虽然spark（至少在版本<=2.4中）不直接支持hive的bucketing格式，如这里和这里所描述的，但是通过使用sparksql将数据加载到hive中，可以让spark输出hive可读的bucketed数据；按照您的示例，它将类似于：

//enable Hive support when creating/configuring the spark session
val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().getOrCreate()

//register DF as view that can be used with SparkSQL
DF.createOrReplaceTempView("bucketed_df")

//create Hive table, can also be done manually on Hive
val createTableSQL = "CREATE TABLE bucketed_table1 (col1 int, col2 string) CLUSTERED BY col1 INTO 20 BUCKETS STORED AS PARQUET"
spark.sql(createTableSQL)

//load data from DF into Hive, output parquet files will be bucketed and readable by Hive
spark.sql("INSERT INTO bucketed_table1 SELECT * FROM bucketed_df")

所有其他df writer方法都允许通过hive和impala编辑器从这些带边框的表中进行后续选择，但它们不是带Spark的。
您需要通过spark.read从bucketed中选择。。。
这将有助于：https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html
你的问题的答案是，目前不可能选择通过Hive或 Impala 从Spark扣表。