def get_glue_content() -> GlueContext: """ Init GlueContext and SparkSession :return: GlueContext """ spark_session = SparkContext.getOrCreate() glueContent = GlueContext(spark_session) glueContent.spark_session.builder \ .config("spark.databricks.hive.metastore.glueCatalog.enabled", "true") \ .config("spark.sql.catalogImplementation", "hive") \ .config("hive.metastore.client.factory.class", "com.amazonaws.glue.catalog.metastore.AWSGlueDataCatalogHiveClientFactory") \ .config("spark.sql.legacy.parquet.int96RebaseModeInRead", "CORRECTED") \ .config("spark.sql.legacy.parquet.int96RebaseModeInWrite", "CORRECTED") \ .config("spark.sql.legacy.parquet.datetimeRebaseModeInRead", "CORRECTED") \ .config("spark.sql.legacy.timeParserPolicy", "LEGACY") \ .enableHiveSupport().getOrCreate() return glueContent

这段代码是用来初始化GlueContext和SparkSession的，GlueContext是AWS Glue提供的一个Python库，用于在Spark中使用ETL作业。该函数主要做以下几件事情:

1. 获取或创建一个SparkSession。
2. 创建一个GlueContext对象，它将与SparkSession一起使用。
3. 配置SparkSession，以便使用AWS Glue数据目录。
4. 启用Hive支持，允许在Spark中使用Hive元数据。
5. 最后返回GlueContext对象，以便在后续的代码中使用。

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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。

glueContext.spark_session.builder.getOrCreate()

这是在AWS Glue中使用的一个API，用于获取或创建一个Spark Session对象，以便在Glue ETL作业中使用。Spark Session是一个Spark API中的重要概念，它提供了一个与数据源交互的入口，可以使用Spark SQL进行数据分析和处理。在Glue作业中，Spark Session对象的创建和配置是自动完成的，我们只需要使用glueContext对象来获取它即可。