Hiểu lỗi thuộc tính khi chuyển đổi sang DataFrames trong Apache Beam
Lỗi có thể là một phần không thể tránh khỏi trong quá trình mã hóa, đặc biệt khi đi sâu vào các công cụ xử lý dữ liệu mạnh mẽ như . Nếu bạn gặp phải "AttributionError" khi làm việc với , bạn không đơn độc.
Trong trường hợp này, tôi sẽ chia sẻ cách tôi gặp phải lỗi `'BmsSchema' không có thuộc tính 'element_type'` khi thiết lập đường dẫn Apache Beam để xử lý dữ liệu thời gian thực. Lỗi này thường có vẻ khó hiểu nhưng thường chỉ ra vấn đề với định nghĩa lược đồ trong quy trình của bạn. 🛠️
Apache Beam rất tuyệt vời để xây dựng các đường dẫn dữ liệu có thể mở rộng và tích hợp nó với các công cụ như Và làm cho nó cực kỳ linh hoạt. Tuy nhiên, các vấn đề về tương thích lược đồ và loại, giống như vấn đề chúng tôi đang giải quyết, có thể phát sinh và làm gián đoạn quy trình làm việc. Việc gỡ lỗi các lỗi này giúp hiểu rõ hơn về việc thực thi lược đồ và tích hợp DataFrame của Beam.
Tại đây, chúng ta sẽ đi sâu vào nguyên nhân gây ra lỗi này, kiểm tra cách thiết lập mã và thảo luận về các giải pháp thực tế. Với một vài điều chỉnh, bạn sẽ có thể xử lý thành công dữ liệu Pub/Sub vào BigQuery mà không gặp phải trở ngại thường gặp này. 🚀
| Yêu cầu | Mô tả sử dụng |
|---|---|
| beam.coders.registry.register_coder() | Đăng ký trình mã hóa tùy chỉnh cho một lớp cụ thể trong Apache Beam, cho phép Beam tuần tự hóa và giải tuần tự hóa các phiên bản của lớp một cách hiệu quả. Cần thiết để sử dụng lược đồ tùy chỉnh với các loại NamedTuple trong quy trình Beam. |
| to_dataframe() | Chuyển đổi Bộ sưu tập PC của Apache Beam thành Pandas DataFrames. Điều này cho phép sử dụng Pandas để chuyển đổi nhưng yêu cầu khả năng tương thích giữa các lược đồ Beam và cấu trúc DataFrame, điều này đôi khi có thể gây ra lỗi thuộc tính nếu không được xử lý đúng cách. |
| beam.DoFn | Xác định chức năng xử lý tùy chỉnh trong Apache Beam. Được sử dụng ở đây để tạo các hàm phân tích cú pháp các thông báo Pub/Sub và thực hiện các phép biến đổi trên từng thành phần trong quy trình, cho phép các phân đoạn mã mô-đun và có thể tái sử dụng. |
| with_output_types() | Chỉ định loại đầu ra của bước biến đổi trong đường dẫn Beam. Lệnh này thực thi tính nhất quán của lược đồ, giúp ngăn ngừa lỗi thuộc tính bằng cách đảm bảo rằng dữ liệu đầu ra tuân thủ các loại dự kiến, chẳng hạn như lược đồ NamedTuple. |
| WriteToBigQuery | Ghi dữ liệu từ quy trình trực tiếp vào bảng BigQuery. Lệnh này cho phép định nghĩa lược đồ cho BigQuery và có thể xử lý các hoạt động ghi dữ liệu truyền trực tuyến, rất quan trọng đối với việc nhập dữ liệu theo thời gian thực từ đường dẫn Apache Beam. |
| beam.io.ReadFromPubSub | Đọc dữ liệu từ đăng ký Google Cloud Pub/Sub, hoạt động như một nguồn truyền dữ liệu trong Apache Beam. Lệnh này bắt đầu luồng dữ liệu của đường dẫn và được định cấu hình để xử lý việc nhập tin nhắn theo thời gian thực. |
| StandardOptions.streaming | Định cấu hình quy trình để hoạt động ở chế độ phát trực tuyến, cho phép quy trình xử lý các luồng dữ liệu liên tục từ Pub/Sub. Cài đặt này là bắt buộc để xử lý việc nhập dữ liệu trực tiếp và đảm bảo quy trình không kết thúc sớm. |
| PipelineOptions | Khởi tạo các tùy chọn cấu hình cho đường dẫn Apache Beam, bao gồm ID dự án, loại trình chạy và vị trí lưu trữ tạm thời. Các cài đặt này rất quan trọng để triển khai quy trình tới các môi trường đám mây như Dataflow. |
| beam.ParDo() | Áp dụng một chuyển đổi tùy chỉnh được xác định trong DoFn cho từng thành phần trong đường dẫn. Lệnh này là trung tâm để thực thi các chức năng như phân tích thông báo và áp dụng các phép biến đổi lược đồ trên các phần tử riêng lẻ trong đường dẫn. |
Khắc phục sự cố lỗi thuộc tính trong xử lý lược đồ của Apache Beam
Các tập lệnh Apache Beam được cung cấp nhằm mục đích thiết lập một đường dẫn dữ liệu mạnh mẽ đọc từ Google Cloud Pub/Sub, chuyển đổi dữ liệu bằng Pandas và ghi dữ liệu đó vào BigQuery. Lỗi đối tượng `'BmsSchema' không có thuộc tính 'element_type'`, thường xảy ra do sai lệch trong xử lý lược đồ hoặc khả năng tương thích giữa các hệ thống loại và khung dữ liệu của Beam. Tập lệnh đầu tiên của chúng tôi sử dụng NamedTuple, được thiết kế riêng để hoạt động với lược đồ Beam bằng cách xác định lớp lược đồ tùy chỉnh, . Sau đó, lớp này được đăng ký bằng cách sử dụng `beam.codes.registry.register_code()` để tuần tự hóa và giải tuần tự hóa dữ liệu một cách hiệu quả. Ví dụ: khi xử lý các thông báo Pub/Sub chứa trường "ident", lược đồ đảm bảo trường này hiện diện và được nhập chính xác dưới dạng chuỗi.
Trong tập lệnh, lớp DoFn `ParsePubSubMessage` xử lý từng thông báo Pub/Sub. Ở đây, tập lệnh đọc dữ liệu có định dạng JSON, giải mã dữ liệu rồi cập nhật dữ liệu đó thành cấu trúc từ điển được xác định trước. Nếu đã từng phải ánh xạ các trường dữ liệu đến vào một lược đồ nghiêm ngặt thì bạn sẽ nhận ra tầm quan trọng của việc giữ tên trường nhất quán với tên trường được mong đợi trong BigQuery. Cách tiếp cận này cho phép chúng tôi áp dụng các phép biến đổi do lược đồ xác định trên toàn bộ quy trình, giảm thiểu lỗi từ các thuộc tính không xác định. Việc sử dụng `beam.Map` để thực thi lược đồ qua các bước quy trình giúp hợp lý hóa khả năng tương thích khi dữ liệu di chuyển qua các quá trình biến đổi. 🛠️
Việc tích hợp Pandas trong Apache Beam đạt được nhờ lớp `PandasTransform` DoFn, nơi chúng tôi chuyển đổi dữ liệu sang Pandas DataFrames bằng cách sử dụng hàm `to_dataframe`. Bước này cho phép tận dụng khả năng chuyển đổi của Pandas, nhưng cũng yêu cầu xử lý lược đồ cẩn thận vì Beam yêu cầu các loại dữ liệu tương thích khi sử dụng DataFrames trong đường truyền phát trực tuyến. Sau khi chuyển đổi, dữ liệu được chuyển đổi trở lại định dạng từ điển bằng cách sử dụng một vòng lặp đơn giản lặp qua từng hàng của DataFrame. Nếu bạn đã từng làm việc với Pandas, bạn sẽ biết điều này có thể mạnh mẽ đến mức nào, mặc dù việc đảm bảo khả năng tương thích với các lược đồ Apache Beam là điều cần thiết để tránh các lỗi thuộc tính.
Cuối cùng, dữ liệu được ghi vào BigQuery thông qua hàm `WriteToBigQuery`, một bước quan trọng trong việc triển khai kết quả vào bảng BigQuery. Bước này được định cấu hình bằng một lược đồ cho BigQuery, đảm bảo rằng các cột và loại dữ liệu phù hợp với những gì BigQuery mong đợi. Tập lệnh sử dụng `WriteToBigQuery` để xác định các sắp xếp ghi và tạo, kiểm soát xem dữ liệu nên nối thêm hay ghi đè và liệu các bảng có được tạo nếu chúng không tồn tại hay không. Phần này đặc biệt hữu ích trong các tình huống nhập dữ liệu theo thời gian thực, vì nó cho phép quy trình tạo bảng mới một cách linh hoạt và xử lý việc ghi dữ liệu liên tục. 🚀
Giải quyết các lỗi thuộc tính trong Apache Beam bằng cách xử lý lược đồ
Python Script Sử dụng Apache Beam - Giải pháp 1: Xác định Schema với NamedTuple
import apache_beam as beamfrom apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions, StandardOptionsfrom apache_beam.io.gcp.bigquery import WriteToBigQueryfrom apache_beam.dataframe.convert import to_dataframeimport osimport typingimport jsonos.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "path/to/your-credentials.json"# Define schema using NamedTuple for type enforcementclass BmsSchema(typing.NamedTuple):ident: strbeam.coders.registry.register_coder(BmsSchema, beam.coders.RowCoder)# Parses Pub/Sub messagesclass 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 integrationclass 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 = Trueinput_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()
Giải pháp thay thế: Xử lý các thuộc tính lược đồ trong Apache Beam với lược đồ dựa trên lớp
Tập lệnh Python sử dụng Apache Beam - Giải pháp 2: Lược đồ dựa trên lớp với kiểm tra kiểu
import apache_beam as beamfrom apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions, StandardOptionsfrom apache_beam.io.gcp.bigquery import WriteToBigQueryfrom apache_beam.dataframe.convert import to_dataframeimport osimport json# Define a class-based schema with validation methodclass BmsSchema:def __init__(self, ident):self.ident = identdef 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 = Trueinput_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()
Giải quyết các lỗi thuộc tính trong chuyển đổi lược đồ của Apache Beam
Khi làm việc với để xử lý dữ liệu từ các nguồn như Google Pub/Sub và tải dữ liệu đó vào BigQuery, một trở ngại phổ biến là gặp phải các lỗi liên quan đến lược đồ. Những lỗi này, chẳng hạn như lỗi khét tiếng , thường xảy ra do Beam thực thi nghiêm ngặt các định nghĩa lược đồ và khả năng tương thích kiểu trên các chuyển đổi quy trình. Một khía cạnh quan trọng thường bị bỏ qua là Beam sử dụng trình lập trình để tuần tự hóa dữ liệu, điều này có thể dẫn đến sự cố khi tích hợp các công cụ của bên thứ ba như Pandas. Để đảm bảo tính tương thích, cần phải đăng ký các lược đồ tùy chỉnh và sử dụng `to_dataframe()` một cách cẩn thận trong các phép biến đổi Beam.
Trong quy trình ví dụ, việc sử dụng `beam.DoFn` và `beam.Map` cho phép chuyển đổi mô-đun trên từng thành phần dữ liệu, giúp việc kết hợp các thư viện bên ngoài như Pandas trở nên dễ dàng hơn. Tuy nhiên, nếu không đăng ký lược đồ chính xác thông qua `register_code` hoặc các cấu hình tương tự, Beam có thể đưa ra lỗi thuộc tính khi loại dữ liệu không khớp. Những vấn đề này đặc biệt phổ biến trong quá trình xử lý thời gian thực, trong đó dữ liệu đến có thể hơi khác nhau về định dạng. Một cách đơn giản để ngăn chặn những vấn đề như vậy là chuyển đổi rõ ràng dữ liệu đến thành một rồi định dạng lại nó bằng cách sử dụng `NamedTuple` hoặc một lớp có cấu trúc. 🛠️
Ngoài các lỗi lược đồ, quy trình Beam có thể được hưởng lợi từ việc kiểm tra và xử lý lỗi thích hợp. Bằng cách thêm trình xác thực tùy chỉnh hoặc hàm kiểm tra loại trong mỗi phép chuyển đổi `DoFn`, bạn có thể sớm nắm bắt được các vấn đề liên quan đến lược đồ. Ngoài ra, việc chỉ định thông tin lược đồ cả trong Beam và trong lược đồ bảng BigQuery sẽ đảm bảo sự liên kết. Bằng cách này, nếu loại cột trong BigQuery không khớp với định nghĩa lược đồ của bạn, thì bạn sẽ nhận được lỗi thông tin thay vì gặp phải các vấn đề về thời gian chạy không thể theo dõi. Mặc dù việc xử lý các lược đồ trong Apache Beam có thể phức tạp nhưng những điều chỉnh này sẽ cải thiện tính toàn vẹn của dữ liệu, giúp quy trình trở nên linh hoạt và đáng tin cậy hơn. 🚀
- Điều gì gây ra lỗi "AttributionError: đối tượng 'MySchemaClassName' không có thuộc tính"?
- Lỗi này thường xảy ra trong Apache Beam khi có sự không khớp giữa lược đồ được xác định cho một đối tượng và dữ liệu đang được xử lý. Đảm bảo các lược đồ được đăng ký rõ ràng bằng cách sử dụng .
- Làm cách nào tôi có thể đăng ký lược đồ tùy chỉnh trong Apache Beam?
- Trong Apache Beam, bạn có thể xác định lược đồ tùy chỉnh bằng cách sử dụng đối với dữ liệu có cấu trúc, sau đó đăng ký nó với để quản lý việc tuần tự hóa.
- Mục đích sử dụng là gì trong đường ống Beam?
- chuyển đổi Beam PCollection thành Pandas DataFrame, cho phép bạn sử dụng các hàm Pandas để chuyển đổi. Đảm bảo dữ liệu tương thích với lược đồ để tránh lỗi thuộc tính.
- Làm cách nào để xử lý các lỗi loại không khớp giữa Beam và BigQuery?
- Đảm bảo rằng lược đồ BigQuery khớp với lược đồ dữ liệu được xác định trong Beam. Sử dụng với việc thực thi lược đồ và xác thực sớm các loại dữ liệu trong quy trình.
- Tôi có thể phát hiện lỗi lược đồ trước khi chạy quy trình không?
- Có, bằng cách thêm trình xác thực tùy chỉnh trong mỗi class, bạn có thể kiểm tra các định dạng dữ liệu trước khi chúng gây ra lỗi đường dẫn.
- Đang sử dụng tốt hơn cho các phép biến đổi?
- Nó phụ thuộc. rất đơn giản cho các phép biến đổi đơn giản, nhưng cung cấp tính linh hoạt cao hơn cho logic phức tạp, đặc biệt khi cần điều chỉnh lược đồ.
- Tại sao đường dẫn Beam yêu cầu rõ ràng lời khai?
- Apache Beam thực thi an toàn kiểu để duy trì tính toàn vẹn của lược đồ qua các lần chuyển đổi. sử dụng giúp thực thi các loại dự kiến và ngăn ngừa lỗi thời gian chạy.
- Làm thế nào làm việc trong ví dụ?
- là một chức năng giải mã các thông báo JSON, áp dụng định dạng lược đồ dự kiến và mang lại định dạng đó để xử lý tiếp trong quy trình.
- Tôi có thể sử dụng lược đồ với các đối tượng lồng nhau trong Beam không?
- Có, Apache Beam hỗ trợ các lược đồ phức tạp. Sử dụng cho các lược đồ lồng nhau và đăng ký chúng với để tuần tự hóa thích hợp.
- Sự khác biệt giữa và những người chạy khác trong Beam?
- chủ yếu là để thử nghiệm địa phương. Để sản xuất, hãy sử dụng các vận động viên như để triển khai quy trình trên Google Cloud.
Tìm hiểu nguyên nhân gốc rễ của lỗi thuộc tính trong —thường do sai lệch lược đồ — có thể ngăn chặn các sự cố trong tương lai và cải thiện độ tin cậy xử lý dữ liệu. Bằng cách đăng ký lược đồ, đảm bảo khả năng tương thích về loại và sử dụng các phép biến đổi có cấu trúc, hướng dẫn này cung cấp các bước thực tế để giải quyết vấn đề “AttributionError”.
Với những giải pháp này, bạn có thể tự tin xây dựng quy trình xử lý dữ liệu theo thời gian thực từ Pub/Sub đến BigQuery, trong khi vẫn duy trì tính toàn vẹn của lược đồ. Những kỹ thuật này giúp làm cho đường dẫn dữ liệu hiệu quả hơn, mạnh mẽ hơn và dễ quản lý hơn, cho dù làm việc trên các dự án riêng lẻ hay mở rộng quy mô trong môi trường sản xuất. 🚀
- Thông tin về việc xử lý các vấn đề đăng ký và tuần tự hóa lược đồ trong Apache Beam được tham khảo từ tài liệu chính thức của Apache Beam về trình mã hóa và lược đồ: Tài liệu về tia Apache .
- Thông tin chi tiết về cách sử dụng Pub/Sub và BigQuery với quy trình Apache Beam dựa trên hướng dẫn tích hợp Dataflow của Google Cloud: Tài liệu về luồng dữ liệu đám mây của Google .
- Các phương pháp hay nhất để tích hợp Pandas với Apache Beam để chuyển đổi dữ liệu hiệu quả đã được thu thập từ các diễn đàn cộng đồng và các cuộc thảo luận trên GitHub của Beam: Thảo luận về Apache Beam GitHub .