Ошибка сравнения BIGINT и INT в искровом sql

У меня есть таблица Hive со следующим определением:

create table testforerror (
    my_column MAP<BIGINT, ARRAY<String>>
);

Таблица имеет следующие записи

hive> select * from testforerror;
OK
{16001:["0034000000a4WDAAA2"]}
{16001:["0034000000orWiFAAU"]}
{16001:["","0034000000VgrHdAAJ"]}
{16001:["0034000000cS4tDAAS"]}
{15001:["0037000001a7ofgAAA"]}
Time taken: 0.067 seconds, Fetched: 5 row(s)

У меня есть запрос, который фильтрует записи с ключом my_column. Запрос выглядит следующим образом

select * from testforerror where my_column[16001] is not null;

Этот запрос выполняет штраф из оболочки hive / beeline и производит следующие записи:

hive> select * from testforerror where my_column[16001] is not null;
OK
{16001:["0034000000a4WDAAA2"]}
{16001:["0034000000orWiFAAU"]}
{16001:["","0034000000VgrHdAAJ"]}
{16001:["0034000000cS4tDAAS"]}
Time taken: 2.224 seconds, Fetched: 4 row(s)

Но, однако, я получаю сообщение об ошибке при попытке выполнить из искры sqlContext. Ниже приведено сообщение об ошибке:

scala> val errorquery = "select * from testforerror where my_column[16001] is not null"
errorquery: String = select * from testforerror where my_column[16001] is not null

scala> sqlContext.sql(errorquery).show()
org.apache.spark.sql.AnalysisException: cannot resolve 'my_column[16001]' due to data type mismatch: argument 2 requires bigint type, however, '16001' is of int type.; line 1 pos 43
    at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.package$AnalysisErrorAt.failAnalysis(package.scala:42)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.CheckAnalysis$$anonfun$checkAnalysis$1$$anonfun$apply$2.applyOrElse(CheckAnalysis.scala:65)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.CheckAnalysis$$anonfun$checkAnalysis$1$$anonfun$apply$2.applyOrElse(CheckAnalysis.scala:57)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$transformUp$1.apply(TreeNode.scala:335)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$transformUp$1.apply(TreeNode.scala:335)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.CurrentOrigin$.withOrigin(TreeNode.scala:69)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.transformUp(TreeNode.scala:334)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$5.apply(TreeNode.scala:332)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$5.apply(TreeNode.scala:332)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$4.apply(TreeNode.scala:281)
    at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:328)
    at scala.collection.Iterator$class.foreach(Iterator.scala:727)
    at scala.collection.AbstractIterator.foreach(Iterator.scala:1157)
    at scala.collection.generic.Growable$class.$plus$plus$eq(Growable.scala:48)
    at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.$plus$plus$eq(ArrayBuffer.scala:103)
    at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.$plus$plus$eq(ArrayBuffer.scala:47)

Любые указатели очень полезны, спасибо.