以下代码转换为python %scala import org.apache.spark.sql.delta.DeltaTable import io.delta.tables._ val deltaTable = DeltaTable.forPath("dbfs:/mnt/odp01/sbd/trade_all") val liveTable = DeltaTable.stream("dbfs:/mnt/odp01/sbd/trade_all") .onEvents("operation = 'MERGE'") ## 只处理MERGE操作 .forEachEvent("SELECT channelCode, count(0) AS js_num FROM delta.`dbfs:/mnt/odp01/sbd/trade_all` GROUP BY channelCode")
时间: 2024-03-05 21:50:01 浏览: 22
以下是将 Scala 代码转换为 Python 代码后的结果:
```python
from delta.tables import *
from pyspark.sql.functions import count
deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, "dbfs:/mnt/odp01/sbd/trade_all")
liveTable = DeltaTable \
.stream(spark, "dbfs:/mnt/odp01/sbd/trade_all") \
.onEvents("operation = 'MERGE'") \
.forEachEvent("SELECT channelCode, count(0) AS js_num FROM delta.`dbfs:/mnt/odp01/sbd/trade_all` GROUP BY channelCode") \
.writeStream \
.format("console") \
.option("truncate", "false") \
.start()
```
需要注意的是,Python 代码中需要使用 PySpark 的相关库,如上述代码中使用了 `pyspark.sql.functions.count` 函数。另外,由于 Python 是动态类型语言,因此不需要像 Scala 代码中一样显式地声明变量类型。
相关问题
import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._ import org.apache.hudi.QuickstartUtils.getQuickstartWriteConfigs import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}
这段代码主要是导入了 Hudi 相关的类和方法,并创建了一个 SparkSession 对象。其中:
- `org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._` 导入了所有 Hudi 写入数据时需要用到的选项;
- `org.apache.hudi.QuickstartUtils.getQuickstartWriteConfigs` 是 Hudi 提供的一个快速启动工具类,用于获取 Hudi 写入时需要的配置信息;
- `org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}` 导入了 Spark SQL 相关的类,包括 DataFrame、SaveMode 和 SparkSession。
完整代码可能是这样的:
```scala
import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._
import org.apache.hudi.QuickstartUtils.getQuickstartWriteConfigs
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}
object HudiDemo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder()
.appName("HudiDemo")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
val data: DataFrame = spark.read.format("csv")
.option("header", "true")
.load("/path/to/csv")
val hudiOptions = getQuickstartWriteConfigs
data.write
.format("org.apache.hudi")
.options(hudiOptions)
.mode(SaveMode.Overwrite)
.save(hudiOptions.get(INSERT_OPERATION_OPT_KEY).get)
}
}
```
这段代码将读取一个 CSV 文件并写入 Hudi 表中。其中,`getQuickstartWriteConfigs` 方法会返回一些默认的 Hudi 写入配置信息,你可以根据实际需求修改这些配置。最后,使用 `DataFrame.write` 将数据写入 Hudi 表中。
找不到此对象的源代码: org.apache.spark:spark-sql_2.13:3.3.1
这是Apache Spark SQL的Maven依赖,你可以在Maven仓库中找到它的源代码。
你可以在以下链接中找到此依赖项的源代码:https://github.com/apache/spark/tree/v3.3.1/sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql
如果你使用的是其他构建工具,请确保将其添加到你的构建文件中,以便能够使用Apache Spark SQL库。