Apache spark 列名更改和数据类型更改时如何读取spark DF中的数据

我有一个具有以下模式的拼花地板数据

Id:int,
Name:String

在稍后的阶段，新的传入数据架构被更改为

Id:double/long,
NAME:String

改型

更改字段名

我在同一个文件夹中有两个拼花图案数据。如何在

spark.read.format（“拼花”）.load（“”）中读取这两个图案

任何专家的建议都会很有帮助。
通常在这种情况下，我会创建此表的v2并隔离我的拼花地板文件。从技术上讲，这是两个不同的表

如果需要将它们重新绑定在一起，则可以创建第二层，并将这两个表流到新表中。
在一次性场景中，建议强制转换数据类型并重写目标拼花文件

scala> val  df = Seq((1, "as"), (2, "fd")).toDF("a", "b")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [a: int, b: string]

scala> df.show
+---+---+
|  a|  b|
+---+---+
|  1| as|
|  2| fd|
+---+---+

scala> df.withColumn("a", $"a".cast("double")).show
+---+---+
|  a|  b|
+---+---+
|1.0| as|
|2.0| fd|
+---+---+

如果没有，则需要使用相同的逻辑更新源系统