下面的代码工作正常，也就是说，数据被写入输出表，并且可以在10秒内从表中选择。问题是foreachBatch没有执行。
当我用.format（“console”）测试它并调用.start（）时，foreachBatch就运行了，所以我觉得.toTable（）应该受到责备。
此代码使用Kafka连接器，但事件集线器连接器存在相同的问题。
如果我尝试在toTable（）之后添加.start（），则会得到错误
“StreamingQuery”对象没有属性“start”
下面是除foreachBatch之外的其他代码

TOPIC = "myeventhub"
BOOTSTRAP_SERVERS = "myeventhub.servicebus.windows.net:9093"
EH_SASL = "kafkashaded.org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username=\"$ConnectionString\" password=\"Endpoint=sb://myeventhub.servicebus.windows.net/;SharedAccessKeyName=mykeyname;SharedAccessKey=mykey;EntityPath=myentitypath;\";"

df = spark.readStream \
    .format("kafka") \
    .option("subscribe", TOPIC) \
    .option("kafka.bootstrap.servers", BOOTSTRAP_SERVERS) \
    .option("kafka.sasl.mechanism", "PLAIN") \
    .option("kafka.security.protocol", "SASL_SSL") \
    .option("kafka.sasl.jaas.config", EH_SASL) \
    .option("kafka.request.timeout.ms", "60000") \
    .option("kafka.session.timeout.ms", "60000") \
    .option("failOnDataLoss", "false") \
    .option("startingOffsets", "earliest") \
    .load()

n = 100
count = 0

def run_command(batchDF, epoch_id):
    global count
    count += 1
    if count % n == 0:
        spark.sql("OPTIMIZE firstcatalog.bronze.factorydatas3 ZORDER BY (readtimestamp)")

...Omitted code where I transform the data in the value column to strongly typed data...

myTypedDF.writeStream \
    .foreachBatch(run_command) \
    .format("delta") \
    .outputMode("append") \
    .option("checkpointLocation", "/tmp/delta/events/_checkpoints/") \
    .partitionBy("somecolumn") \
    .toTable("myunitycatalog.bronze.mytable")