pyspark如何删除

### 如何在 PySpark 中执行删除操作

由于 Spark 的无副作用原则以及不可变数据集特性，在 PySpark 中直接执行类似于 SQL 数据库中的 `DELETE` 操作是不可能的。然而，可以通过多种方式实现相同的效果。

#### 方法一：过滤不需要的数据并保存新 DataFrame

通过创建一个新的 DataFrame 来模拟删除行为是最常见的做法之一。这涉及到使用 filter() 函数来排除不想要保留下来的记录：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("DeleteExample").getOrCreate()

# 假设有一个名为 df 的原始 DataFrame 和一个条件列表用于筛选要移除的行
df_filtered = df.filter(~(col("column_name") == "value_to_remove"))

# 将处理后的结果写回到存储系统中覆盖旧文件
df_filtered.write.mode('overwrite').parquet("/path/to/output")

这种方法不会真正改变原表而是生成了一个新的不含特定条目的版本[^1]。

#### 方法二：利用 Delta Lake 或 Hudi 等支持 ACID 特性的格式

如果应用程序允许的话，可以考虑采用像 Apache Iceberg、Delta Lake 或者 Hudi 这样的开源项目。这些工具提供了更丰富的功能集，包括但不限于真正的 DELETE 语句的支持:

对于 Delta Lake 而言，

from delta.tables import *

deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, "/path/to/table")

delete_query = "id = 'specific_id'"
deltaTable.delete(delete_query)

上述代码片段展示了如何基于给定条件从 Delta 表中物理上移除某些行[^2]。