我有一个Hive表，如下所示：

hive> describe stock_quote;
OK
tickerid                string                                      
tradeday                string                                      
tradetime               string                                      
openprice               string                                      
highprice               string                                      
lowprice                string                                      
closeprice              string                                      
volume                  string

spark的以下代码读取csv文件并尝试将记录插入配置单元表：

sc = spark.sparkContext
lines = sc.textFile('file:///<File Location>')
rows = lines.map(lambda line : line.split(','))
rows_map = rows.map(lambda row : Row(TickerId = row[0], TradeDay = row[1], TradeTime = row[2], OpenPrice = row[3], HighPrice = row[4], LowPrice = row[5], ClosePrice = row[6], Volume = row[7]))
rows_df = spark.createDataFrame(rows_map)
rows_df.write.mode('append').insertInto('default.stock_quote')

我面临的问题是，当我在dataframe上调用show（）函数时，它会按字母顺序打印列，如下所示

|ClosePrice|HighPrice|LowPrice|OpenPrice|TickerId|TradeDay|TradeTime|Volume|

，并在表中，将closeprice（df中的第1列）的值插入tickerid（hive表中的第1列）列，highprice的值插入tradeday列，依此类推。
试图对Dataframe调用select（）函数，但没有帮助。尝试将列名列表如下所示：

rows_df = spark.createDataFrame(rows_map, ["TickerId", "TradeDay", "TradeTime", "OpenPrice", "HighPrice", "LowPrice", "ClosePrice", "Volume"])

上面更改了列名的顺序，但值保持在相同的位置，这更不正确。
任何帮助都将不胜感激。