pyspark overwrite写入df到lakehouse

在PySpark中，`overwrite`选项用于将DataFrame写入数据湖（如Hive、S3等存储系统）时是否替换已存在的表。如果你想要将新的DataFrame内容覆盖掉原有的表，你可以设置`mode='overwrite'`。

例如，当你使用`saveAsTable()`函数时：

from pyspark.sql import SparkSession

# 假设 df 是你要保存的DataFrame，table_name 是你的目标表名
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df.write.format('parquet') \
    .option('overwrite', 'true') \
    .mode('overwrite') \
    .saveAsTable(table_name)

这里，`format('parquet')`指定了文件格式，`option('overwrite', 'true')`设置了覆盖原有数据，`mode('overwrite')`则是确保写操作会替换表内容。如果表不存在，它会被创建；如果存在，则会清空并重写。