代码存储库-pyspark中用于代码存储库的CTX到底是什么？

问题描述

我已经看到在代码库中使用ctx，这到底是什么？它是内置库吗？我什么时候使用它？

我已经在以下示例中看到了它：

df = ctx.spark.createdataframe(...

解决方法

对于代码存储库转换，您可以选择包括参数ctx，该参数使您可以更好地访问运行作业的基础基础结构。通常，您将访问ctx.spark_session属性，以便根据Python对象创建自己的pyspark.sql.Dataframe对象，例如：

from transforms.api import transform_df,Output
from pyspark.sql import types as T

@transform_df(
  Output=("/my/output")
)
def my_compute_function(ctx):

   schema = T.StructType(
     [
       T.StructField("name",T.StringType(),True)
     ]
   )
   return ctx.spark_session.createDataFrame(["Alex"],schema=schema)

您可以在transforms.api.TransformContext类的文档中找到完整的API描述，例如spark_session和parameters等属性可供您阅读。

注意：spark_session属性的类型为pyspark.sql.SparkSession

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