我在使用Pyspark将数据从数据框插入到具有标识列的增量表时遇到了问题。如果我不将列包含在数据框中，它就会失败，并出现模式不匹配错误，或者我无法插入到“始终作为标识生成”列中。通常，在SQL中，我在插入数据时不会在列列表中提及列。如何在Pyspark中处理它？
示例代码如下所示：

• SQL：

create table sample.table (
id bigint generated always as identity (start with 1 increment by 1),
name string,
address string
)
using delta

字符串

• Pyspark：

df = df.select("name", "address")
df.write.format("delta").mode("overwrite").saveAsTable("sample.table")

型
由于模式不匹配，这将失败。如果像 df = df.select（lit（None）.alias（“id”），“name”，“address”） 这样做，它也会失败。
我得到的错误：

• 如果我使用 lit（None）.alias（“id”）：

不支持为GENERATED ALWAYS AS IDENTITY列pk_part_current提供值。

• 如果我排除标识列：
  **AnalysisException：**写入Delta表时检测到架构不匹配（表ID：b83 f1234-a178- 486 f-be 53 - 2478 cb 4a 1234）。要启用使用DataFrameWriter或DataStreamWriter的架构迁移，请设置：'.option（“mergeSchema”，“true”'。对于其他操作，将会话配置spark.databricks.delta.schema.autoMerge.enabled设置为“true”。有关详细信息，请参阅特定于该操作的文档。

表架构：
根
-- id：long（nullable = false）
-- name：string（nullable = true）
-- address：string（nullable = true）
数据架构：
根
-- name：string（nullable = true）
-- address string（nullable = true）
若要覆盖架构或更改分区，请设置：'.option（“overwriteSchema”，“true”0'。
请注意，在使用“replaceWhere”时，无法覆盖架构。
我会很感激你的帮助。