在写入dataframe之前从表中删除记录,可以通过以下步骤实现:
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder \
.appName("Delete Records from Table") \
.getOrCreate()
# 从数据库加载表格数据到dataframe
df = spark.read.format("jdbc") \
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase") \
.option("dbtable", "mytable") \
.option("user", "myuser") \
.option("password", "mypassword") \
.load()
上述代码中,需要将"url"、"dbtable"、"user"和"password"替换为实际的数据库连接信息。
# 删除满足条件的记录
df = df.filter(df.age < 30)
上述代码中,使用了dataframe的filter方法来过滤出"age"列小于30的记录,并将结果重新赋值给df。
# 将更新后的dataframe写回到数据库表中
df.write.format("jdbc") \
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase") \
.option("dbtable", "mytable") \
.option("user", "myuser") \
.option("password", "mypassword") \
.mode("overwrite") \
.save()
上述代码中,需要将"url"、"dbtable"、"user"和"password"替换为实际的数据库连接信息。
这样,就完成了在写入dataframe之前从表中删除记录的操作。需要注意的是,上述代码中的数据库连接信息和表名需要根据实际情况进行修改。
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