Spark 2.3版本DF到Hive表，但分区和存储桶均不起作用

Question

我正在尝试从ORC文件读取后保存spark数据帧并添加两个新列，最后尝试将其保存到具有分区和存储桶功能的配置单元表中。

使用Spark 2.3（因为此版本同时提供分区和存储桶功能）。

df_orc_data = spark.read.format("orc").option("delimiter","|").option("header", "true").option("inferschema", "true").load(filtered_path) 

df_fil_ts_data = df_orc_data.withColumn("START_TS", lit(process_time).cast("timestamp")) 

daily = (datetime.datetime.utcnow().strftime('%Y-%m-%d')) 

df_filtered_data = df_fil_ts_data.withColumn("DAYPART",lit(daily).cast("string") 

hour = (datetime.datetime.utcnow().strftime('%H')) 

df_filtered = df_filtered_data.withColumn("HRS",lit(hour).cast("string")) 

df_filtered.write.partitionBy("DAYPART").bucketBy(24,"HRS").\
sortBy("HRS").mode("append").orc('/user/umar/filtered').\
saveAsTable("default.FILTERED")

错误：

“'保存'目前不支持存储。

正在寻求建议。