Python Pyspark dataframe：将jdbc写入具有给定模式的表的动态创建

有没有一种方法可以像pandas dataframe的方法一样，从pyspark dataframe动态创建具有给定模式的表

类似地，我们可以从pyspark数据帧创建具有给定模式的表吗

jdbcjdbc:postgresql://localhost:5432/postgres，sample_data1，mode=overwrite，properties=prop

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在上面的代码中，我们如何给出模式来生成我们想要的表？

我想您正在搜索这些选项-

createTableOptions

这是一个与JDBC编写器相关的选项。如果指定，此选项允许在创建表时设置特定于数据库的表和分区选项，例如，CREATE table t name string ENGINE=InnoDB。。此选项仅适用于书写

createTableColumnTypes

创建表时要使用的数据库列数据类型，而不是默认值。数据类型信息的指定格式应与创建表列语法相同，例如：name CHAR64，comments VARCHAR1024。指定的类型应为有效的spark sql数据类型。此选项仅适用于书写

实例 指定写入时创建表列数据类型 jdbcDF.write\ .optioncreateTableColumnTypes，名称CHAR64，注释VARCHAR1024\ .jdbcjdbc:postgresql:dbserver，schema.tablename， 属性={用户：用户名，密码：密码} 参考-