我尝试使用spark连接器（pyspark）将sparkDataframe保存到ignite缓存，如下所示：

df.write.format("jdbc") \
  .option("url", "jdbc:ignite:thin://<ignite ip>") \
  .option("driver", "org.apache.ignite.IgniteJdbcThinDriver") \
  .option("primaryKeyFields", 'id') \
  .option("dbtable", "ignite") \
  .mode("overwrite") \
  .save()

# .option("createTableOptions", "primary key (id)") \

# .option("customSchema", 'id BIGINT PRIMARY KEY, txt TEXT') \

我有个错误：

java.sql.SQLException: No PRIMARY KEY defined for CREATE TABLE

图书馆org.apache。ignite:ignite-spark-2.4：已安装2.9.0。我不能使用ignite格式，因为azure databricks使用的spring框架版本与org.apache中的spring框架版本冲突。ignite:ignite-spark-2.4:2.9.0. 所以我尝试使用jdbc瘦客户端。但我只能将数据读取/附加到现有缓存中。
我不能使用覆盖模式，因为我不能选择主键。有一个选择 primaryKeyFields 对于ignite格式，但它在jdbc上不起作用。jdbc customSchema 选项被忽略。这个 createTableOptions 在架构括号后添加主键语句，并出现sql语法错误。
有没有办法确定jdbc spark连接器的主键？