如何使用 python 或 Scala 将复杂的 SQL 查询转换为 spark-dataframe

Question

我在 spark 中使用 sqlcontext 完成了一次转换，但我只想使用 Spark Data frame 编写相同的查询。该查询包括连接操作和 SQL 的 case 语句。 sql查询编写如下：

refereshLandingData=spark.sql( "select a.Sale_ID, a.Product_ID,"
                           "CASE "
                           "WHEN (a.Quantity_Sold IS NULL) THEN b.Quantity_Sold "
                           "ELSE a.Quantity_Sold "
                           "END AS Quantity_Sold, "
                           "CASE "
                           "WHEN (a.Vendor_ID IS NULL) THEN b.Vendor_ID "
                           "ELSE a.Vendor_ID "
                           "END AS Vendor_ID, "
                           "a.Sale_Date, a.Sale_Amount, a.Sale_Currency "
                           "from landingData a left outer join preHoldData b on a.Sale_ID = b.Sale_ID" )

现在我想要 scala 和 python 中的 spark 数据帧中的等效代码。我尝试了一些代码，但它的
不工作。我试过的代码如下：

joinDf=landingData.join(preHoldData,landingData['Sale_ID']==preHoldData['Sale_ID'],'left_outer')

joinDf.withColumn\
('QuantitySold',pf.when(pf.col(landingData('Quantity_Sold')).isNull(),pf.col(preHoldData('Quantity_Sold')))
.otherwise(pf.when(pf.col(preHoldData('Quantity_Sold')).isNull())),
 pf.col(landingData('Quantity_Sold'))).show()

在上面的代码中，连接完成得很完美，但案例条件不起作用。 我得到--> TypeError: 'DataFrame' object is not callable 我正在使用 spark 2.3.2 版本和 python 3.7 以及类似的 scala 2.11，以防 spark-scala 请任何人建议我任何等效的代码或指南！

Answer 1

这是一个 scala 解决方案： 假设 landingData 和 preHoldData 是您的数据框

 val landingDataDf = landingData.withColumnRenamed("Quantity_Sold","Quantity_Sold_ld")
 val preHoldDataDf = preHoldData.withColumnRenamed("Quantity_Sold","Quantity_Sold_phd")

 val joinDf = landingDataDf.join(preHoldDataDf, Seq("Sale_ID"))


 joinDf
 .withColumn("Quantity_Sold",
    when(col("Quantity_Sold_ld").isNull , col("Quantity_Sold_phd")).otherwise(col("Quantity_Sold_ld"))
 ). drop("Quantity_Sold_ld","Quantity_Sold_phd")

您可以对 Vendor_id 执行相同的操作

您的代码的问题是，您无法在 withColumn 操作中引用其他/旧数据框名称。它必须来自您正在操作的数据框。

Answer 2

下面的代码可以在 scala 和 python 上运行，你可以稍微调整一下。

val preHoldData = spark.table("preHoldData").alias("a")
val landingData = spark.table("landingData").alias("b")

landingData.join(preHoldData,Seq("Sale_ID"),"leftouter")
.withColumn("Quantity_Sold",when(col("a.Quantity_Sold").isNull, col("b.Quantity_Sold")).otherwise(col("a.Quantity_Sold")))
.withColumn("Vendor_ID",when(col("a.Vendor_ID").isNull, col("b.Vendor_ID")).otherwise(col("a.Vendor_ID")))
.select(col("a.Sale_ID"),col("a.Product_ID"),col("Quantity_Sold"),col("Vendor_ID"),col("a.Sale_Date"),col("a.Sale_Amount"),col("a.Sale_Currency"))