用PySpark来数据分析和数据仓库操作时，有时需要先清空mysql数据再写入数据。但是pyspark不能直接执行DDL（数据定义语言）操作如TRUNCATE TABLE,这时一种方法是用第三方库，利用 TRUNCATE TABLE 等方法来操作，另外还有一种变通的方法：

直接使用插入空数据的方式来“清空”表并不是传统意义上的清空（truncate或delete操作），但如果你想通过Pyspark实现类似效果，可以考虑先创建一个空的DataFrame，然后覆盖写入到目标表中。这种方式实际上是执行了一个覆盖写入操作，会删除原表数据并用新的空数据集替换。请注意，这种方法会依赖于你的MySQL配置是否允许覆盖写入操作，且在大量数据情况下效率较低。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType

def clear_table_with_pyspark(table_name):
    try:
        # 初始化SparkSession
        spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

        # 定义空DataFrame的架构，这里只是一个示例，根据你的表实际结构来定义
        schema = StructType([
            StructField("column1", StringType(), True),  # 更改为你表中的实际列名和类型
            StructField("column2", StringType(), True),  # 可以根据需要添加更多列
            # ...
        ])

        # 创建一个空的DataFrame
        empty_df = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.emptyRDD(), schema)

        # JDBC连接字符串
        url = "jdbc:mysql://{host}:{port}/{database}".format(
            host=DB_HOST,
            port=str(DB_PORT),
            database=DB_NAME
        )

        # 使用覆盖写入模式（overwrite）将空DataFrame写入到表中
        empty_df.write \
            .format("jdbc") \
            .option("url", url) \
            .option("dbtable", table_name) \
            .option("user", DB_USER) \
            .option("password", DB_PASSWORD) \
            .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") \
            .mode("overwrite") \
            .save()

        print(f"Table {table_name} has been emptied using Spark write operation.")
    except Exception as e:
        print(f"Error occurred while clearing table {table_name}: {e}")
        if hasattr(e, 'java_exception'):
            java_exception = e.java_exception
            print("Java exception details:", java_exception)
            print("Java exception message:", java_exception.getMessage())
            print("Java exception stack trace:", java_exception.getStackTrace())

# 调用函数
clear_table_with_pyspark("your_table_name")

请注意，这种方法的一个重要限制是它要求你明确地定义目标表的结构，这可能在表结构复杂或频繁变动时变得不够灵活。此外，对于非常大的表，尽管它能达到“清空”的目的，但效率和资源消耗可能不如直接使用TRUNCATE或DELETE语句。