Databricks中SQL与Python的交互方式

在Databricks中，SQL和Python可以通过多种方式进行交互

1. 使用SQL查询数据：

   在Databricks中，你可以使用SQL查询数据并将结果存储在临时表中。然后，你可以在Python代码中使用这些临时表。例如：

   %sql
   CREATE TEMPORARY VIEW my_temp_table AS
   SELECT * FROM my_table
   

   接下来，你可以在Python代码中使用spark.sql()函数查询这个临时表：

   from pyspark.sql import SparkSession
   
   spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
   result = spark.sql("SELECT * FROM my_temp_table")
   result.show()
   

2. 使用Python生成数据并将其转换为DataFrame：

   你可以使用Python代码生成数据，然后将其转换为PySpark DataFrame。例如：

   from pyspark.sql import SparkSession
   from pyspark.sql import Row
   
   spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
   
   data = https://www.yisu.com/ask/[Row(name="Alice", age=30), Row(name="Bob", age=25)]
   df = spark.createDataFrame(data)
   df.createOrReplaceTempView("my_dataframe")
   

   接下来，你可以在SQL代码中查询这个DataFrame：

   %sql
   SELECT * FROM my_dataframe
   

3. 使用Python UDF（User-Defined Function）：

   你可以在Python中定义一个函数，然后将其注册为UDF，以便在SQL查询中使用。例如：

   from pyspark.sql.functions import udf
   from pyspark.sql.types import StringType
   
   def my_function(input_str):
       return input_str.upper()
   
   my_udf = udf(my_function, StringType())
   spark.udf.register("my_udf", my_udf)
   

   现在，你可以在SQL查询中使用这个UDF：

   %sql
   SELECT my_udf(name) AS upper_name FROM my_table
   

总之，Databricks提供了灵活的方式让你在SQL和Python之间进行交互。你可以根据需要选择最适合你的场景的方法。