使用 pyspark 将数据从 pyspark 数据帧插入到另一个 cassandra table

Question

我有一个 cassandra table - test:

+----+---------+---------+
| id | country | counter |
+====+=========+=========+
|  A |      RU |       1 |
+----+---------+---------+
|  B |      EN |       2 |
+----+---------+---------+
|  C |      IQ |       1 |
+----+---------+---------+
|  D |      RU |       3 |
+----+---------+---------+

我在同一个 space 中还有一个 table main，其中列 "country_main" 和 "main_id"。在 main_id 列中，我的 ID 与测试 table 中的 ID 相同，而且我还有一些唯一的 ID。 country_main 具有空值，与测试中的相同。例如：

+---------+--------------+---------+
| main_id | country_main |      ...|
+=========+==============+=========+
|  A      |              |      ...|
+---------+--------------+---------+
|  B      |      EN      |      ...|
+---------+--------------+---------+
|  Y      |      IQ      |      ...|
+---------+--------------+---------+
|  Z      |      RU      |      ...|
+---------+--------------+---------+

如何使用pyspark将测试table中的数据插入到main中，根据ids填充country_main中的空值？

Answer 1

具有以下架构和数据：

create table test.ct1 (
  id text primary key,
  country text,
  cnt int);

insert into test.ct1(id, country, cnt) values('A', 'RU', 1);
insert into test.ct1(id, country, cnt) values('B', 'EN', 2);
insert into test.ct1(id, country, cnt) values('C', 'IQ', 1);
insert into test.ct1(id, country, cnt) values('D', 'RU', 3);


create table test.ct2 (
  main_id text primary key,
  country_main text,
  cnt int);

insert into test.ct2(main_id, cnt) values('A', 1);
insert into test.ct2(main_id, country_main, cnt) values('B', 'EN', 2);
insert into test.ct2(main_id, country_main, cnt) values('C', 'IQ', 1);
insert into test.ct2(main_id, country_main, cnt) values('D', 'RU', 3);

应该是这样的：

from pyspark.sql.functions import *

ct1 = spark.read.format("org.apache.spark.sql.cassandra")\
   .option("table", "ct1").option("keyspace", "test").load()

ct2 = spark.read.format("org.apache.spark.sql.cassandra")\
  .option("table", "ct2").option("keyspace", "test").load()\
  .where(col("country_main").isNull())

res = ct1.join(ct2, ct1.id == ct2.main_id).select(col("main_id"), 
  col("country").alias("country_main"))
res.write.format("org.apache.spark.sql.cassandra")\
   .option("table", "ct2").option("keyspace", "test")\
   .mode("append").save()

代码的作用：

selects 来自 ct2 的所有行（对应于您的 main table），其中 country_main 是 null;
执行与 ct1 的连接（对应于您的 test table）以从中获取国家/地区的价值（优化可能是 select 两者中唯一必要的列tables）。另外，请注意，联接是由 Spark 完成的，而不是在 Cassandra 级别上完成的 - Cassandra 级别的联接将仅在即将推出的 Spark Cassandra Connector 版本（3.0，但已发布 alpha 版本）中受支持；
重命名列以匹配 ct2 table;
写回数据。

结果：

cqlsh> select * from test.ct2;

 main_id | cnt | country_main
---------+-----+--------------
       C |   1 |           IQ
       B |   2 |           EN
       A |   1 |           RU
       D |   3 |           RU

对于源数据：

cqlsh> select * from test.ct2;
main_id | cnt | country_main
---------+-----+--------------                                       
       C |   1 |           IQ                                  
       B |   2 |           EN                                                                                         
       A |   1 |         null                                      
       D |   3 |           RU

使用 pyspark 将数据从 pyspark 数据帧插入到另一个 cassandra table

Insert data from pyspark dataframe to another cassandra table using pyspark

apache-spark

pyspark

cassandra

spark-cassandra-connector