spark.table参数化

根据提供的引用内容，我理解您想了解如何在Spark中使用参数化表。在Spark中，可以使用参数化表来动态地传递参数。下面是一个使用参数化表的示例：

val tableName = "my_table"
val tableDF = spark.table(s"$tableName")
tableDF.show()

在上面的示例中，我们首先定义了一个变量`tableName`，然后将其传递给`spark.table()`方法。这样，我们就可以动态地更改表名，而不需要在代码中硬编码表名。

需要注意的是，参数化表只能用于表名，而不能用于列名或其他查询参数。

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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。

from pyspark.sql import SparkSession import matplotlib.pyplot as plt # 指定Mysql的配置 from pyspark.sql.types import StructField, StringType, StructType options = { "url": "jdbc:mysql://localhost:3306/test?useSSL=true", "driver": "com.mysql.jdbc.Driver", "dbtable": "(SELECT publishTime from travels) t1", "user": "root", "password": "root" } spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 加载Mysql数据 data = spark.read.format("jdbc").options(**options).load() # 将每一行的taglist转为列表 def convert_to_quarter(line): val = line[0].split("-") if val[1] in ["01", "02", "03"]: return "春季", 1 elif val[1] in ["04", "05", "06"]: return "夏季", 1 elif val[1] in ["07", "08", "09"]: return "秋季", 1 elif val[1] in ["10", "11", "12"]: return "冬季", 1 zeroValue = 0 rdd = data.rdd.map(lambda line: convert_to_quarter(line)).foldByKey(zeroValue, lambda v, x: v + x) schemaString = "quarter count" fields = [StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in schemaString.split()] schema = StructType(fields) schema_data = spark.createDataFrame(rdd, schema).orderBy("count", ascending=False) # 将数据转换为Pandas数据帧 result_pdf = schema_data.limit(5).toPandas() # 设置matplotlib支持中文 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # colors=color, explode=explode, plt.pie(result_pdf["count"], labels=result_pdf["quarter"], shadow=True, autopct='%1.1f%%') plt.legend() plt.show()每行代码解释

这段代码主要是通过 PySpark 读取 MySQL 中的数据，将每行数据的日期按季度进行分类统计，并将结果转换为 Pandas 数据帧，最后使用 Matplotlib 绘制饼图。

具体解释如下：

1. 导入必要的库

from pyspark.sql import SparkSession
import matplotlib.pyplot as plt
from pyspark.sql.types import StructField, StringType, StructType

2. 配置 MySQL 的连接信息

options = {
    "url": "jdbc:mysql://localhost:3306/test?useSSL=true",
    "driver": "com.mysql.jdbc.Driver",
    "dbtable": "(SELECT publishTime from travels) t1",
    "user": "root",
    "password": "root"
}

这里指定了 MySQL 数据库的 URL、驱动程序、表名、用户名和密码等信息。

3. 创建 SparkSession 对象

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

4. 加载 MySQL 数据

data = spark.read.format("jdbc").options(**options).load()

使用 PySpark 从 MySQL 中读取数据，并将其转换为 DataFrame 对象。

5. 将每一行的日期转换为季度并进行统计

# 将每一行的日期转换为季度并进行统计
def convert_to_quarter(line):
    val = line[0].split("-")
    if val[1] in ["01", "02", "03"]:
        return "春季", 1
    elif val[1] in ["04", "05", "06"]:
        return "夏季", 1
    elif val[1] in ["07", "08", "09"]:
        return "秋季", 1
    elif val[1] in ["10", "11", "12"]:
        return "冬季", 1
zeroValue = 0
rdd = data.rdd.map(lambda line: convert_to_quarter(line)).foldByKey(zeroValue, lambda v, x: v + x)

上述代码将每行数据的日期转换为季度，并将其作为 key 进行统计，最终得到每个季度的数量。

6. 将结果转换为 Pandas 数据帧

schemaString = "quarter count"
fields = [StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in schemaString.split()]
schema = StructType(fields)
schema_data = spark.createDataFrame(rdd, schema).orderBy("count", ascending=False)
result_pdf = schema_data.limit(5).toPandas()

这里将 PySpark 的 DataFrame 对象转换为 Pandas 的数据帧，方便后续的可视化操作。

7. 绘制饼图

plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.pie(result_pdf["count"], labels=result_pdf["quarter"], shadow=True, autopct='%1.1f%%')
plt.legend()
plt.show()

最后使用 Matplotlib 绘制饼图，显示每个季度的数量占比。其中设置了字体为中文，以及饼图的阴影和百分比显示等参数。