Convert Spark Dataframe to Dataset with MapStruct

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When using Apache Spark with Java there is a pretty common use case of converting Spark's Dataframes to POJO-based Datasets. The thing is that many times your Dataframe is imported from a database in which the column namings and types are different from your POJO.

Example for this can be found on the following [Stackoverflow question](https://stackoverflow.com/questions/69802146/convert-spark-df-to-a-ds-with-different-fields-names) (which has been solved programmatically with a map and rename functions). I was wondering if that example could be solved with MapStruct (and maybe would be added to this examples repo).

Beginne mit der Durchsicht des Repositorys mapstruct-examples und der verknüpften Stack-Overflow-Frage, um die angeforderte Konvertierung von Spark DataFrame in Dataset zu verstehen. Ermittle, wo ein Spark- und Java-Beispiel passen würde, und bestimme anschließend, ob MapStruct mit unterschiedlichen Datenbankspaltennamen und POJO-Feldtypen umgehen kann. Als abgeschlossen gilt die Aufgabe, wenn ein dokumentiertes, funktionierendes Beispiel vorhanden ist, das diese Konvertierung abdeckt.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.