我使用spark 3.x和delta 0.7.x创建了一个delta表：

data = spark.range(0, 5)
data.write.format("delta").mode("overwrite").save("tmp/delta-table")

# add some more files

data = spark.range(20, 100)
data.write.format("delta").mode("append").save("tmp/delta-table")

df = spark.read.format("delta").load("tmp/delta-table")
df.show()

现在在日志中生成了相当多的文件（很多情况下，Parquet文件太小）。

%ls tmp/delta-table

我想压缩它们：

df.createGlobalTempView("my_delta_table")
spark.sql("OPTIMIZE my_delta_table ZORDER BY (id)")

失败原因：

ParseException: 
mismatched input 'OPTIMIZE' expecting {'(', 'ADD', 'ALTER', 'ANALYZE', 'CACHE', 'CLEAR', 'COMMENT', 'COMMIT', 'CREATE', 'DELETE', 'DESC', 'DESCRIBE', 'DFS', 'DROP', 'EXPLAIN', 'EXPORT', 'FROM', 'GRANT', 'IMPORT', 'INSERT', 'LIST', 'LOAD', 'LOCK', 'MAP', 'MERGE', 'MSCK', 'REDUCE', 'REFRESH', 'REPLACE', 'RESET', 'REVOKE', 'ROLLBACK', 'SELECT', 'SET', 'SHOW', 'START', 'TABLE', 'TRUNCATE', 'UNCACHE', 'UNLOCK', 'UPDATE', 'USE', 'VALUES', 'WITH'}(line 1, pos 0)

== SQL ==
OPTIMIZE my_delta_table ZORDER BY (id)
^^^

问题：
我怎样才能让它工作（优化）而不失败的查询
有没有比调用基于文本的sql更原生的api？
注意：

spark is started like this:

import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession

spark = pyspark.sql.SparkSession.builder.appName("MyApp") \
    .config("spark.jars.packages", "io.delta:delta-core_2.12:0.7.0") \
    .config("spark.sql.extensions", "io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension") \
    .config("spark.sql.catalog.spark_catalog", "org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog") \
    .getOrCreate()

from delta.tables import *