Как исправить ошибку AttributeError в Apache Beam: объект «BmsSchema» не имеет атрибутов. "тип_элемента"

Устранение ошибок атрибутов в Apache Beam с помощью обработки схемы

Скрипт Python с использованием Apache Beam. Решение 1. Определение схемы с помощью 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()

Альтернативное решение: обработка атрибутов схемы в Apache Beam с помощью схемы на основе классов

Скрипт Python с использованием Apache Beam. Решение 2. Схема на основе классов с проверкой типов

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()

Часто задаваемые вопросы об ошибках лучевой схемы Apache

1. Что вызывает ошибку «AttributeError: объект MySchemaClassName не имеет атрибута»?
2. Эта ошибка часто возникает в Apache Beam, когда существует несоответствие между схемой, определенной для объекта, и обрабатываемыми данными. Убедитесь, что схемы явно зарегистрированы с помощью beam.coders.registry.register_coder.
3. Как зарегистрировать собственную схему в Apache Beam?
4. В Apache Beam вы можете определить собственную схему, используя typing.NamedTuple для структурированных данных, а затем зарегистрировать их с помощью beam.coders.RowCoder для управления сериализацией.
5. Какова цель использования to_dataframe в конвейере Beam?
6. to_dataframe преобразует Beam PCollection в DataFrame Pandas, позволяя использовать функции Pandas для преобразований. Убедитесь, что данные совместимы со схемой, чтобы избежать ошибок атрибутов.
7. Как обрабатывать несоответствия типов между Beam и BigQuery?
8. Убедитесь, что схема BigQuery соответствует схеме данных, определенной в Beam. Использовать WriteToBigQuery с применением схемы и проверяйте типы данных на ранних этапах конвейера.
9. Могу ли я обнаружить ошибки схемы перед запуском конвейера?
10. Да, путем добавления пользовательских валидаторов в каждый DoFn class, вы можете проверять форматы данных до того, как они вызовут ошибки конвейера.
11. Использует beam.Map лучше, чем beam.DoFn для трансформаций?
12. Это зависит. beam.Map прост для прямых преобразований, но beam.DoFn обеспечивает большую гибкость для сложной логики, особенно когда требуются корректировки схемы.
13. Почему конвейер Beam требует явного with_output_types декларации?
14. Apache Beam обеспечивает безопасность типов для поддержания целостности схемы во время преобразований. С использованием with_output_types помогает обеспечить соблюдение ожидаемых типов и предотвратить ошибки во время выполнения.
15. Как ParsePubSubMessage работа в примере?
16. ParsePubSubMessage это DoFn функция, которая декодирует сообщения JSON, применяет ожидаемый формат схемы и передает его для дальнейшей обработки в конвейере.
17. Могу ли я использовать схемы с вложенными объектами в Beam?
18. Да, Apache Beam поддерживает сложные схемы. Использовать NamedTuple для вложенных схем и зарегистрируйте их с помощью RowCoder для правильной сериализации.
19. В чем разница между DirectRunner и другие бегуны в Beam?
20. DirectRunner в основном предназначен для локального тестирования. Для производства используйте бегунки, такие как DataflowRunner для развертывания конвейеров в Google Cloud.

Подведение итогов: устранение ошибок атрибутов Apache Beam

Понимание основной причины ошибок атрибутов в Апачский луч— часто из-за несогласованности схемы — может предотвратить будущие проблемы и повысить надежность обработки данных. Путем регистрации схем, обеспечения совместимости типов и использования структурированных преобразований в этом руководстве представлены практические шаги по устранению проблемы «AttributeError».

С помощью этих решений вы можете уверенно создавать конвейеры, которые обрабатывают данные в реальном времени из Pub/Sub в BigQuery, сохраняя при этом целостность схемы. Эти методы помогают сделать конвейеры данных более эффективными, надежными и простыми в управлении как при работе над отдельными проектами, так и при масштабировании в производственной среде. 🚀