要在PySpark中实现这一点，您需要遵循以下步骤：
阅读数据：将增量表加载到DataFrame中。识别更改：比较每个唯一标识符（first_name，last_name）的连续行，以检测其他列中的更改。构造有效负载：对于每对发生更改的行，创建一个仅包含更改的列及其新值的JSON有效负载。聚合结果：按唯一标识符分组并聚合有效负载。以下是一个分步方法：

第一步：读取数据

假设你的delta表在Databricks中，你可以将它读入DataFrame。例如：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *

## Initialize Spark Session
spark = SparkSession.builder.appName("Change Data Feed").getOrCreate()

字符串

从delta表加载数据

df = spark.read.format("delta").load("/path/to/delta/table")

型

第二步：识别更改

要查找更改，可以使用滞后窗口函数将每行与其前一行进行比较，并按唯一标识符分组。

from pyspark.sql.window import Window

型

定义窗口规范

windowSpec = Window.partitionBy("first_name", "last_name").orderBy("timestamp")

型

添加以前的值进行比较

df_with_prev = df.withColumn("prev_values", lag(struct([col for col in df.columns if col not in ["first_name", "last_name", "timestamp"]])).over(windowSpec))

型

只选择发生变化的行

df_changes = df_with_prev.filter("prev_values IS NOT NULL AND (prev_values != struct(age, favorite_color, food, sport))")

型

第三步：构造负载

现在，为df_changes中的每一行创建一个JSON有效负载，其中只包含更改的列。

def create_payload(row):
    payload = {}
    for col in ["age", "favorite_color", "food", "sport"]:
        if row[col] != row["prev_values"][col]:
            payload[col] = row[col]
    return payload

型

使用payload添加新列

df_payload = df_changes.withColumn("payload", udf(create_payload, MapType(StringType(), StringType()))(struct([df[col] for col in df.columns])))

型
第4步：聚合结果最后，选择所需的列，并在必要时进行聚合。

result_df = df_payload.select("first_name", "last_name", "payload").distinct()

型

写输出

现在，您可以根据需要将result_df写回增量表或任何其他存储。

result_df.write.format("delta").save("/path/to/output/delta/table")

型
请记住，这是一个基本的模板。根据您的特定需求，例如处理大型数据集，确保效率或处理更复杂的更改，您可能需要调整逻辑。此外，请确保您的Spark环境已正确配置为使用Delta表。