Pyspark 与 AWS Glue 在多个列上加入创建重复项答案

【问题标题】：Pyspark with AWS Glue join on multiple columns creating duplicatesPyspark 与 AWS Glue 在多个列上加入创建重复项
【发布时间】：2018-02-13 18:13:13
【问题描述】：

我在 AWS Glue 中有两个表，table_1 和 table_2，它们的架构几乎相同，但是，table_2 有两个额外的列。我正在尝试将这两个表在相同的列上连接在一起，并将 table_2 唯一的列添加为架构不包含这些值的“旧”数据的空值。

目前，我可以加入这两个表，使用类似于：

joined_table = Join.apply(table_1, table_2, 'id', 'id')

其中第一个“id”是 table_1 中的 id 列，第二个“id”是 table_2 中的 id 列。此调用成功地将表连接为一个，但是，生成的joined_table 具有匹配列的重复字段。

我的两个问题是：

如何利用带有 Pyspark 的 AWS Glue 作业来连接两个表中匹配的所有列，以便在添加新字段时不存在重复的列？
这个示例调用只包含“id”列，因为我试图让它工作，但是，我想传递两个表中匹配的所有列。如何将列列表传递给此 Join.apply 调用？我知道 Pyspark 直接提供的可用方法，但是，我想知道是否有特定于 AWS Glue 作业的方法，或者我需要在 AWS Glue 中做些什么来直接利用 Pyspark 功能。

【问题讨论】：

标签： amazon-web-services join amazon-s3 pyspark

【解决方案1】：

我发现我需要重命名 table_1 中的列，然后在我的 Join.apply 调用后错过了对 .drop_fields 的调用以从连接表中删除旧列。

此外，您可以传入列名列表，而不是我试图在问题中使用的单个“id”列。

【讨论】：

【解决方案2】：

 joineddata = Join.apply(frame1 = table1, frame2 = table2, keys1 = ['id'], keys2 = ['id'], transformation_ctx = 'joinedData')

aws 胶水中的连接不处理重复项。您需要转换为数据帧，然后删除重复项。

如果你有重复，试试这个：

selectedFieldsDataFrame = joineddata.toDF()
selectedFieldsDataFrame.dropDuplicates()

【讨论】：