df跟out_df怎么互相转化的df = self.load_to_intermediate(df) ConcurrencyControlUtils.create_database_if_not_exists(self.spark, self.database_name) df.write.format(self.config.destination_file_type).mode(self.config.write_mode). \ option("path", self.config.destination_data_path).saveAsTable(self.config.table_full_name) out_df = self.glueContext.create_dynamic_frame_from_catalog(self.database_name, self.table_name).toDF()

这段代码中，首先使用self.load_to_intermediate(df)方法将DataFrame对象df转化为另一个DataFrame对象，然后将转化后的DataFrame对象写入到Hive表中。具体来说，load_to_intermediate()方法是一个自定义方法，用于将DataFrame对象df进行一些必要的转换，以适应后续的处理。该方法的实现可以根据具体的需求进行编写，这里无法确定具体的实现方式。

接着，使用ConcurrencyControlUtils.create_database_if_not_exists()方法创建名为self.database_name的数据库，如果该数据库已经存在则不进行任何操作。

然后，使用DataFrame对象df的write()方法将DataFrame对象写入到Hive表中。在这里，使用了self.config.destination_file_type、self.config.write_mode和self.config.destination_data_path等参数，分别表示目标文件类型、写入模式和目标数据路径。该方法的实现会将DataFrame对象写入到指定的目录中，并将该目录作为Hive表的存储路径。

最后，使用glueContext.create_dynamic_frame_from_catalog()方法读取Hive表中的数据，并将其转换为DataFrame对象out_df。其中，glueContext是一个GlueContext对象，表示当前的AWS Glue运行环境，create_dynamic_frame_from_catalog()方法是GlueContext对象中的一个方法，用于从Hive元数据中读取数据并将其转换为DynamicFrame对象，然后再将DynamicFrame对象转换为DataFrame对象。这里使用了self.database_name和self.table_name两个参数，分别表示数据库名和表名。