如何从df\u raw in col（“label”）即mapstruct中提取数据？
我用的是spark 1.6。我用spark中的hivesql从hive中获取数据，然后得到一个Dataframe，但是Dataframe中有一列是mapstruct，我试图从中提取数据，但是失败了，希望能得到stackoverflow的帮助，3q非常感谢。
在我从hive获得数据之后，我得到了一个名为df\u raw的Dataframe，模式是：

root
 |-- subscriberid: string (nullable = true)
 |-- time: string (nullable = true)
 |-- itemid: string (nullable = true)
 |-- label: map (nullable = true)
 |    |-- key: string
 |    |-- value: string (valueContainsNull = true)
 |-- partitiondate: string (nullable = true)

显示（3）是：

+------------+-------------------+------+--------------------+-------------+
|subscriberid|               time|itemid|               label|partitiondate|
+------------+-------------------+------+--------------------+-------------+
|     1569960|2019-09-08 08:00:01| 46611|Map(license -> yo...|     20190908|
|     1104555|2019-09-08 08:00:29| 46445|Map(license -> wa...|     20190908|
|     1309036|2019-09-08 08:00:55| 45219|Map(license -> yo...|     20190908|
+------------+-------------------+------+--------------------+-------------+

为了弄清楚，我把dfèu raw转换成rdd，并从中提取两个数据：

val rawRDD: RDD[String] = df_raw.rdd.map(pojo => pojo.mkString("\t"))
println("——————————" + "\n")
rawRDD.take(2).foreach(println)

数据是：

1545807 2019-09-10 07:29:41 4706    Map(license -> wa, videoid -> 4706, mediapaytype -> 1, duration -> 131) 20190908
1496840 2019-09-10 07:30:43 4535    Map(license -> you, videoid -> 4535, mediapaytype -> 1, duration -> 137)    20190908

我想知道如何分别从dfèu raw in col（“label”）中提取数据？
我试图得到这样一个新的Dataframe：

val df_userBehaviorsRow_1 = rawUserBehaviorsData.map(line => {
    val splits = line.split("\t")

    val subscriberid = splits(0)
    val time= splits(1)
    val itemid = splits(2)

    val label = splits(3)
    val resultant = label.map{m=>
      val seq=m.values.toSeq
      (seq(0),seq(1),seq(2))
    }

    val license = resultant._1
    val duration = resultant._3

    (subscriberid , time, itemid, label, license，duration)
  }).toDF

我失败了，intellij idea甚至无法识别“val resultant=label.map{m=>val seq=m.values.toseq（seq（0），seq（1），seq（2））}”
希望能帮上点忙，非常感谢。