使用 pyspark 将作业粘合到联合数据帧答案

【问题标题】：Glue Job to union dataframes using pyspark使用 pyspark 将作业粘合到联合数据帧
【发布时间】：2019-10-31 12:19:48
【问题描述】：

我基本上是在尝试将行从一个 DF 更新/添加到另一个。这是我的代码：

# S3
import boto3

# SOURCE
source_table = "someDynamoDbtable"
source_s3 = "s://mybucket/folder/"

# DESTINATION
destination_bucket = "s3://destination-bucket"

#Select which attributes to update/add
params = ['attributeD', 'attributeF', 'AttributeG']

#spark wrapper
glueContext = GlueContext(SparkContext.getOrCreate())

newData = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(connection_type = "dynamodb", connection_options = {"tableName": source_table})
newValues = newData.select_fields(params)
newDF = newValues.toDF()

oldData = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(connection_type="s3", connection_options={"paths": [source_s3]}, format="orc", format_options={}, transformation_ctx="dynamic_frame")
oldDataValues = oldData.drop_fields(params)
oldDF = oldDataValues.toDF()

#makes a union of the dataframes
rebuildData = oldDF.union(newDF)
#error happens here
readyData = DynamicFrame.fromDF(rebuildData, glueContext, "readyData")

#writes new data to s3 destination, into orc files, while partitioning
glueContext.write_dynamic_frame.from_options(frame = readyData, connection_type = "s3", connection_options = {"path": destination_bucket}, format = "orc", partitionBy=['partition_year', 'partition_month', 'partition_day'])

我得到的错误是：

SyntaxError：readyData = ... 行上的语法无效

到目前为止，我不知道出了什么问题。

【问题讨论】：

你确定rebuildData = oldDF.union(newData) 有效吗？

标签： python amazon-web-services dataframe pyspark aws-glue

【解决方案1】：

您正在执行数据帧和动态帧之间的联合操作。

这将创建一个名为 newData 的动态帧和一个名为 newDF 的数据帧：

newData = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(connection_type = "dynamodb", connection_options = {"tableName": source_table})
newValues = newData.select_fields(params)
newDF = newValues.toDF()

这将创建一个名为 oldData 的动态帧和一个名为 oldDF 的数据帧：

oldData = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(connection_type="s3", connection_options={"paths": [source_s3]}, format="orc", format_options={}, transformation_ctx="dynamic_frame")
oldDataValues = oldData.drop_fields(params)
oldDF = oldDataValues.toDF()

您正在对以上两个实体执行联合操作，如下所示：

rebuildData = oldDF.union(newData)

应该是：

rebuildData = oldDF.union(newDF)

【讨论】：

是的，我注意到了，但是在复制我的代码时，这似乎是一个拼写错误。不幸的是，这不是问题:(
能否添加rebuildData.show 的输出和详细的堆栈跟踪？

【解决方案2】：

是的，所以我认为对于我需要做的事情，使用 OUTER JOIN 会更好。让我解释一下：

我加载了两个数据帧，其中一个删除了我们想要更新的字段。
第二个只选择那些字段，因此两者都不会有重复的行/列。
我们使用外部（或完全）连接，而不是只会添加行的联合。这将添加我的数据框中的所有数据而不会重复。

现在我的逻辑可能有缺陷，但到目前为止它对我来说还可以。如果有人正在寻找类似的解决方案，欢迎您使用它。我更改的代码：

rebuildData = oldDF.join(newData, 'id', 'outer')

【讨论】：