DataSink_with_audit

DataSink_with_audit是一个数据处理组件，它可以将数据从一个源（如数据库或文件）提取出来，经过处理后，将其加载到另一个目标中（如数据仓库或另一个数据库）。同时，它还可以记录数据处理过程中的审计信息，包括数据的来源、目标、处理时间和处理方式等，以便后续跟踪和审查。这样可以确保数据处理的安全和可靠性。

相关问题

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。

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。