Scala 如何逃离'；是保留关键字，不能用作字段名'；Spark SQL和结构化流媒体出错？；

当前，当我使用Structured Streaming v2.1.0+Kafka v0.10进行实时日志处理时，我在线程“main”java.lang.UnsupportedOperationException中遇到异常：`package`是保留关键字，不能用作字段名

我的任务需要两个逻辑部分：

第一部分。通过net.liftweb.json将包含一些json fromat字符串的日志消息转换为相应的case类

我的一个案例类定义如下：

case class Mobile(val title: Option[String],
                  val desc: Option[String],
                  val adtype: Option[Int],
                  val apkname: Option[String],
                  @transient val `package`: Option[String],
                  val appstoreid: Option[String]
                 ) extends java.io.Serializable

第二部分。使用结构化流媒体v2.1.0+卡夫卡v0.10进行实时处理：

    val spark: SparkSession = SparkSession.
      builder().
      appName("structured streaming test").
      getOrCreate()

    val df = spark.
      readStream.
      format("kafka").
      option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092").
      option("subscribe", "stream1").
      option("maxOffsetPerTrigger", "10000").
      load()

    import spark.implicits._

    val ds = df.

      //change the value's type from binary to STRING
      selectExpr("CAST(value AS STRING)").
      as[String].
      map(myLogicToProcessLogs)

    val query = ds.
      writeStream.
      outputMode("append").
//      format("console").
      trigger(ProcessingTime("10 seconds")).
      foreach(new HttpSink).
      start()

    query.awaitTermination()

我得到的错误原因是，我的日志消息包含一些java保留关键字，如“package”，Spark SQL编码器总是失败

注意：通过使用“package”来逃避scala关键字检查，并使用@transient关键字来逃避java序列化，我可以成功地将上面的case类转换为RDD，并在没有任何错误提示的情况下为批处理执行后续转换和操作。 但是，我怎样才能从Spark SQL编码器和结构化流媒体中逃脱关键字检查呢

有一个相关问题： 但我可以这样说，因为liftweb json仍然需要case类construtor参数“package”进行解析

我还发现还有其他json工具，比如Gson，提供json字段命名支持，将标准Java字段名转换为json字段名，在liftweb json上有类似的方法吗？