将写入操作映射到 Dataframe 行组到不同的增量表答案

【问题标题】：Map write operation to groups of Dataframe rows to different delta tables将写入操作映射到 Dataframe 行组到不同的增量表
【发布时间】：2021-08-19 13:01:12
【问题描述】：

我有一个数据框，其中包含将保存到不同目标表的行。现在，我正在寻找唯一的参数组合来确定目标表，遍历 Dataframe 并进行过滤，然后进行编写。

类似的东西：

df = spark.load.json(directory).repartition('client', 'region')

unique_clients_regions = [(group.client, group.region) for group in df.select('client', 'region').distinct().collect()]

for client, region in unique_clients_regions:
  (df
   .filter(f"client = '{client}' and region = '{region}'")
   .select(
     ...
   )
   .write.mode("append")
   .saveAsTable(f"{client}_{region}_data") 
  )

有没有办法将写入操作映射到不同的groupBy 组，而不必遍历不同的集合？我确保通过client 和region 重新分区以尝试加快过滤器的性能。

【问题讨论】：

标签： python apache-spark pyspark databricks delta-lake

【解决方案1】：

凭良心，我无法使用此解决方案为您提供任何建议。实际上，这是一个非常糟糕的数据架构。
您应该只有一个表和按客户端和区域划分的分区。这将为每个客户/区域创建不同的文件夹。最后只需要写一次，不需要循环也不需要收集。

spark.read.json(directory).write.saveAsTable(
    "data",
    mode="append",
    partitionBy=['client', 'region']
)

【讨论】：

感谢@Steven，在学习 Spark 和这种架构的过程中。问题是每个客户端/区域的上游有不同的列/模式，这些列/模式会随着时间的推移而变化，因此每个不同的表都是有意义的。
@TomNash 如果输入是一个 unic json 文件，则意味着每对客户端/区域的架构都是相同的。所以不需要有多个表。
不是。这就是问题所在。一个文件中不同模式的多个 JSON 记录。尝试处理每个人。
@TomNash 这不是你处理它们的方式。从您执行此操作的那一刻起df = spark.load.json(directory)，df 将拥有一个全局模式，统一您拥有的所有 json。这意味着最终表也将具有此统一模式。您可以根据需要进行过滤，它不会更改架构。
是的，这就是我们遇到的问题，我可以spark.load.text 然后在过滤集上处理它们get_json_object 以获取该组的本地化架构，尽管没有定义全局架构。问题仍然存在，如何在不循环的情况下将一个 Dataframe 的行写入不同的目的地。另一种方法是一次将一个文件加载到它自己的 Dataframe 中，然后一次写入一行。