比较两个增量表的架构

Posted 2023-04-17

【中文标题】比较两个增量表的架构

【英文标题】：compare the schema of two delta tables

【发布时间】：2021-06-24 14:55:19

【问题描述】：

需要有关如何比较两个增量表 X 和 Y 的架构的建议。 表 Y 比 X 多 N 列。 如何动态识别额外的列并添加到表 X？

在databricks/python中 提前致谢

【问题讨论】：

到目前为止你有什么？

【参考方案1】：

您可以通过以下方式实现它：

def add_missing_columns(df1, df2):
  additional_cols = [F.lit(None).cast(field.dataType).alias(field.name) 
                     for field in df2.schema.fields if field.name not in df1.columns]
  return df1.select("*", *additional_cols)

用法：

df1 = spark.createDataFrame([('1',), ('2',)], ["col1"])
df2 = spark.createDataFrame([('1',1, 0.5)], ["col1", "col2", "col3"])
add_missing_columns(df1, df2).show()

+----+----+----+
|col1|col2|col3|
+----+----+----+
|   1|null|null|
|   2|null|null|
+----+----+----+

它是如何工作的 - 它遍历第二个数据帧的列，并检查它是否已经在第一个数据帧中。如果不是，它会创建一个具有空值的新列，但会转换为正确的数据类型。