如何把Delta表中的数据插入到变量中以便对它们应用Drools规则？

我们可以使用Delta表的API来获取表中的数据，并将其存储在变量中，然后应用Drools规则。以下是一个示例代码：

from delta.tables import *
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *

# load Delta table
deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, "/path/to/delta/table")

# select data from Delta table and assign to a dataframe variable
data = deltaTable.toDF()

# define schema for data to be passed to Drools engine
# assumes schema is "id", "name", "age"
schema = StructType([
  StructField("id", IntegerType(), True),
  StructField("name", StringType(), True),
  StructField("age", IntegerType(), True)
])

# convert dataframe to rdd and select specific columns
data_rdd = data.select("id", "name", "age") \
               .rdd \
               .map(lambda x: (int(x[0]), str(x[1]), int(x[2])))

# create a Drools KnowledgeBase
kbase = KnowledgeBaseFactory.newKnowledgeBase()

# add rules to KnowledgeBase
kbase.addKnowledgeResource(ResourceFactory.newClassPathResource("myrules.drl"), ResourceType.DRL)

# create a Drools KnowledgeSession
ksession = kbase.newStatefulKnowledgeSession()

# insert data into session
for row in data_rdd.collect():
  fact = HashMap()
  fact.put("id", row[0])
  fact.put("name", row[1])
  fact.put("age", row[2])
  ksession.insert(fact)

# execute rules
ksession.fireAllRules()

在上面的示例中，我们加载了Delta表，将其内容存储在data变量中，然后将其转换为RDD并选择所需的列。我们还定义了一个schema，该schema定义了数据的字段名和类型。然后，我们创建了一个Drools KnowledgeBase，并将规则添加到其中。接下来，我们创建了一个Drools KnowledgeSession并将数据插入到其中。