def deduplicate(self, df: DataFrame) -> DataFrame: key_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_key_columns] order_by_columns = [F.col(column_name).desc() for column_name in self.config.deduplication_order_columns] if self.config.deduplicate_order_by_type == "asc": order_by_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_order_columns] ranking_column = "duplicates_rank" is_deleted_column = "IsDeleted" if (self.config.filter_deleted_flag) & ( is_deleted_column in df.columns): # if True removes records that marked deleted filter = (F.col(ranking_column) == 1) & (F.col(is_deleted_column) == "False") else: self.logger.warning(f"Records marked as deleted will be loaded to {self.config.table_full_name} table!") filter = F.col(ranking_column) == 1 return df.withColumn(ranking_column, F.row_number().over(Window.partitionBy(key_columns).orderBy(order_by_columns))).filter( filter).drop(ranking_column)

根据代码中的注释，这段代码实现了数据去重功能。具体实现方式是：首先按照指定的 key_columns 进行分组，再按照 deduplication_order_columns 进行排序，排序方式可以是升序或降序，根据 deduplicate_order_by_type 参数决定。然后使用 row_number() 函数对每个分组内的记录进行排序并标记排名。最后根据 deduplication_key_columns 和排名筛选出不重复的记录，并且如果 filter_deleted_flag 为 True 并且数据集中包含了标记删除的记录，则将这些记录过滤掉。

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这两句用sql怎么写key_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_key_columns] order_by_columns = [F.col(column_name).desc() for column_name in self.config.deduplication_order_columns]

这两句代码实现了对 DataFrame 进行去重所需的关键列和排序列的提取操作，并将它们存储在 `key_columns` 和 `order_by_columns` 列表中。

在 SQL 中，可以使用 `SELECT` 语句的列名列表来实现类似的功能。假设 `column_name1, column_name2, ..., column_nameN` 分别是需要用作关键列和排序列的列名，那么可以按如下方式编写 SQL 代码：

-- key_columns
SELECT column_name1, column_name2, ..., column_nameN
FROM table_name

-- order_by_columns（降序）
SELECT column_name1 DESC, column_name2 DESC, ..., column_nameN DESC
FROM table_name

-- order_by_columns（升序）
SELECT column_name1, column_name2, ..., column_nameN
FROM table_name

需要注意的是，以上 SQL 代码中的 `table_name` 应该被替换成实际的表名。

key_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_key_columns]

这段代码中，`F.col()` 函数是 PySpark 中用于获取 DataFrame 列的函数。`column_name` 是一个字符串，代表 DataFrame 中的一列名。这里使用列表生成式，遍历 `self.config.deduplication_key_columns` 列表，将其每个元素作为参数传递给 `F.col()` 函数，并将其返回的结果作为新列表的一个元素。因此，`key_columns` 列表中存储的是 `self.config.deduplication_key_columns` 列表中每个列名所对应的 DataFrame 列。这个列表是为了在 DataFrame 中进行去重操作时，指定需要去重的列。