️

سکیما کی غلطیوں کے علاوہ، بیم پائپ لائنز درست غلطی سے نمٹنے اور جانچ سے فائدہ اٹھا سکتی ہیں۔ ہر ایک `DoFn` تبدیلی میں حسب ضرورت تصدیق کنندگان یا ٹائپ چیکنگ فنکشنز کو شامل کرکے، آپ اسکیما سے متعلق مسائل کو جلد ہی پکڑ سکتے ہیں۔ مزید برآں، Beam اور BigQuery ٹیبل اسکیما دونوں میں اسکیما کی معلومات کو بتانا سیدھ کو یقینی بناتا ہے۔ اس طرح، اگر BigQuery میں کالم کی قسم آپ کے اسکیما کی تعریف سے مماثل نہیں ہے، تو آپ کو ناقابل شناخت رن ٹائم مسائل کا سامنا کرنے کی بجائے ایک معلوماتی خرابی موصول ہوگی۔ اگرچہ اپاچی بیم میں اسکیموں کو سنبھالنا پیچیدہ ہوسکتا ہے، لیکن یہ ایڈجسٹمنٹ ڈیٹا کی سالمیت کو بہتر بناتی ہیں، جس سے پائپ لائن زیادہ لچکدار اور قابل اعتماد بنتی ہے۔ 🚀

  1. "AttributeError: 'MySchemaClassName' آبجیکٹ میں کوئی وصف نہیں ہے" خرابی کی کیا وجہ ہے؟
  2. یہ خرابی اکثر اپاچی بیم میں اس وقت ہوتی ہے جب کسی آبجیکٹ کے لیے بیان کردہ اسکیما اور پروسیس کیے جانے والے ڈیٹا کے درمیان کوئی مماثلت نہ ہو۔ یقینی بنائیں کہ اسکیمے واضح طور پر رجسٹرڈ ہیں۔ .
  3. میں اپاچی بیم میں کسٹم اسکیما کو کیسے رجسٹر کر سکتا ہوں؟
  4. اپاچی بیم میں، آپ اپنی مرضی کے مطابق اسکیما کی وضاحت کر سکتے ہیں۔ سٹرکچرڈ ڈیٹا کے لیے، اور پھر اسے رجسٹر کریں۔ سیریلائزیشن کا انتظام کرنے کے لئے.
  5. استعمال کرنے کا مقصد کیا ہے۔ ایک بیم پائپ لائن میں؟
  6. بیم پی سی کلیکشن کو پانڈاس ڈیٹا فریم میں تبدیل کرتا ہے، جس سے آپ تبدیلیوں کے لیے پانڈاس فنکشنز استعمال کر سکتے ہیں۔ یقینی بنائیں کہ ڈیٹا اسکیما سے مطابقت رکھتا ہے تاکہ انتساب کی خرابیوں سے بچا جا سکے۔
  7. میں Beam اور BigQuery کے درمیان قسم کی مماثلتوں کو کیسے ہینڈل کروں؟
  8. یقینی بنائیں کہ BigQuery اسکیما Beam میں بیان کردہ ڈیٹا اسکیما سے مماثل ہے۔ استعمال کریں۔ اسکیما کے نفاذ کے ساتھ، اور پائپ لائن میں ابتدائی ڈیٹا کی اقسام کی توثیق کریں۔
  9. کیا میں پائپ لائن چلانے سے پہلے اسکیما کی غلطیوں کو پکڑ سکتا ہوں؟
  10. ہاں، ہر ایک کے اندر حسب ضرورت تصدیق کنندگان کو شامل کرکے کلاس، آپ ڈیٹا فارمیٹس کو چیک کر سکتے ہیں اس سے پہلے کہ وہ پائپ لائن کی خرابیوں کا باعث بنیں۔
  11. استعمال کر رہا ہے۔ سے بہتر تبدیلیوں کے لیے؟
  12. یہ منحصر ہے. براہ راست تبدیلیوں کے لئے آسان ہے، لیکن پیچیدہ منطق کے لیے زیادہ لچک فراہم کرتا ہے، خاص طور پر جب اسکیما ایڈجسٹمنٹ کی ضرورت ہو۔
  13. بیم پائپ لائن کو واضح کی ضرورت کیوں ہے؟ اعلانات؟
  14. اپاچی بیم تبدیلیوں میں اسکیما کی سالمیت کو برقرار رکھنے کے لیے قسم کی حفاظت کو نافذ کرتا ہے۔ استعمال کرنا متوقع اقسام کو نافذ کرنے اور رن ٹائم کی غلطیوں کو روکنے میں مدد کرتا ہے۔
  15. کیسے کرتا ہے مثال میں کام؟
  16. ایک ہے فنکشن جو JSON پیغامات کو ڈی کوڈ کرتا ہے، متوقع اسکیما فارمیٹ کو لاگو کرتا ہے، اور اسے پائپ لائن میں مزید پروسیسنگ کے لیے حاصل کرتا ہے۔
  17. کیا میں بیم میں نیسٹڈ آبجیکٹ کے ساتھ اسکیما استعمال کر سکتا ہوں؟
  18. ہاں، اپاچی بیم پیچیدہ اسکیموں کی حمایت کرتا ہے۔ استعمال کریں۔ نیسٹڈ اسکیموں کے لیے اور ان کے ساتھ رجسٹر کریں۔ مناسب سیریلائزیشن کے لئے.
  19. کے درمیان کیا فرق ہے اور بیم میں دوسرے رنرز؟
  20. بنیادی طور پر مقامی جانچ کے لیے ہے۔ پیداوار کے لیے، رنرز جیسے استعمال کریں۔ گوگل کلاؤڈ پر پائپ لائنوں کو تعینات کرنے کے لیے۔

میں انتساب کی غلطیوں کی بنیادی وجہ کو سمجھنا -اکثر اسکیما کی غلط ترتیب کی وجہ سے - مستقبل کے مسائل کو روک سکتا ہے اور ڈیٹا پروسیسنگ کی وشوسنییتا کو بہتر بنا سکتا ہے۔ اسکیموں کو رجسٹر کرکے، قسم کی مطابقت کو یقینی بنا کر، اور ساختی تبدیلیوں کا استعمال کرتے ہوئے، یہ گائیڈ "AttributeError" کے مسئلے کو حل کرنے کے لیے عملی اقدامات فراہم کرتا ہے۔

ان حلوں کے ساتھ، آپ سکیما کی سالمیت کو برقرار رکھتے ہوئے اعتماد کے ساتھ پائپ لائنز بنا سکتے ہیں جو Pub/Sub سے لے کر BigQuery تک ریئل ٹائم ڈیٹا کو ہینڈل کرتی ہیں۔ یہ تکنیک ڈیٹا پائپ لائنوں کو زیادہ موثر، مضبوط، اور انتظام کرنے میں آسان بنانے میں مدد کرتی ہیں، چاہے انفرادی منصوبوں پر کام کرنا ہو یا پیداواری ماحول میں اسکیلنگ۔ 🚀

  1. اپاچی بیم میں اسکیما رجسٹریشن اور سیریلائزیشن کے مسائل سے نمٹنے کے بارے میں معلومات کوڈرز اور اسکیموں پر آفیشل اپاچی بیم دستاویزات سے حوالہ دیا گیا تھا: اپاچی بیم دستاویزات .
  2. Apache Beam پائپ لائنوں کے ساتھ Pub/Sub اور BigQuery استعمال کرنے کی تفصیلات گوگل کلاؤڈ کے ڈیٹا فلو انٹیگریشن گائیڈز پر مبنی تھیں: گوگل کلاؤڈ ڈیٹا فلو دستاویزات .
  3. موثر ڈیٹا ٹرانسفارمیشن کے لیے پانڈوں کو اپاچی بیم کے ساتھ ضم کرنے کے بہترین طریقے کمیونٹی فورمز اور بیم کے گٹ ہب مباحثوں سے جمع کیے گئے تھے: اپاچی بیم گٹ ہب مباحثے۔ .