Como corrigir AttributeError do Apache Beam: O objeto "BmsSchema" não tem atributos. "elemento_tipo"

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Como corrigir AttributeError do Apache Beam: O objeto BmsSchema não tem atributos. elemento_tipo
Como corrigir AttributeError do Apache Beam: O objeto BmsSchema não tem atributos. elemento_tipo

Noções básicas sobre erros de atributos ao converter para DataFrames no Apache Beam

Erros podem ser uma parte inevitável da codificação, especialmente ao mergulhar em ferramentas poderosas de processamento de dados, como Feixe Apache. Se você encontrou um "AttributeError" ao trabalhar com Módulo to_dataframe do Apache Beam, você não está sozinho.

Neste caso, compartilharei como encontrei o erro `'BmsSchema' object has no attribute 'element_type'` ao configurar um pipeline Apache Beam para lidar com dados em tempo real. Esse erro muitas vezes pode parecer enigmático, mas normalmente indica um problema com a definição do esquema no seu pipeline. 🛠️

Apache Beam é excelente para construir pipelines de dados escalonáveis ​​e integrá-los com ferramentas como Google Pub/Sub e BigQuery torna-o incrivelmente versátil. No entanto, problemas de compatibilidade de esquema e tipo, como o que estamos abordando, podem surgir e interromper o fluxo de trabalho. A depuração desses erros ajuda a entender melhor a aplicação do esquema do Beam e a integração do DataFrame.

Aqui, vamos nos aprofundar na causa desse erro, examinar a configuração do código e discutir soluções práticas. Com alguns ajustes, você poderá processar dados do Pub/Sub no BigQuery sem enfrentar esse obstáculo comum. 🚀

Comando Descrição do uso
beam.coders.registry.register_coder() Registra um codificador personalizado para uma classe específica no Apache Beam, permitindo que o Beam serialize e desserialize instâncias da classe com eficiência. Essencial para usar esquemas personalizados com tipos NamedTuple em pipelines do Beam.
to_dataframe() Converte PCollections do Apache Beam em DataFrames do Pandas. Isso permite o uso de Pandas para transformações, mas requer compatibilidade entre esquemas Beam e estruturas DataFrame, o que às vezes pode causar erros de atributos se não for tratado corretamente.
beam.DoFn Define uma função de processamento personalizada no Apache Beam. Usado aqui para criar funções para analisar mensagens do Pub/Sub e realizar transformações em cada elemento do pipeline, permitindo segmentos de código modulares e reutilizáveis.
with_output_types() Especifica o tipo de saída de uma etapa de transformação em um pipeline do Beam. Este comando reforça a consistência do esquema, o que ajuda a evitar erros de atributos, garantindo que os dados de saída estejam em conformidade com os tipos esperados, como esquemas NamedTuple.
WriteToBigQuery Grava dados do pipeline diretamente nas tabelas do BigQuery. Este comando permite a definição de esquema para o BigQuery e pode lidar com operações de gravação de dados de streaming, cruciais para a ingestão de dados em tempo real de pipelines do Apache Beam.
beam.io.ReadFromPubSub Lê dados de uma assinatura do Google Cloud Pub/Sub, atuando como fonte de streaming de dados no Apache Beam. Este comando inicia o fluxo de dados do pipeline e é configurado para lidar com a ingestão de mensagens em tempo real.
StandardOptions.streaming Configura o pipeline para operar no modo de streaming, permitindo processar fluxos contínuos de dados do Pub/Sub. Essa configuração é necessária para lidar com a ingestão de dados em tempo real e garante que o pipeline não seja encerrado prematuramente.
PipelineOptions Inicializa opções de configuração para o pipeline do Apache Beam, incluindo ID do projeto, tipo de executor e locais de armazenamento temporário. Essas configurações são essenciais para implantar o pipeline em ambientes de nuvem como o Dataflow.
beam.ParDo() Aplica uma transformação personalizada definida em um DoFn a cada elemento do pipeline. Este comando é central para executar funções como análise de mensagens e aplicação de transformações de esquema em elementos individuais dentro do pipeline.

Solução de erros de atributos no tratamento de esquema do Apache Beam

Os scripts Apache Beam fornecidos visam configurar um pipeline de dados robusto que lê do Google Cloud Pub/Sub, transforma dados com Pandas e os grava no BigQuery. O erro, `'BmsSchema' object has no atributo 'element_type'`, geralmente ocorre devido ao desalinhamento no tratamento do esquema ou compatibilidade entre os sistemas de tipos e dataframes do Beam. Nosso primeiro script usa NamedTuple, adaptado especificamente para trabalhar com esquemas Beam, definindo uma classe de esquema personalizada, Esquema Bms. Esta classe é então registrada usando `beam.coders.registry.register_coder()` para serializar e desserializar dados de forma eficaz. Por exemplo, ao processar mensagens do Pub/Sub que contêm um campo "ident", o esquema garante que esse campo esteja presente e digitado corretamente como uma string.

No script, a classe DoFn `ParsePubSubMessage` processa cada mensagem do Pub/Sub. Aqui, o script lê dados formatados em JSON, decodifica-os e depois os atualiza em uma estrutura de dicionário predefinida. Se você já teve que mapear campos de dados recebidos para um esquema estrito, reconhecerá a importância de manter os nomes dos campos consistentes com os esperados no BigQuery. Essa abordagem nos permite aplicar as transformações definidas pelo esquema em todo o pipeline, minimizando erros de atributos indefinidos. Usar `beam.Map` para impor o esquema nas etapas do pipeline ajuda a simplificar a compatibilidade à medida que os dados passam pelas transformações. 🛠️

A integração do Pandas no Apache Beam é obtida com a classe `PandasTransform` DoFn, onde convertemos dados em Pandas DataFrames usando a função `to_dataframe`. Esta etapa permite aproveitar os recursos de transformação do Pandas, mas também requer um tratamento cuidadoso do esquema, já que o Beam espera tipos de dados compatíveis ao usar DataFrames em um pipeline de streaming. Após as transformações, os dados são convertidos novamente para um formato de dicionário usando um loop simples que itera em cada linha do DataFrame. Se você já trabalhou com Pandas, sabe como isso pode ser poderoso, embora garantir a compatibilidade com esquemas Apache Beam seja essencial para evitar erros de atributos.

Por fim, os dados são gravados no BigQuery por meio da função `WriteToBigQuery`, uma etapa crucial na implantação dos resultados em uma tabela do BigQuery. Esta etapa é configurada com um esquema para o BigQuery, garantindo que as colunas e os tipos de dados estejam alinhados com o que o BigQuery espera. O script usa `WriteToBigQuery` para definir disposições de gravação e criação, que controlam se os dados devem ser anexados ou substituídos e se as tabelas devem ser criadas caso não existam. Esta parte é especialmente útil em cenários de ingestão de dados em tempo real, pois permite que o pipeline crie novas tabelas dinamicamente e lide com gravações contínuas de dados. 🚀

Resolvendo erros de atributos no Apache Beam com tratamento de esquema

Script Python usando Apache Beam - Solução 1: Definindo esquema com NamedTuple

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()

Solução alternativa: tratamento de atributos de esquema no Apache Beam com esquema baseado em classe

Script Python usando Apache Beam - Solução 2: esquema baseado em classe com verificação de tipo

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()

Resolvendo erro de atributo na conversão de esquema do Apache Beam

Ao trabalhar com Feixe Apache para processar dados de fontes como Google Pub/Sub e carregá-los no BigQuery, um obstáculo comum é encontrar erros relacionados ao esquema. Esses erros, como o infame "AttributeError: o objeto 'MySchemaClassName' não possui atributo", ocorrem frequentemente porque o Beam impõe estritamente definições de esquema e compatibilidade de tipo em transformações de pipeline. Um aspecto crucial frequentemente esquecido é que o Beam usa codificadores para serializar dados, o que pode levar a problemas na integração de ferramentas de terceiros como o Pandas. Para garantir a compatibilidade, é necessário registrar esquemas personalizados e usar `to_dataframe()` com cuidado nas transformações do Beam.

No pipeline de exemplo, o uso de `beam.DoFn` e `beam.Map` permite transformações modulares em cada elemento de dados, facilitando a incorporação de bibliotecas externas como Pandas. No entanto, sem o registro preciso do esquema por meio de `register_coder` ou configurações semelhantes, o Beam pode gerar erros de atributos quando os tipos de dados não correspondem. Esses problemas são especialmente comuns no processamento em tempo real, onde os dados recebidos podem variar ligeiramente em formato. Uma maneira simples de evitar tais problemas é converter explicitamente os dados recebidos em um Dicionário Python e depois reformatá-lo usando `NamedTuple` ou uma classe estruturada. 🛠️

Além dos erros de esquema, os pipelines do Beam podem se beneficiar do tratamento e testes adequados de erros. Ao adicionar validadores personalizados ou funções de verificação de tipo em cada transformação `DoFn`, você pode detectar problemas relacionados ao esquema desde o início. Além disso, especificar informações de esquema no Beam e no esquema da tabela do BigQuery garante o alinhamento. Dessa forma, se um tipo de coluna no BigQuery não corresponder à sua definição de esquema, você receberá um erro informativo em vez de enfrentar problemas de tempo de execução não rastreáveis. Embora o manuseio de esquemas no Apache Beam possa ser complexo, esses ajustes melhoram a integridade dos dados, tornando o pipeline mais resiliente e confiável. 🚀

Perguntas frequentes sobre erros de esquema do Apache Beam

  1. O que causa o erro "AttributeError: o objeto 'MySchemaClassName' não tem atributo"?
  2. Esse erro geralmente ocorre no Apache Beam quando há uma incompatibilidade entre o esquema definido para um objeto e os dados que estão sendo processados. Certifique-se de que os esquemas sejam registrados explicitamente usando beam.coders.registry.register_coder.
  3. Como posso registrar um esquema personalizado no Apache Beam?
  4. No Apache Beam, você pode definir um esquema personalizado usando typing.NamedTuple para dados estruturados e, em seguida, registrá-los com beam.coders.RowCoder para gerenciar a serialização.
  5. Qual é o propósito de usar to_dataframe em um pipeline do Beam?
  6. to_dataframe converte um Beam PCollection em um DataFrame do Pandas, permitindo que você use funções do Pandas para transformações. Certifique-se de que os dados sejam compatíveis com o esquema para evitar erros de atributos.
  7. Como lidar com incompatibilidades de tipo entre o Beam e o BigQuery?
  8. Certifique-se de que o esquema do BigQuery corresponda ao esquema de dados definido no Beam. Usar WriteToBigQuery com aplicação de esquema e validar tipos de dados no início do pipeline.
  9. Posso detectar erros de esquema antes de executar o pipeline?
  10. Sim, adicionando validadores personalizados em cada DoFn class, você pode verificar os formatos de dados antes que eles causem erros no pipeline.
  11. Está usando beam.Map melhor do que beam.DoFn para transformações?
  12. Depende. beam.Map é simples para transformações diretas, mas beam.DoFn fornece mais flexibilidade para lógica complexa, especialmente quando são necessários ajustes de esquema.
  13. Por que o pipeline do Beam exige with_output_types declarações?
  14. O Apache Beam reforça a segurança de tipo para manter a integridade do esquema entre as transformações. Usando with_output_types ajuda a impor os tipos esperados e a evitar erros de tempo de execução.
  15. Como é que ParsePubSubMessage funciona no exemplo?
  16. ParsePubSubMessage é um DoFn função que decodifica mensagens JSON, aplica o formato de esquema esperado e o produz para processamento adicional no pipeline.
  17. Posso usar esquemas com objetos aninhados no Beam?
  18. Sim, o Apache Beam oferece suporte a esquemas complexos. Usar NamedTuple para esquemas aninhados e registrá-los com RowCoder para serialização adequada.
  19. Qual é a diferença entre DirectRunner e outros corredores no Beam?
  20. DirectRunner é principalmente para testes locais. Para produção, use corredores como DataflowRunner para implantar pipelines no Google Cloud.

Conclusão: Resolvendo erros de atributos do Apache Beam

Compreender a causa raiz dos erros de atributos em Feixe Apache—muitas vezes devido ao desalinhamento do esquema—pode evitar problemas futuros e melhorar a confiabilidade do processamento de dados. Ao registrar esquemas, garantir a compatibilidade de tipos e usar transformações estruturadas, este guia fornece etapas práticas para resolver o problema “AttributeError”.

Com essas soluções, você pode criar pipelines com segurança que processam dados em tempo real do Pub/Sub ao BigQuery, mantendo a integridade do esquema. Essas técnicas ajudam a tornar os pipelines de dados mais eficientes, robustos e fáceis de gerenciar, seja trabalhando em projetos individuais ou ampliando em um ambiente de produção. 🚀

Fontes e referências para solução de erros de atributos do Apache Beam
  1. As informações sobre como lidar com problemas de registro de esquema e serialização no Apache Beam foram referenciadas na documentação oficial do Apache Beam sobre codificadores e esquemas: Documentação do Apache Beam .
  2. Os detalhes sobre o uso do Pub/Sub e do BigQuery com pipelines do Apache Beam foram baseados nos guias de integração do Dataflow do Google Cloud: Documentação do Google Cloud Dataflow .
  3. As melhores práticas para integração do Pandas com Apache Beam para transformação eficiente de dados foram coletadas em fóruns da comunidade e discussões no GitHub do Beam: Discussões do GitHub do Apache Beam .