删除由Spark结构化流写入的损坏的parquet文件时，我会丢失数据吗？

在Spark中删除损坏的Parquet文件时，您不会丢失数据。Spark会忽略损坏的文件并继续进行操作。您可以使用以下代码示例来删除损坏的Parquet文件：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}

object DeleteCorruptParquetFiles {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("DeleteCorruptParquetFiles")
      .master("local")
      .getOrCreate()

    val parquetPath = "/path/to/parquet/files/"

    val fs = FileSystem.get(spark.sparkContext.hadoopConfiguration)
    val corruptFiles = fs.globStatus(new Path(parquetPath + "*.parquet"))
      .filter(status => !status.getPath.getName.endsWith(".parquet"))

    corruptFiles.foreach(file => fs.delete(file.getPath, true))
    
    spark.stop()
  }
}

在上面的代码示例中，我们使用org.apache.hadoop.fs.FileSystem类来获取文件系统对象。然后，我们使用fs.globStatus()方法来获取指定路径下的所有文件，根据文件名的结尾是否为.parquet来过滤出损坏的文件。最后，我们使用fs.delete()方法来删除损坏的文件。

请确保将/path/to/parquet/files/替换为实际的Parquet文件路径。