key_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_key_columns] order_by_columns = [F.col(column_name).desc() for column_name in self.config.deduplication_order_columns]

这段代码是为了构造 Spark SQL 中用于数据去重的关键列和排序列。其中，`self.config.deduplication_key_columns` 是一个列表，包含了需要用于去重的列名，`key_columns` 是一个列表，通过列表推导式将这些列名转换为 Spark SQL 中的列对象。`self.config.deduplication_order_columns` 是一个列表，包含了需要用于排序的列名，`order_by_columns` 是一个列表，通过列表推导式将这些列名转换为 Spark SQL 中的列对象，并且使用 `desc()` 方法将这些列按照降序排序。这些列将被用于执行 Spark SQL 中的 `dropDuplicates()` 操作，实现数据去重的功能。

相关问题

key_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_key_columns]

这段代码中，`F.col()` 函数是 PySpark 中用于获取 DataFrame 列的函数。`column_name` 是一个字符串，代表 DataFrame 中的一列名。这里使用列表生成式，遍历 `self.config.deduplication_key_columns` 列表，将其每个元素作为参数传递给 `F.col()` 函数，并将其返回的结果作为新列表的一个元素。因此，`key_columns` 列表中存储的是 `self.config.deduplication_key_columns` 列表中每个列名所对应的 DataFrame 列。这个列表是为了在 DataFrame 中进行去重操作时，指定需要去重的列。

order_by_columns = [F.col(column_name).desc() for column_name in self.config.deduplication_order_columns]

这段代码的作用是创建一个包含多个排序列的列表 `order_by_columns`，每个元素都是一个 PySpark 的 `Column` 对象，用于表示 DataFrame 中的每个列，并指定它们按降序排列。这个列表中的每个元素都是由 `self.config.deduplication_order_columns` 属性中提供的列名构建而成。

例如，如果 `self.config.deduplication_order_columns` 属性被设置为 `['score', 'date']`，那么这段代码创建的 `order_by_columns` 列表将包含两个元素，每个元素都是一个 `Column` 对象，用于表示 DataFrame 中的 'score' 和 'date' 两个列，并指定它们按降序排列。

在这个例子中，`order_by_columns` 列表可以被用于对 DataFrame 进行排序操作，例如：

from pyspark.sql.functions import *

df = spark.createDataFrame([(1, "John", 25, 90, "2021-01-01"), (2, "Mary", 30, 95, "2021-02-01"), (3, "John", 25, 80, "2021-03-01"), (4, "Mary", 28, 85, "2021-04-01")], ["id", "name", "age", "score", "date"])
order_by_columns = [col(column_name).desc() for column_name in ['score', 'date']]
sorted_df = df.orderBy(order_by_columns)
sorted_df.show()

这个例子中，我们创建了一个 DataFrame `df`，包含五列 'id'、'name'、'age'、'score' 和 'date'。然后，我们使用 `order_by_columns` 列表对 DataFrame 进行排序操作，先按 'score' 列降序排列，再按 'date' 列降序排列。最后，我们使用 `show()` 函数展示排序后的 DataFrame。