Spark集群 parquet 覆盖 （解决方法与步骤）
下面内容仅为某些场景参考，为稳妥起见请先联系上面的专业技术工程师，具体环境具体分析。
2023-09-18 20:10 65
覆盖是指在写入parquet文件时，将已有的文件进行覆盖操作，用新的数据替换掉原有的数据。
在Spark集群中，可以通过以下方式实现parquet文件的覆盖操作：
1. 使用`overwrite`选项：在保存parquet文件时，可以使用`mode("overwrite")`参数指定覆盖模式。例如：
```scala dataframe.write.mode("overwrite").parquet("path/to/parquet") ```
2. 删除原有文件后再写入新数据：可以使用Hadoop文件系统的API，先删除原有的parquet文件，然后再写入新的数据。例如：
```scala import org.apache.hadoop.fs.FileSystem import org.apache.hadoop.fs.Path
val fs = FileSystem.get(spark.sparkContext.hadoopConfiguration) val path = new Path("path/to/parquet")
// 如果文件存在，先删除 if (fs.exists(path)) { fs.delete(path, true) }
// 写入新数据 dataframe.write.parquet("path/to/parquet") ```
以上方法都可以实现parquet文件的覆盖操作，具体选择哪种方式可以根据实际需求来决定。
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