如何批量追加数据到分区表中，覆盖数据的时间分区？

使用以下代码示例，可以将数据追加到具有静态分区的分区表中，并覆盖原有的时间分区。此方法适用于数据量比较大的情况。

from pyspark.sql.functions import year, month, dayofmonth

# 设定数据源路径
input_path = "s3://path/to/files"

# 读取数据源
df = spark.read.format("parquet").load(input_path)

# 增加静态分区的列
df_partitioned = df.withColumn("year", year("event_time"))
                   .withColumn("month", month("event_time"))
                   .withColumn("day", dayofmonth("event_time"))

# 写入分区表中，将数据追加并覆盖原有时间分区
df_partitioned.write.mode("overwrite").partitionBy("year", "month", "day").insertInto("my_partitioned_table")

其中，input_path为数据源路径，df为读取的数据源，后续通过使用withColumn方法，增加了三列静态分区的列，分别为年、月和日。最后使用write方法将数据写入分区表中，并覆盖原有时间分区。