要创建spark外部表，必须指定dataframewriter的“path”选项。像这样：

df.write.
  option("path","hdfs://user/zeppelin/my_mytable").
  saveAsTable("my_table")

但问题是，它将清空hdfs路径 hdfs://user/zeppelin/my_mytable 删除现有文件并将导致 org.apache.spark.SparkException: Job aborted. . 这看起来像是spark api中的一个bug。。。
无论如何，解决方法（在spark2.3中测试）是从sparkddl创建一个外部表。如果您的表有许多列，那么创建ddl可能会很麻烦。幸运的是，从spark 2.0开始，您可以调用ddl SHOW CREATE TABLE 让斯帕克来做这项艰苦的工作。问题是你实际上可以运行 SHOW CREATE TABLE 在持久表中。
如果表非常大，我建议获取该表的示例，将其持久化到另一个位置，然后获取ddl。像这样：

// Create a sample of the table 
val df = spark.read.parquet("hdfs://user/zeppelin/my_table")
df.limit(1).write.
    option("path", "/user/zeppelin/my_table_tmp").
    saveAsTable("my_table_tmp")

// Now get the DDL, do not truncate output
spark.sql("SHOW CREATE TABLE my_table_tmp").show(1, false)

你会得到一个ddl，比如：

CREATE TABLE `my_table_tmp` (`ID` INT, `Descr` STRING)
USING parquet
OPTIONS (
  `serialization.format` '1',
  path 'hdfs:///user/zeppelin/my_table_tmp')

您希望将其更改为表的原始名称和原始数据的路径。现在可以运行以下命令来创建指向现有hdfs数据的spark外部表：

spark.sql("""
  CREATE TABLE `my_table` (`ID` INT, `Descr` STRING)
  USING parquet
  OPTIONS (
    `serialization.format` '1',
    path 'hdfs:///user/zeppelin/my_table')""")