我试图保存一个带有分区的parquet sparkDataframe到临时目录中，以便进行单元测试，但是由于某些原因，没有创建分区。数据本身保存在目录中，可用于测试。以下是我为此创建的方法：

def saveParquet(df: DataFrame, partitions: String*): String = {
    val path = createTempDir()
    df.repartition(1).parquet(path)(partitions: _*)
    path
  }

val feedPath: String = saveParquet(feedDF.select(feed.schema), "processing_time")

此方法适用于具有各种模式的各种Dataframe，但由于某些原因，不会为此方法生成分区。我已经注销了生成的路径，它如下所示：

/var/folders/xg/fur_diuhg83b2ba15ih2rt822000dhst/T/testutils-samples8512758291/jf81n7bsj-95hs-573n-b73h-7531ug04515

但应该是这样的：

/var/folders/xg/fur_diuhg83b2ba15ih2rt822000dhst/T/testutils-samples8512758291/jf81n7bsj-95hs-573n-b73h-7531ug04515/processing_time=1591714800000/part-some-random-numbersnappy.parquet

我已经检查了数据和所有的列在分区之前都读取得很好，一旦创建了分区调用，就会出现这个问题。另外，我在目录上运行了一个regex，但在测试样本上出现匹配错误- s".*processing_time=([0-9]+)/.*parquet".r 那么这个问题的原因是什么呢？我还能怎样划分Dataframe呢？
Dataframe架构如下所示：

val schema: StructType = StructType(
    Seq(
      StructField("field1", StringType),
      StructField("field2", LongType),
      StructField("field3", StringType),
      StructField("field4Id", IntegerType, nullable = true),
      StructField("field4", FloatType, nullable = true),
      StructField("field5Id", IntegerType, nullable = true),
      StructField("field5", FloatType, nullable = true),
      StructField("field6Id", IntegerType, nullable = true),
      StructField("field6", FloatType, nullable = true),
      //partition keys
      StructField("processing_time", LongType)
    )
  )