self.config.deduplication_key_columns

这段代码中，self 表示当前对象本身，config 是当前对象的一个属性，而deduplication_key_columns是config属性中的另一个属性。可以理解为从当前对象的 config 属性中获取 deduplication_key_columns 属性的值。具体的实现需要看当前对象的类定义以及 config 属性和 deduplication_key_columns 属性的定义。

相关问题

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]

这段代码是为了构造 Spark SQL 中用于数据去重的关键列和排序列。其中，`self.config.deduplication_key_columns` 是一个列表，包含了需要用于去重的列名，`key_columns` 是一个列表，通过列表推导式将这些列名转换为 Spark SQL 中的列对象。`self.config.deduplication_order_columns` 是一个列表，包含了需要用于排序的列名，`order_by_columns` 是一个列表，通过列表推导式将这些列名转换为 Spark SQL 中的列对象，并且使用 `desc()` 方法将这些列按照降序排序。这些列将被用于执行 Spark SQL 中的 `dropDuplicates()` 操作，实现数据去重的功能。

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。