Sql server 在写入dataframe-pyspark之前从表中删除记录

我试图在从dataframe向表中写入数据之前删除表中的记录。这对我不起作用。。。我做错了什么

Goal: "delete from xx_files_tbl" before writing new dataframe to table.
 
query = "(delete from xx_files_tbl)"
spark.write.format("jdbc")\
            .option("url", "jdbc:sqlserver://"+server+":1433;databaseName="+db_name)\
            .option("driver", driver_name)\
            .option("dbtable", query)\
            .option("user", user)\
            .option("password", password)\
            .option("truncate", "true")\
            .save()

---

谢谢。

您可以使用.mode（“overwrite”）和.option（“truncate”，true）直接写入数据帧，而不是在写入数据帧之前删除sql server表中的数据

---

您不能删除数据，因为数据帧是不可变的。你可以做过滤操作，创建新的数据框，然后写到你的位置。我想这样做会对你有所帮助

---

newdf=spark.sql（“select*from xx_files_tbl，其中valuespark documentations表示，

dbtable

用于传递应该从中读取或写入的表。

from

子句只能在使用JDBC连接器读取数据时使用。（资源：）

---

我的建议是要么使用

覆盖

写入模式，要么为数据删除打开一个单独的连接。数据删除和连接到MySQL服务器不需要Spark。使用

Python MySQL

连接器或打开一个单独的jdbc连接就足够了。

有人能帮忙吗..被困在这个f上了吗或者几个小时。他不想从df中删除数据，而是从目标表中删除数据。嗨，Alex-谢谢你的反馈。因为这是一项粘合工作，所以在使用python库时非常挑剔。有没有办法做到这一点，因为我使用的是MS SQL Server…你有没有关于如何为SQL Server打开单独的jdbc连接的示例