update_df = DataSink_with_audit(self.spark).update_audit_columns(update_df, param_dict)

这似乎是一段 Python 代码，可以看出其中调用了名为 `DataSink_with_audit` 的类的 `update_audit_columns` 方法，该方法传入了 `self.spark` 和 `param_dict` 两个参数，以及一个名为 `update_df` 的变量，但是无法确定这些参数的具体含义和作用。需要更多上下文信息才能回答更准确的问题。

相关问题

if self.config.load_type == "INC": # adhoc hist job do not need to join landing merge table try: landing_merge_df = self.spark.read.format(self.config.destination_file_type). \ load(self.config.destination_data_path) # dataframe for updated records df = df.drop("audit_batch_id", "audit_job_id", "audit_src_sys_name", "audit_created_usr", "audit_updated_usr", "audit_created_tmstmp", "audit_updated_tmstmp") # dataframe for newly inserted records new_insert_df = df.join(landing_merge_df, primary_keys_list, "left_anti") self.logger.info(f"new_insert_df count: {new_insert_df.count()}") new_insert_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(new_insert_df, param_dict) update_df = df.alias('l').join(landing_merge_df.alias('lm'), on=primary_keys_list, how="inner") update_df = update_df.select("l.*", "lm.audit_batch_id", "lm.audit_job_id", "lm.audit_src_sys_name", "lm.audit_created_usr", "lm.audit_updated_usr", "lm.audit_created_tmstmp", "lm.audit_updated_tmstmp") self.logger.info(f"update_df count : {update_df.count()}") update_df = DataSink_with_audit(self.spark).update_audit_columns(update_df, param_dict) # dataframe for unchanged records unchanged_df = landing_merge_df.join(df, on=primary_keys_list, how="left_anti") self.logger.info(f"unchanged_records_df count : {unchanged_df.count()}") final_df = new_insert_df.union(update_df).union(unchanged_df) print("final_df count : ", final_df.count()) except AnalysisException as e: if e.desc.startswith('Path does not exist'): self.logger.info('landing merge table not exists. will skip join landing merge') final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) else: self.logger.error(f'unknown error: {e.desc}') raise e else: final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) return final_df

这是一段Python代码，其中包含一个类方法的实现。该方法根据配置参数的不同，从一个特定的数据路径中将数据加载到一个Spark DataFrame中，并对该数据进行一些操作，最终返回一个具有审计列的DataFrame。如果配置参数是"INC"，则会执行一些数据合并的操作，包括添加、更新和未更改的记录，并对这些记录添加审计列。如果配置参数是其他值，则只会添加审计列。

new_insert_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(new_insert_df, param_dict)

这段代码的作用是在new_insert_df这个DataFrame中添加审计列（audit columns）并返回添加后的新DataFrame。这里使用了一个DataSink_with_audit类，它封装了添加审计列的逻辑。add_audit_columns()方法是这个类的一个方法，它接受两个参数：第一个参数是需要添加审计列的DataFrame，即new_insert_df；第二个参数是一个字典，包含了一些参数，用于指定审计列的名称、值等信息。最终返回的结果是一个新的DataFrame，即添加了审计列后的new_insert_df。