Scala 是否可以将DataFrame的数据添加到现有的csv文件中？

在远程SFTP服务器中，我有

csv

文件和一些数据。是否可以将DataFrame的数据添加到此现有文件？换句话说，csv文件中以前的数据不应被覆盖

我使用library来完成这个任务，并注意到下面的代码重新创建了这个文件。换句话说，csv文件中以前的数据将消失。你能提出什么建议来改善这种情况

val df: DataFrame = Seq(
    ("Alex", "2018-01-01 00:00:00", "2018-02-01 00:00:00", "OUT"),
    ("Bob", "2018-02-01 00:00:00", "2018-02-05 00:00:00", "IN"),
    ("Kate", "2018-02-01 00:00:00", "2018-02-05 00:00:00", "IN"),
    ("Alice", "2018-02-01 00:00:00", "2018-02-05 00:00:00", "OUT"),
).toDF("FIRST_NAME", "START_DATE", "END_DATE", "STATUS")

df.write.
    format("com.springml.spark.sftp").
    option("host", "XXXX").
    option("username", "XXXX").
    option("password", "****").
    option("fileType", "csv").
    option("delimiter", ";").
    save("/PATH/test.csv")

---

只需添加附加模式选项：

    mode(SaveMode.Append).

完整示例：

import org.apache.spark.sql.SaveMode
df.write.
    format("com.springml.spark.sftp").
    option("host", "XXXX").
    option("username", "XXXX").
    option("password", "****").
    option("fileType", "csv").
    option("delimiter", ";").
    mode(SaveMode.Append).
    save("/PATH/test.csv")

---

您需要以追加模式写入

df.write.
mode("append").
format("com.springml.spark.sftp")
...

---

你好我尝试了你的代码，但不幸的是它覆盖了现有的csv文件。你还有其他想法吗？你好！我尝试了你的代码，但不幸的是它覆盖了现有的csv文件。你还有其他想法吗？你确定吗？你能把你的全部代码都贴出来检查一下吗？它和我的完全一样吗？是的，我肯定。我只是按照您的建议添加了

模式（SaveMode.Append）

，仅此而已。你测试你的代码吗？在我看来，

spark-sftp

library就地忽略了我们的

模式

选项。你怎么看待这个假设？