我有一个创建两个数据集的数据连接源：
这两个数据集来自同一来源。数据集X包含源表中所有行的当前状态。数据集Y提取自上次构建以来已更新的所有行。然后将这两个数据集在下游合并到 datasetZ中， datasetZ是 datasetX或 dataset 中每一行的最新版本Y。这使我们既可以进行低延迟更新，又可以保持良好的分区。
在源表中删除行时，这些行不再存在于 dataset 中，X但仍存在于 dataset 中Y。
将这些“已删除”行保留在数据集中的最佳方法是什么Z？理想情况下，我还可以在Y不丢失任何“已删除”行的情况下对数据集进行快照。
好问题！据我了解，您希望数据集Z仅包含最新的行，包括最新的已删除行。更新的行和删除的行都存在于Y. 在这种情况下，我建议首先合并Y和X一起，以便所有行，包括已删除的行都存在于联合数据集中。然后，在日期列上使用窗口函数以获得每一行的最新版本。以下是我建议的 pyspark 代码大纲：
from pyspark.sql import Window
import pyspark.sql.functions as F
window = Window.partitionBy(primary_keys).orderBy(F.col(date_column).desc())
Z = X.unionByName(Y) # union to get all columns, including deleted
Z = Z.withColumn("row_num", F.row_number().over(window)) # rank by date created/updated
Z = Z.filter(F.col("row_num") == 1).drop("row_num") # keep only the latest version of each row
请注意，此解决方案无法解决 Y 快照会发生什么的问题。