Проблема с сохранением DataFrame в PySpark после вызова функции обновления из главного потока

На чтение 4 мин Опубликовано 18.09.2024

Вопрос или проблема

Я разработал отдельную функцию, которая вызывается из основной функции для обновления данных в определенной таблице. Эта функция принимает DataFrame в качестве входных данных, выполняет необходимые обновления и должна возвращать управление обратно в основную функцию. Однако после завершения функции обновления и возврата к основной функции все DataFrame, связанные с входным DataFrame, такие как любые ссылки, которые были связаны с ним, неожиданно очищаются. В результате, когда я пытаюсь получить доступ к этим DataFrame после обновления, они больше не содержат данных. Если я запускаю строку кода функции обновления непосредственно в основной функции, проблем не возникает.

Вот мой код для функции обновления:

def update_data(input_df):

try:
    """

    :param input_df: DataFrame, содержащий новые или обновленные записи.
    """
    input_df.createOrReplaceTempView("update_data")
    # Загрузка существующей таблицы из Databricks
    journey_table_df = spark.table(table_location)
    print("загружено")
    journey_table_df.createOrReplaceTempView("journey_table_df")
    print("успех")
    # Объединение входного DataFrame с существующим DataFrame
    spark.sql(f"""
        MERGE INTO journey_table_df AS existing
        USING update_data
        ON existing.id = update_data.id
        WHEN MATCHED THEN
                UPDATE SET *
            WHEN NOT MATCHED THEN
                INSERT *
    """)
except Exception as e:
    print(str(e))

Я пытался использовать функцию Delta Table, но это также не сработало. Я даже преобразовал данные в pandas DataFrame, чтобы разорвать связь, но это тоже не сработало.

Ответ или решение

Ситуация, которую вы описали, связана с особенностями работы с DataFrame в PySpark и их хранением (persisting). При передаче DataFrame в функцию, которая использует SQL-пары для выполнения обновлений, может возникнуть несколько проблем, которые могут привести к тому, что ваши DataFrame после завершения функции окажутся пустыми. Ваша проблема, скорее всего, связана с контекстом выполнения и управлением памятью.

Вот несколько рекомендаций по устранению проблемы и оптимизации вашего кода:

Проблема с контекстом и ссылками на DataFrame:
При передаче DataFrame в функцию PySpark важно понимать, что любые изменения в этом DataFrame могут повлиять на все его ссылки. В вашем случае, если вы обновляете данные и создаёте временные представления (views), это может нарушить ссылки на ранее загруженные DataFrame. Убедитесь, что вы работаете с независимыми копиями, если это возможно.
Использование метода cache() или persist():
Если после вызова функции DataFrame очищается, попробуйте использовать методы кэширования:
```
input_df.cache()
```
или
```
input_df.persist()
```
Это поможет PySpark сохранить данные в памяти, и ваши DataFrame не должны очищаться после завершения функции.
Проверка правильности SQL-запроса:
Убедитесь, что ваш SQL-запрос написан корректно, так как некорректные запросы могут иметь неожиданные побочные эффекты, включая очистку ссылок на DataFrame. Проверьте, корректно ли определены таблицы, и убедитесь, что операции обновления выполняются правильно.
Избегайте создания Temp Views без необходимости:
Если ваши DataFrames достаточно малы или подвержены изменению, пересоздание временного представления может быть избыточным. Используйте свежие DataFrame для обновления других, чтобы избежать путаницы с именами представлений.

Возврат изменённого DataFrame:
Один из подходов — возвращать изменённый DataFrame из функции:

def update_data(input_df):
    try:
        input_df.createOrReplaceTempView("update_data")
        journey_table_df = spark.table(table_location)
        ...
        return journey_table_df  # Возвращаем обновленный DataFrame
    except Exception as e:
        print(str(e))
        return None  # Или возвращаем исходный DataFrame

В вашем главном методе вы можете использовать возвращаемый DataFrame дальше по коду.

Добавление логирования для диагностики:
Добавьте дополнительные print-заявления как до, так и после выполнения SQL-команды. Это поможет вам увидеть, что происходит с DataFrame в процессе.

Следуя этим рекомендациям, вы сможете избежать проблем с очисткой DataFrame и сможете использовать их успешно после вызова функции обновления.