glueContext.spark_session.builder.getOrCreate()
时间: 2024-03-28 11:37:13 浏览: 14
这是在AWS Glue中使用的一个API,用于获取或创建一个Spark Session对象,以便在Glue ETL作业中使用。Spark Session是一个Spark API中的重要概念,它提供了一个与数据源交互的入口,可以使用Spark SQL进行数据分析和处理。在Glue作业中,Spark Session对象的创建和配置是自动完成的,我们只需要使用glueContext对象来获取它即可。
相关问题
self.spark = glueContext.spark_session,这里之后可以引用很多属性嘛?比如self.spark.sql
是的,一旦你通过glueContext创建了一个SparkSession对象并将其赋给self.spark,你就可以使用self.spark对象调用SparkSession的所有方法和属性,包括self.spark.sql方法。这个SparkSession对象是一个全局对象,可以在整个作业的执行过程中使用。
df跟out_df怎么互相转化的df = self.load_to_intermediate(df) ConcurrencyControlUtils.create_database_if_not_exists(self.spark, self.database_name) df.write.format(self.config.destination_file_type).mode(self.config.write_mode). \ option("path", self.config.destination_data_path).saveAsTable(self.config.table_full_name) out_df = self.glueContext.create_dynamic_frame_from_catalog(self.database_name, self.table_name).toDF()
这段代码中,首先使用self.load_to_intermediate(df)方法将DataFrame对象df转化为另一个DataFrame对象,然后将转化后的DataFrame对象写入到Hive表中。具体来说,load_to_intermediate()方法是一个自定义方法,用于将DataFrame对象df进行一些必要的转换,以适应后续的处理。该方法的实现可以根据具体的需求进行编写,这里无法确定具体的实现方式。
接着,使用ConcurrencyControlUtils.create_database_if_not_exists()方法创建名为self.database_name的数据库,如果该数据库已经存在则不进行任何操作。
然后,使用DataFrame对象df的write()方法将DataFrame对象写入到Hive表中。在这里,使用了self.config.destination_file_type、self.config.write_mode和self.config.destination_data_path等参数,分别表示目标文件类型、写入模式和目标数据路径。该方法的实现会将DataFrame对象写入到指定的目录中,并将该目录作为Hive表的存储路径。
最后,使用glueContext.create_dynamic_frame_from_catalog()方法读取Hive表中的数据,并将其转换为DataFrame对象out_df。其中,glueContext是一个GlueContext对象,表示当前的AWS Glue运行环境,create_dynamic_frame_from_catalog()方法是GlueContext对象中的一个方法,用于从Hive元数据中读取数据并将其转换为DynamicFrame对象,然后再将DynamicFrame对象转换为DataFrame对象。这里使用了self.database_name和self.table_name两个参数,分别表示数据库名和表名。