我目前正在与pyspark一起开发一个数据管道。作为管道的一部分，我使用以下函数将sparkDataframe写入mysql：

def jdbc_insert_overwrite_table(df, mysql_user, mysql_pass, mysql_host, mysql_port, mysql_db, num_executors, table_name,
                                logger):
    mysql_url = "jdbc:mysql://{}:{}/{}?characterEncoding=utf8".format(mysql_host, mysql_port, mysql_db)
    logger.warn("JDBC Writing to table " + table_name)
    df.write.format('jdbc')\
        .options(
        url=mysql_url,
        driver='com.mysql.cj.jdbc.Driver',
        dbtable=table_name,
        user=mysql_user,
        password=mysql_pass,
        truncate=True,
        numpartitions=num_executors,
        batchsize=100000
    ).mode('Overwrite').save()

这没有问题。但是，稍后在管道中（在同一pyspark app/spark会话中），此表是另一个转换的依赖项，我尝试使用以下函数读取此表：

def read_mysql_table_in_session_df(spark, mysql_conn, query_str, query_schema):
    cursor = mysql_conn.cursor()
    cursor.execute(query_str)
    records = cursor.fetchall()
    df = spark.createDataFrame(records, schema=query_schema)
    return df

我得到一个mysql错误： Error 1412: Table definition has changed, please retry transaction. 我已经能够通过关闭并ping（reconnect=true）到数据库来解决这个问题，但是我不喜欢这个解决方案，因为它感觉像创可贴。
你知道我为什么会犯这个错误吗？我已经确认了写入表不会更改表定义（至少在模式方面）。