అపాచీ బీమ్ యొక్క అట్రిబ్యూట్ ఎర్రర్‌ని ఎలా పరిష్కరించాలి: "BmsSchema" ఆబ్జెక్ట్ లక్షణం-రహితం. "మూలకం_రకం"

స్కీమా హ్యాండ్లింగ్‌తో అపాచీ బీమ్‌లో అట్రిబ్యూట్ ఎర్రర్‌లను పరిష్కరించడం

అపాచీ బీమ్‌ని ఉపయోగించి పైథాన్ స్క్రిప్ట్ - సొల్యూషన్ 1: నేమ్డ్‌టుపుల్‌తో స్కీమాను నిర్వచించడం

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()

ప్రత్యామ్నాయ పరిష్కారం: క్లాస్-బేస్డ్ స్కీమాతో అపాచీ బీమ్‌లో స్కీమా అట్రిబ్యూట్‌లను నిర్వహించడం

అపాచీ బీమ్‌ని ఉపయోగించి పైథాన్ స్క్రిప్ట్ - సొల్యూషన్ 2: టైప్ చెకింగ్‌తో క్లాస్-బేస్డ్ స్కీమా

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()

అపాచీ బీమ్ స్కీమా ఎర్రర్‌ల గురించి సాధారణంగా అడిగే ప్రశ్నలు

1. "AtributeError: 'MySchemaClassName' ఆబ్జెక్ట్‌కు ఏ లక్షణం లేదు" ఎర్రర్‌కు కారణమేమిటి?
2. ఆబ్జెక్ట్ కోసం నిర్వచించిన స్కీమా మరియు ప్రాసెస్ చేయబడుతున్న డేటా మధ్య అసమతుల్యత ఉన్నప్పుడు ఈ లోపం తరచుగా అపాచీ బీమ్‌లో సంభవిస్తుంది. ఉపయోగించి స్కీమాలు స్పష్టంగా నమోదు చేయబడినట్లు నిర్ధారించుకోండి beam.coders.registry.register_coder.
3. నేను అపాచీ బీమ్‌లో కస్టమ్ స్కీమాను ఎలా నమోదు చేసుకోగలను?
4. అపాచీ బీమ్‌లో, మీరు ఉపయోగించి అనుకూల స్కీమాను నిర్వచించవచ్చు typing.NamedTuple నిర్మాణాత్మక డేటా కోసం, ఆపై దాన్ని నమోదు చేయండి beam.coders.RowCoder సీరియలైజేషన్‌ని నిర్వహించడానికి.
5. ఉపయోగించడం యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి to_dataframe బీమ్ పైప్‌లైన్‌లో?
6. to_dataframe బీమ్ PC సేకరణను పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్‌గా మారుస్తుంది, ఇది పరివర్తనల కోసం పాండాస్ ఫంక్షన్‌లను ఉపయోగించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. అట్రిబ్యూట్ ఎర్రర్‌లను నివారించడానికి డేటా స్కీమాకు అనుకూలంగా ఉందని నిర్ధారించుకోండి.
7. బీమ్ మరియు బిగ్ క్వెరీ మధ్య టైప్ అసమతుల్యతలను నేను ఎలా నిర్వహించగలను?
8. BigQuery స్కీమా బీమ్‌లో నిర్వచించిన డేటా స్కీమాతో సరిపోలుతుందని నిర్ధారించుకోండి. ఉపయోగించండి WriteToBigQuery స్కీమా అమలుతో, మరియు పైప్‌లైన్ ప్రారంభంలో డేటా రకాలను ధృవీకరించండి.
9. పైప్‌లైన్‌ను అమలు చేయడానికి ముందు నేను స్కీమా ఎర్రర్‌లను గుర్తించవచ్చా?
10. అవును, ప్రతి దానిలో అనుకూల వ్యాలిడేటర్‌లను జోడించడం ద్వారా DoFn తరగతి, పైప్‌లైన్ లోపాలను కలిగించే ముందు మీరు డేటా ఫార్మాట్‌లను తనిఖీ చేయవచ్చు.
11. ఉపయోగిస్తున్నారు beam.Map కంటే మెరుగైనది beam.DoFn పరివర్తనల కోసం?
12. ఇది ఆధారపడి ఉంటుంది. beam.Map సూటిగా పరివర్తన కోసం సులభం, కానీ beam.DoFn సంక్లిష్ట తర్కం కోసం మరింత సౌలభ్యాన్ని అందిస్తుంది, ప్రత్యేకించి స్కీమా సర్దుబాట్లు అవసరమైనప్పుడు.
13. బీమ్ పైప్‌లైన్ ఎందుకు స్పష్టంగా అవసరం with_output_types ప్రకటనలు?
14. రూపాంతరాలలో స్కీమా సమగ్రతను నిర్వహించడానికి అపాచీ బీమ్ రకం భద్రతను అమలు చేస్తుంది. ఉపయోగించి with_output_types ఆశించిన రకాలను అమలు చేయడంలో మరియు రన్‌టైమ్ లోపాలను నిరోధించడంలో సహాయపడుతుంది.
15. ఎలా చేస్తుంది ParsePubSubMessage ఉదాహరణలో పని చేయాలా?
16. ParsePubSubMessage a DoFn JSON సందేశాలను డీకోడ్ చేసే ఫంక్షన్, ఆశించిన స్కీమా ఆకృతిని వర్తింపజేస్తుంది మరియు పైప్‌లైన్‌లో తదుపరి ప్రాసెసింగ్ కోసం దాన్ని అందిస్తుంది.
17. నేను బీమ్‌లో సమూహ వస్తువులతో స్కీమాలను ఉపయోగించవచ్చా?
18. అవును, అపాచీ బీమ్ సంక్లిష్ట స్కీమాలకు మద్దతు ఇస్తుంది. ఉపయోగించండి NamedTuple సమూహ స్కీమాల కోసం మరియు వాటిని నమోదు చేయండి RowCoder సరైన సీరియలైజేషన్ కోసం.
19. మధ్య తేడా ఏమిటి DirectRunner మరియు బీమ్‌లోని ఇతర రన్నర్లు?
20. DirectRunner ప్రధానంగా స్థానిక పరీక్ష కోసం. ఉత్పత్తి కోసం, రన్నర్స్ వంటి వాటిని ఉపయోగించండి DataflowRunner Google క్లౌడ్‌లో పైప్‌లైన్‌లను అమలు చేయడానికి.

ర్యాపింగ్ అప్: అపాచీ బీమ్ అట్రిబ్యూట్ ఎర్రర్‌లను పరిష్కరించడం

లక్షణం లోపాల యొక్క మూల కారణాన్ని అర్థం చేసుకోవడం అపాచీ బీమ్—తరచుగా స్కీమా తప్పుగా అమర్చడం వల్ల—భవిష్యత్తు సమస్యలను నివారించవచ్చు మరియు డేటా ప్రాసెసింగ్ విశ్వసనీయతను మెరుగుపరుస్తుంది. స్కీమాలను నమోదు చేయడం, రకం అనుకూలతను నిర్ధారించడం మరియు నిర్మాణాత్మక పరివర్తనలను ఉపయోగించడం ద్వారా, ఈ గైడ్ “AtributeError” సమస్యను పరిష్కరించడానికి ఆచరణాత్మక దశలను అందిస్తుంది.

ఈ పరిష్కారాలతో, మీరు స్కీమా సమగ్రతను కొనసాగిస్తూనే, పబ్/సబ్ నుండి BigQuery వరకు నిజ-సమయ డేటాను నిర్వహించే పైప్‌లైన్‌లను నమ్మకంగా నిర్మించవచ్చు. ఈ పద్ధతులు వ్యక్తిగత ప్రాజెక్ట్‌లపై పని చేసినా లేదా ఉత్పత్తి వాతావరణంలో స్కేలింగ్ చేసినా డేటా పైప్‌లైన్‌లను మరింత సమర్థవంతంగా, దృఢంగా మరియు సులభంగా నిర్వహించడంలో సహాయపడతాయి. 🚀