self.update_audit_created_column(ranked_df,key_column).where(F.col("rank") == 1).drop("rank", "row_priority")转化为sql

时间: 2023-11-04 12:04:24 浏览: 36
这段代码转化为 SQL 的语句如下: ```sql UPDATE ranked_df SET audit_created = <current_timestamp> WHERE key_column = <key_column_value> AND rank = 1 AND row_priority = <row_priority_value> ALTER TABLE ranked_df DROP COLUMN rank, row_priority ``` 需要注意的是,SQL 中的 `<current_timestamp>` 需要替换为当前时间的值,`<key_column_value>` 需要替换为 `key_column` 列的具体值,`<row_priority_value>` 需要替换为 `row_priority` 列的具体值。另外,`rank` 和 `row_priority` 列需要在 SQL 中先删除,可以使用 `ALTER TABLE` 语句实现。
相关问题

self.update_audit_created_column(ranked_df,key_column)

这段代码的作用是给 `ranked_df` 数据框中的每一行添加一个名为 `audit_created` 的列,并将该列的值设置为当前时间。具体实现的方法是通过调用 `self` 对象的 `update_audit_created_column` 方法,并传入 `ranked_df` 和 `key_column` 作为参数。在该方法中,会使用 PySpark 的 `withColumn` 方法在 `ranked_df` 中添加一个名为 `audit_created` 的列,并使用 `current_timestamp` 函数设置该列的值为当前时间。最后,该方法会返回添加了 `audit_created` 列的 `ranked_df` 数据框。

new_df_cols = new_df.columns old_df_cols = older_df.columns total = set(new_df_cols + old_df_cols) new_df = new_df.select(*self.fill_empty_colums(new_df_cols, total)).withColumn("row_priority",F.lit(0)) older_df = older_df.select(*self.fill_empty_colums(old_df_cols, total)).withColumn("row_priority",F.lit(1)) key_column = [F.col(column_name) for column_name in key_columns] merge_spec = Window.partitionBy(key_column).orderBy("row_priority") ranked_df=new_df.unionByName(older_df).withColumn("rank", F.rank().over(merge_spec)) return self.update_audit_created_column(ranked_df,key_column).where(F.col("rank") == 1).drop("rank", "row_priority")

这段代码用 PySpark 实现了对两个 DataFrame 进行合并和去重的操作,并添加了一些元数据信息。下面是使用 SQL 实现的代码: ```sql -- 选取需要合并的列名 WITH new_cols AS ( SELECT COLUMN_NAME FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE TABLE_NAME = 'new_df' ), old_cols AS ( SELECT COLUMN_NAME FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE TABLE_NAME = 'older_df' ), cols AS ( SELECT DISTINCT COLUMN_NAME FROM ( SELECT COLUMN_NAME FROM new_cols UNION ALL SELECT COLUMN_NAME FROM old_cols ) ), -- 对 new_df 填充空缺的列,并添加 "row_priority" 列 new_df_filled AS ( SELECT COALESCE(col1, '') AS col1, COALESCE(col2, '') AS col2, ..., COALESCE(colN, '') AS colN, 0 AS row_priority FROM new_df ), new_df_selected AS ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY key_column ORDER BY row_priority) AS rank FROM ( -- 选取 new_df 中的列,包括填充空缺的列和 "row_priority" 列 SELECT col1, col2, ..., colN, row_priority FROM new_df_filled -- 生成 key_column 列,用于分组 CROSS JOIN (SELECT col1 AS key_column FROM new_df_filled) key_columns ) ), -- 对 older_df 填充空缺的列,并添加 "row_priority" 列 old_df_filled AS ( SELECT COALESCE(col1, '') AS col1, COALESCE(col2, '') AS col2, ..., COALESCE(colN, '') AS colN, 1 AS row_priority FROM older_df ), old_df_selected AS ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY key_column ORDER BY row_priority) AS rank FROM ( -- 选取 older_df 中的列,包括填充空缺的列和 "row_priority" 列 SELECT col1, col2, ..., colN, row_priority FROM old_df_filled -- 生成 key_column 列,用于分组 CROSS JOIN (SELECT col1 AS key_column FROM old_df_filled) key_columns ) ), -- 合并两个 DataFrame,并去重 merged_df AS ( SELECT * FROM new_df_selected UNION ALL SELECT * FROM old_df_selected ), -- 选取合并后的第一行 final_df AS ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY key_column ORDER BY rank) AS row_num FROM merged_df ) SELECT col1, col2, ..., colN FROM final_df WHERE row_num = 1 ``` 这段 SQL 代码的实现原理与 PySpark 代码相同,主要分为以下几个步骤: 1. 获取需要合并的列名。 2. 对 new_df 和 older_df 分别进行填充空缺列、添加 "row_priority" 列和选取列的操作,生成 new_df_selected 和 old_df_selected 两个数据集。 3. 将 two_df_selected 进行合并,并添加 rank 列,用于去重。 4. 选取合并后的第一行,得到最终的去重结果。

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