我对spark和保存空的pratitionedDataframe有问题。存在空Dataframe：

schema = StructType([
    StructField('firstname', StringType()),
    StructField('middlename', StringType()),
    StructField('lastname', StringType())
])
empty_df = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.emptyRDD(), schema)

如果我不分区保存它

empty_df.write.mode('overwrite').format("parquet").save("/nonpartitioned_empty_df")

然后，可以读取Parquet地板没有任何错误（元数据保存正确）。
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但是如果我尝试用分区来保存它，例如：

empty_df.write.mode('overwrite').format("parquet").partitionBy("firstname").save("/partitioned_empty_df")

然后抛出分析异常，表明元数据未正确保存：

AnalysisException: Unable to infer schema for Parquet. It must be specified manually.

此外，在非分区\u empty \u df路径中，我们可以看到一些文件（一个Parquet、\u committed、\u start和\u success），在分区\u empty \u df中只有一个文件（\u success）。
有没有办法防止这种情况，并保存空分区Parquet地板，可以在未来阅读？