a.withColumn("extract_time", lit(datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")))

a.withColumn("extract_time", lit(datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))) 是一个 PySpark 的 DataFrame 操作，用于在 DataFrame 中添加一列名为 "extract_time" 的列，该列的值为当前时间。其中，lit() 函数用于将 Python 中的字符串转换为 Spark 中的字面量值。datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") 用于获取当前时间并将其格式化为 "%Y-%m-%d %H:%M:%S" 的字符串形式。

相关问题

return df.withColumn("_count", max("rank").over(merge_spec)) \ .withColumn("audit_created_tmstmp",F.when((F.col("_count") == 2) & (F.col("rank") == 1),F.lit(None).cast("timestamp")).otherwise(F.col("audit_created_tmstmp"))) \ .withColumn("audit_created_tmstmp",max("audit_created_tmstmp").over(merge_spec)) \ .drop("_count")

这段代码的作用是：

1. 使用 PySpark 的 `withColumn` 方法向 `df` 数据框添加一列 `_count`，该列的值为 `rank` 列的最大值，并使用 `over()` 方法指定窗口规范 `merge_spec`。
2. 使用 PySpark 的 `withColumn` 方法向 `df` 数据框添加一列 `audit_created_tmstmp`，该列的值根据条件判断而定。如果 `_count` 列的值为 2 并且 `rank` 列的值为 1，则将该列的值设置为 `None`（即空值），否则将该列的值设置为原来的 `audit_created_tmstmp` 值。同样，使用 `over()` 方法指定窗口规范 `merge_spec`。
3. 使用 PySpark 的 `withColumn` 方法向 `df` 数据框添加一列 `audit_created_tmstmp`，该列的值为 `audit_created_tmstmp` 列的最大值，并使用 `over()` 方法指定窗口规范 `merge_spec`。
4. 使用 PySpark 的 `drop` 方法删除 `_count` 列。

其中，`over()` 方法指定了窗口规范 `merge_spec`，该规范定义了窗口的分区和排序方式。`merge_spec` 可以根据具体情况进行定义。

new_df = new_df.select(*self.fill_empty_colums(new_df_cols, total)).withColumn("row_priority",F.lit(0)) older_df = older_df.select(*self.fill_empty_colums(old_df_cols, total)).withColumn("row_priority",F.lit(1)) key_column = [F.col(column_name) for column_name in key_columns]

这段代码的SQL实现如下：

-- 对 new_df 进行处理
WITH new_df_filled AS (
  SELECT 
    *,
    CASE WHEN col1 IS NULL THEN 'default_value' ELSE col1 END AS col1_filled,
    CASE WHEN col2 IS NULL THEN 'default_value' ELSE col2 END AS col2_filled,
    ...,
    CASE WHEN coln IS NULL THEN 'default_value' ELSE coln END AS coln_filled
  FROM new_df
),
new_df_processed AS (
  SELECT 
    col1_filled,
    col2_filled,
    ...,
    coln_filled,
    0 AS row_priority
  FROM new_df_filled
),

-- 对 older_df 进行处理
older_df_filled AS (
  SELECT 
    *,
    CASE WHEN col1 IS NULL THEN 'default_value' ELSE col1 END AS col1_filled,
    CASE WHEN col2 IS NULL THEN 'default_value' ELSE col2 END AS col2_filled,
    ...,
    CASE WHEN coln IS NULL THEN 'default_value' ELSE coln END AS coln_filled
  FROM older_df
),
older_df_processed AS (
  SELECT 
    col1_filled,
    col2_filled,
    ...,
    coln_filled,
    1 AS row_priority
  FROM older_df_filled
)

-- 合并两个DataFrame
SELECT 
  col1_filled,
  col2_filled,
  ...,
  coln_filled,
  row_priority
FROM (
  SELECT * FROM new_df_processed UNION ALL SELECT * FROM older_df_processed
) AS merged_df
WHERE (col1_filled, col2_filled, ..., coln_filled) IN (
  SELECT col1_filled, col2_filled, ..., coln_filled
  FROM new_df_processed
  UNION
  SELECT col1_filled, col2_filled, ..., coln_filled
  FROM older_df_processed
  WHERE NOT (col1_filled, col2_filled, ..., coln_filled) IN (
    SELECT col1_filled, col2_filled, ..., coln_filled
    FROM new_df_processed
  )
)

其中，`new_df`和`older_df`分别是原始的DataFrame，`new_df_cols`和`old_df_cols`是DataFrame中的列名列表，`total`是总列数，`key_columns`是用于合并两个DataFrame的关键列。首先，对`new_df`和`older_df`分别进行处理，填充空列并添加`row_priority`列。然后，将两个DataFrame合并，并使用`WHERE`子句过滤出唯一的行。最后，选择填充后的列和`row_priority`列。需要注意的是，这段代码中的`NOT IN`子句可能会对性能产生负面影响，可以考虑使用`LEFT JOIN`和`NULL`判断来代替。