在 Pyspark 中执行 Python 函数生成的变量答案

【问题标题】：Execute Variable Generated by Python Function in Pyspark在 Pyspark 中执行 Python 函数生成的变量
【发布时间】：2021-03-10 22:38:10
【问题描述】：

我开发了一个通用的 python 函数，它生成一个我想在 spark 中执行的变量，以便获得所需的 Dataframe，详细信息如下（假设我直接使用 pyspark shell）：

#This is pyspark shell in cloudera platform

#Python Function
def generic_func(PARAMETERS):
 #Some operations
 return String_VARIABLE_To_Be_Executed

#Calling the function
df = generic_func(PARAMETERS)
exec(df)

但似乎 spark 仍在将其作为字符串变量读取，因为当我执行以下代码时出现错误：

df.show()

我收到以下错误：

AttributeError: 'str' object has no attribute 'show'

只是为了给你一些上下文，通过启动：

df

变量生成如下内容：

"accountDF.alias('L1').join(account.alias('L2'), f.col('L1.MEMBERNAME') == f.col('L2.PARENT_NAME'), how='left')"

变量的输出比这更复杂，这里只是告诉你变量有一些spark函数需要执行。

type(df)
<type 'str'>

我们的观点是执行这个变量，就像我们正在执行任何 pyspark 数据帧函数一样。换句话说，我们想把这个字符串变量变成一个可执行的 pyspark 变量。

你能帮忙吗！

【问题讨论】：

能否附上通用函数的确切代码。我怀疑返回值是字符串类型，可以通过type(df)确认更新
是的，它是我上面指定的字符串，请检查更新！有没有办法将此字符串转换为可执行的 spark 变量？
@SudipM 我没听错你的问题吗？

标签： python python-3.x apache-spark pyspark user-defined-functions

【解决方案1】：

可以使用 exec(df) 或 eval(df) 两个选项来获取输出结果/数据帧，如下所示：

df = generic_func(PARAMETERS)
result = eval(df)
result.show()

【讨论】：