如何编写完成的databricks作业脚本

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

# 初始化 Spark 会话
spark = SparkSession.builder \
    .appName("ExampleJob") \
    .getOrCreate()

# 读取数据
input_data_path = "/path/to/your/input/data"
df = spark.read.csv(input_data_path, header=True, inferSchema=True)

# 数据处理逻辑
# 例如，筛选特定列并转换数据类型
processed_df = df.select(col("column1").cast("int"), col("column2"))

# 执行额外的数据处理步骤，如过滤或聚合
# processed_df = processed_df.filter(col("column1") > 10)

# 将处理后的数据保存到数据库
output_database = "your_database"
output_table = "processed_table"
processed_df.write.jdbc(url="jdbc:mysql://your_database_host:3306",
                       table=output_table,
                       mode="overwrite",
                       properties={"user": "your_username", "password": "your_password"})

# 停止 Spark 会话
spark.stop()