PySparkは常にデータを問い合わせるための素晴らしいSQLとPython APIを提供してきました。 Databricks Runtime 12.1とApache Spark 3.4の時点で、パラメータ化されたクエリは、Pythonicプログラミングパラダイムを使用してSQLでデータをクエリする安全で表現力豊かな方法をサポートしています。 この投稿では、PySparkでパラメータ化されたクエリを作成する方法と、それがあなたのコードにとって良いデザインパターンである場合について説明します。 パラメータは、Sparkコードの再利用やテストを容易にするのに役立ちます。 また、良いコーディングの実践も奨励しています。 この記事では、PySparkのクエリをパラメータ化する2つの異なる方法を示します： PySpark カスタム文字列フォーマット パラメータマーカー 両方のタイプのPySparkパラメータ付きクエリの使い方を見て、組み込みの機能が他の選択肢よりも優れている理由を探ってみましょう。 パラメータ化されたクエリ