相信有部分刚入门的小伙伴对于spark写入Mysql的过程不太熟悉。特意写一篇文章讲一下这个注意事项，以免“上大当”

我们先看一个小伙伴写的一段spark写入mysql的代码

    public static void trans(SparkSession spark,
                             String pro_table, String pro_url, String pro_driver, String pro_user, String pro_password,
                             String dev_table, String dev_url, String dev_driver, String dev_user, String dev_password){
        //根据连接得到mysql数据
        Dataset<Row> data = spark.read()
                .jdbc(pro_url, pro_table, properties(pro_driver,pro_user,pro_password));

        //显示部分mysql的数据
        data.show();
        data.write().format("jdbc")
                .mode(SaveMode.Overwrite)
                .option("url", dev_url)
                .option("dbtable",dev_table)
                .option("user", dev_user)
                .option("password", dev_password)
                .option("driver",dev_driver)
                .save();
    }

由上我们可以发现，他选了一个Overwrite模式，这个模式有啥效果呢？我们可以继续往下看

saveMode一共有四种可选模式，其中有一个叫Overwrite模式，这个模式我们去找一段关于他执行过程的一段源码来分析（重点来了）
如下图

我们可以看到，如果你在save过程中填入了truncate参数，且原表支持truncate，那么他就会先把表给清空，然后再直接保存。但是（敲重点!!!），要是没有填入truncate参数或者原表不支持truncate，那么它就会把表删除掉，然后按照它所读取到的结构重新生成表，最后保存数据，这样的操作主要会造成原表的结构会丢失，例如，主键自增，原表的字段的描述，字段的索引等。所以用Overwrite模式时一定要慎重。

好了重点介绍完了，我们也可以看看其他模式的执行过程（贴上源码自行理解=，=）