使用说明
将DataFrame（数据表）存储形式的查询结果以指定的格式（Json、CSV或者Parquet）输出到文件中。
DataFrame（数据表）是Spark SQL引入的结构化数据存储方式，使我们能使用SQL语句进行分布式数据的读取和计算，DataFrame的底层仍然是RDD。
查询结果为DataFrame（数据表）存储形式的查询工具有：
- 数据表SQL查询
- 要素数据集SQL查询
- 数据库ECQL过滤读取
参数说明
| 参数名 | 默认值 | 参数释义 | 参数类型 |
|---|---|---|---|
| 查询数据表 | 指定待输出的查询结果的数据表（DataFrame）。 | Dataset | |
| 文件保存位置 | 指定结果文件的保存路径。 | String | |
| 文件内容格式 | 文件内容格式，目前仅支持csv、json、parquet格式。 | String | |
| 输出行数 （可选） |
0 | 将查询数据表中指定行数的记录进行输出，默认为不限制（0）。 | Integer |
| 是否覆盖 （可选） |
true | 如果指定的位置有同名文件，是否覆盖。默认为true，表示覆盖；否则为追加模式，即在该文件尾部追加本次输出内容。 | Boolean |
| 输出的参数设置 （可选） |
其他输出设置，例如：若保存文件格式为csv，当需要输出表头，那么该参数设置为：header=true。多个参数用分号;分隔，如sep=,;header=true表示输出表头，使用逗号作为分隔符 | String |
输出结果
将SQL查询结果保持到文件工具的输出结果为结果文件的全路径字符串。