使用sparklyr删除/更新分区

我正在使用SparkyR中的spark_write_table函数将表写入HDF，并使用partition_by参数定义如何存储它们：

 R> my_table %>% 
       spark_write_table(., 
             path="mytable",
             mode="append",
             partition_by=c("col1", "col2")
        )

但是，现在我只想通过修改一个分区来更新表，而不是再次写入整个表

在Hadoop SQL中，我将执行以下操作：

INSERT INTO TABLE mytable
PARTITION (col1 = 'my_partition')
VALUES (myvalues..)

是否有一个同等的选项可以正确地执行此操作？我在文档中找不到它

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重复说明：这个问题是关于如何使用SparkyR函数在R中执行此操作的，而另一个问题是关于一般配置单元语法的

谢谢大家的评论

似乎没有办法直接用Sparkyr实现这一点，但这就是我要做的

简而言之，我将把新的分区文件保存在一个临时表中，使用Hadoop SQL命令删除分区，然后使用另一个SQL命令将其插入到临时表中

> dbGetQuery(con, 
   "ALTER TABLE mytable DROP IF EXISTS PARTITION (mycol='partition1');")

> spark_write_table(new_partition, "tmp_partition_table")

> dbGetQuery(con, 
      "INSERT VALUES INTO TABLE mytable
       PARTITION (mycol='partition1') 
       SELECT * 
       FROM tmp_partition_table "
   )

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我不确定这是否在中可用，因此可能不在中，因为它是一个包装器。唯一的解决方案（通常使用spark）可能是在分区目录中写入。@eliasah谢谢，但我认为没有选择使用Sparkyr，我将不得不直接使用SQL。将分区保存到一个临时表中，然后调用INSERT INTO table mytable partition。我不认为它与metastore一起工作，正如您所说的@user8371915Sorry，但我不认为这个问题是重复的，因为我明确地问了如何在R中使用Sparkyr实现这一点。另一个相关的问题是关于如何在Spark中实现它，但我是用一个小动词来询问它的。