databricks怎么更新临时结果集的数据

Databricks 是一种基于云的大数据处理平台，它支持 Apache Spark 这种分布式计算框架。如果你想在 Databricks 中更新临时结果集的数据，通常是在 DataFrame 或 Dataset 上操作。Spark SQL 的 DataFrame 提供了类似数据库表的功能，你可以通过 `write` 函数将修改后的 DataFrame 写回到源，如分区文件系统、数据库等。

以下是一个简单的例子：

from pyspark.sql import SparkSession

# 假设 df 是你的DataFrame
df = spark.read ... # 加载数据到DataFrame

# 假设你已经对 df 进行了一些操作并更新了某些列
updated_df = df.withColumnUpdated("new_column", ...)

# 将更新后的 DataFrame 写回原位置（这里假设是 Parquet 文件）
updated_df.write.mode('overwrite').parquet("path/to/output")

# 或者如果你想要追加（append），可以使用 'append' 模式
# updated_df.write.mode('append').parquet("path/to/output")

注意，`mode='overwrite'` 表示会覆盖原有的数据，`mode='append'` 则表示追加新数据到已有数据。