在Java Spark中，我有一个包含'bucket_timestamp'列的框架，它表示行所属的存储桶的时间。
我想把框架写在Cassandra DB上。必须使用TTL将数据写入DB。TTL应该取决于存储桶时间戳-其中每行的TTL应该计算为ROW_TTL = CONST_TTL - (CurrentTime - bucket_timestamp)，其中CONST_TTL是我配置的常量TTL。
目前，我正在使用一个常量TTL用spark写Cassandra，代码如下：

df.write().format("org.apache.spark.sql.cassandra")
            .options(new HashMap<String, String>() {
                {
                    put("keyspace", "key_space_name");
                    put("table, "table_name");
                    put("spark.cassandra.output.ttl, Long.toString(CONST_TTL)); // Should be depended on bucket_timestamp column
                }
            }).mode(SaveMode.Overwrite).save();

我想到的一种可能的方法是-对于每个可能的bucket_timestamp -根据时间戳过滤数据，计算TTL并将过滤后的数据写入Cassandra。但这看起来效率很低，而且不是Spark的方式。在Java Spark中是否有一种方法可以提供一个spark列作为TTL选项，以便TTL对于每行都不同？
解决方案应该使用Java和数据集< Row>：我遇到了一些在scala中使用RDD执行此操作的解决方案，但没有找到使用Java和JavaScript的解决方案。
谢谢你，谢谢