在 Spark Scala 中，内置的 to_timestamp() 函数用于将字符串转换为 Timestamp 类型的日期时间。然而，这个函数默认会忽略时间戳值的毫秒部分。如果想要保留毫秒部分，可以使用自定义的 UDF（User-Defined Function）来解决。

以下是一个示例代码，演示了如何创建一个自定义的 UDF，将字符串转换为带有毫秒的 Timestamp 类型：

import org.apache.spark.sql.functions.udf
import java.sql.Timestamp
import java.text.SimpleDateFormat

val toTimestampWithMillis = udf((str: String) => {
  val format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS")
  val parsedDate = format.parse(str)
  new Timestamp(parsedDate.getTime)
})

val df = spark.createDataFrame(Seq(("2022-01-01 12:34:56.789"), ("2022-02-02 23:45:56.123")))
  .toDF("timestamp_str")

val result = df.withColumn("timestamp", toTimestampWithMillis($"timestamp_str"))

result.show(false)

在上述示例中，我们首先定义了一个自定义的 UDF toTimestampWithMillis，它接受一个字符串作为输入，并使用 SimpleDateFormat 将其解析为带有毫秒的日期时间。然后，我们使用 withColumn() 函数将 DataFrame 中的字符串列转换为带有毫秒的 Timestamp 列。最后，我们通过调用 show() 方法来展示转换后的结果。

执行上述代码后，你将会得到一个包含转换后的 Timestamp 列的 DataFrame，其中毫秒部分被保留。