在pySpark中执行createOrReplaceTempView后，如何维护列的数据类型？

我有一个数据框，其数据类型如下所示

orders.printSchema()
root
 |-- order_id: long (nullable = true)
 |-- user_id: long (nullable = true)
 |-- eval_set: string (nullable = true)
 |-- order_number: short (nullable = true)
 |-- order_dow: short (nullable = true)
 |-- order_hour_of_day: short (nullable = true)
 |-- days_since_prior_order: short (nullable = true)

但是当我把它注册到一个表中时，数据类型都变成了字符串

orders.createOrReplaceTempView("orders")
spark.sql("describe orders").show()
+--------------------+---------+-------+
|            col_name|data_type|comment|
+--------------------+---------+-------+
|            order_id|   string|       |
|             user_id|   string|       |
|            eval_set|   string|       |
|        order_number|   string|       |
|           order_dow|   string|       |
|   order_hour_of_day|   string|       |
|days_since_prior_...|   string|       |
+--------------------+---------+-------+

---

因此，如何在pyspark中维护从dataframe到table的原始类型。

No

createOrReplaceTempView

不会更改模式。我在Spark Scala中进行了测试，它保留了

模式

。

pyspark

可能有问题