您能指导我使用pyspark（dataframe）用特定配置单元分区上的新数据替换旧数据吗？
我有一个Hive分区表，按县分区。
每个月我都会收到一些郡的记录。我想用分区上的新数据替换旧数据。
我已经用pyspark开发了脚本，并为Dataframe中的特定分区加载了新数据。现在，我想将旧数据替换为该分区的新数据
我试着删除那个分区并附加新的Dataframe。但这似乎不起作用（它有旧的+新的数据）。 "Overwrite" 放下table。
spark中有没有办法用新数据（new\u dataframe）单独替换特定分区的旧数据？
请查找我尝试使用的以下代码：

sqlContext.sql('alter table db.tbl drop partition(partition=' + part1 + ')')
    new_dataframe.write.mode("append/overwrite").format("parquet").partitionBy("partition").saveAsTable('db.tbl')

你能为spark提供一些指导/建议吗？
我在google上看到了一些评论，比如在hdfs中删除分区文件。我认为这不是一个好办法。另一个是在该分区上运行配置单元查询-插入覆盖。这是在Hive那边。
spark中是否有类似的功能？
谢谢您。