我最近在我的 ETL 代码中遇到了一个错误，我已经确定了它的根本原因，我知道它与名为
spark.sql.sources.schema还有一个问题，当Spark读取这张表时，是通过这个属性读取schema还是原来的Hive表schema？如果是，是否只有在读取此内容时才存在特定情况，还是在所有情况下都读取？
spark.sql.sources.schema 属性：
该属性用于指定读取数据时数据源的schema。它允许您提供从数据源读取时应使用的显式架构。 当数据源不提供架构信息或者您想要强制执行与推断架构不同的特定架构时，您可以使用此属性。
spark.sql.sources.schema 和实际表架构之间的差异：
表的实际架构是创建表时定义的结构。它包括列的名称和数据类型。 另一方面，spark.sql.sources.schema 属性是一个配置选项，允许您在读取数据时指定预期的架构。它可用于在读取操作期间强制执行特定模式。
当 Spark 读取架构时：
从外部源读取数据时，Spark 通常会尝试自动推断模式。但是，在某些情况下，推断的架构可能与实际架构不匹配，或者源可能不提供架构信息。 在这种情况下，您可以使用spark.sql.sources.schema属性为Spark提供在读取操作期间使用的显式模式。
使用情况：
spark.sql.sources.schema 属性在从不提供架构信息的源读取数据时使用。例如，当从 Spark 无法推断架构的数据源读取数据或推断的架构与实际架构不匹配时。 这是一种在数据源未提供清晰的架构信息时指导 Spark 如何解释数据的方法。
以下是如何使用该属性的示例：
spark.conf.set("spark.sql.sources.schema", "your_explicit_schema_here")
df = spark.read.format("your_data_source").load("your_data_path")
在上面的示例中，将“your_explicit_schema_here”替换为您要强制执行的实际架构。总之，spark.sql.sources.schema 属性是一种处理 Spark 在从某些源读取数据时需要有关数据架构的明确指导的情况的方法。它不是表的实际架构的替代品，而是一种在架构信息不易获得或您想要在读取操作期间强制执行特定架构时提供架构信息的方法。
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