df = self.spark.createDataFrame([], self.table_schema) try: df = self.spark.read.format("csv").option("header", self.config.header) \ .option("delimiter", self.config.delimiter) \ .option("multiLine", self.config.multiLine) \ .option('infer_schema', self.config.infer_schema) \ .option('escape', '"') \ .load(self.config.source_file_path) except AnalysisException as e: if e.desc.startswith('Path does not exist'): self.logger.warning(f'source file not found. will run with empty dataframe.') else: self.logger.exception(e) self.source_df_count = df.count() self.logger.info(f'success extract {self.source_df_count} records') return df

这段代码是一个ETL作业中的数据提取过程，它做了以下几个步骤：

1. 创建一个空的DataFrame对象，使用SparkSession的createDataFrame方法实现，这个空的DataFrame对象将会在出现异常的情况下返回。
2. 使用Spark的read方法读取源文件，这里的源文件是一个CSV文件，read方法可以读取多种不同格式的数据源。
3. 在读取CSV文件时，使用了多个选项来指定文件的特性，例如文件的分隔符、是否包含标题行、是否需要推断架构等等。
4. 如果读取过程中发生了分析异常（AnalysisException），会根据异常的描述来判断是否是文件不存在的问题，如果是文件不存在，则会记录一个警告信息，否则会将异常记录下来。
5. 统计提取出来的DataFrame中的记录总数，并记录日志。
6. 最后返回提取出来的DataFrame对象。

总体而言，这段代码是一个通用的数据提取过程，可以用于读取各种格式的数据源，并且可以根据需要进行自定义和修改。

相关问题

def __init__(self, glueContext: GlueContext, config: argparse.Namespace): """ init function. :param glueContext: the glueContext. the spark session can get from glueContext. :param config: Obtained by parsing from the Glue Job Input parameter list. """ self.config = config self.logger = logging.getLogger(self.config.table_full_name) self.logger.info(f'job init with params: {vars(self.config)}') self.glueContext = glueContext self.spark = glueContext.spark_session self.table_schema = Custom_Schema(self.spark).get_schema(self.config.source_file_schema) self.source_df_count = 0 self.destination_df_count = 0 self.load_date = datetime.now() self.logger.info(f'job load date: {self.load_date}') self.database_name, self.table_name = self.config.table_full_name.split('.') self.set_spark_configs()

这是一个Python类的初始化函数，它接受两个参数：glueContext和config。其中，glueContext是Glue的上下文，可以从中获取Spark会话，而config则是从Glue作业的输入参数列表中解析得到的命名空间。在初始化函数中，将这两个参数分别赋值给实例变量self.glueContext和self.config，并且设置了一些其他的实例变量，比如self.logger、self.spark、self.table_schema等。最后，调用了self.set_spark_configs()方法。可以看到，这个类是用来处理一些数据加载和转换的任务的，具体实现需要看其他方法的实现。

df.mapInPandas(pandas_filter_func, schema=df.schema)

`df.mapInPandas()` 是Apache Spark DataFrame API中的一种操作，它允许你在DataFrame上直接应用Python Pandas库中的函数。这个方法将DataFrame的数据加载到内存中的一个Pandas DataFrame中，然后利用Pandas的强大数据处理能力对数据进行过滤、转换等操作，最后再将结果转换回Spark DataFrame格式。

`pandas_filter_func` 是指一个接受Pandas DataFrame作为输入并返回DataFrame的函数。这个函数通常用于根据特定条件筛选数据（例如过滤、分组、聚合等）。`schema` 参数则是原始DataFrame的列结构信息，用于在转换过程中保持数据类型的一致性。

举个例子，如果你有一个包含销售数据的DataFrame，你可以使用 `mapInPandas` 来计算每个客户的总销售额，如果某个客户在过去的一个季度内没有购买记录，那么该行会被过滤掉：

def filter_and_calculate_sales(data):
    # 这里假设data是一个Pandas DataFrame
    filtered_data = data[data['quarterly_sales'] > 0]
    return filtered_data.groupby('customer_id')['sales_amount'].sum()

filtered_df = df.mapInPandas(filter_and_calculate_sales, schema=df.schema)