将pyspark dataframe写入Postgres，而不将列标记为非空

，可以通过以下步骤实现：

首先，确保已经安装了pyspark和PostgreSQL的相关依赖库。
导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import *

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder \
    .appName("Write DataFrame to Postgres") \
    .getOrCreate()

定义PostgreSQL数据库连接信息：

postgres_url = "jdbc:postgresql://<host>:<port>/<database>"
postgres_properties = {
    "user": "<username>",
    "password": "<password>",
    "driver": "org.postgresql.Driver"
}

请将<host>、<port>、<database>、<username>和<password>替换为实际的数据库连接信息。

创建一个示例的pyspark dataframe：

data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
schema = StructType([
    StructField("name", StringType(), nullable=False),
    StructField("age", IntegerType(), nullable=True)
])
df = spark.createDataFrame(data, schema)

在上述示例中，我们创建了一个包含"name"和"age"两列的dataframe，其中"name"列被标记为非空，"age"列可为空。

将dataframe写入PostgreSQL数据库：

df.write \
    .format("jdbc") \
    .option("url", postgres_url) \
    .option("dbtable", "<table_name>") \
    .mode("overwrite") \
    .options(**postgres_properties) \
    .save()

请将<table_name>替换为实际的目标表名。

通过以上步骤，我们可以将pyspark dataframe写入PostgreSQL数据库，而不将列标记为非空。在这个过程中，我们使用了SparkSession对象创建dataframe，并通过JDBC连接器将数据写入PostgreSQL数据库。