我需要在数小时的Dataframe批上运行一组转换。小时数应该参数化，这样就可以更改了——例如，在3小时的Dataframe上运行转换，然后再运行2小时。这样，应该有一个步骤，为每个转换提供参数化的小时数。
转换的签名如下所示：

def transform(wordsFeed: DataFrame)(filesFeed: DataFrame): Unit

所以我想把这个划分成批，然后在这个数据源上调用一个转换。但我不能使用groupby，因为它会将dataframe更改为分组数据集，而我需要保留模式中的所有列。我该怎么做？

val groupedDf = df.srcHours.groupBy($"event_ts")
transform(keywords)(groupedDf)

数据架构如下所示：

root
 |-- date_time: integer (nullable = true)
 |-- user_id: long (nullable = true)
 |-- order_id: string (nullable = true)
 |-- description: string (nullable = true)
 |-- hashed_user_id: string (nullable = true)
 |-- event_date: date (nullable = true)
 |-- event_ts: timestamp (nullable = true)
 |-- event_hour: long (nullable = true)

引入这种批处理的主要原因是一次处理的数据太多。注意：在这种情况下，我仍然希望使用批处理数据，而不是流式处理