用Spark/Scala找到列中定界值的计数，消除重复项。

假设有一个列"col"，其中包含多个定界值，并且希望找到每个值的计数，消除重复项。

使用Spark中的数据框架，首先将每个行中的值拆分成单独的行。然后可以使用groupBy()和count()函数来计算每个唯一值出现的次数。

以下是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.functions._

// 首先将每行中的值拆分成单独的行，使用split()和explode()函数 val splitDF = df.withColumn("col", explode(split($"col", ",")))

// 使用groupBy()和count()函数计算每个唯一值的出现次数，消除重复项 val countDF = splitDF.groupBy("col").count()

// 输出结果 countDF.show()

在这个代码示例中，首先使用split()函数将每行中的值拆分成单独的行，并使用explode()函数将多个行转换为单个行。然后，使用groupBy()函数根据每个唯一值对数据进行分组，并使用count()函数计算每个唯一值的出现次数。最后，使用show()函数输出结果。

例如，假设"col"列包含以下值："A,B,C,D,B,C,E"。使用上面的代码示例，输出结果将是：

+---+-----+ |col|count| +---+-----+ | A| 1| | C| 2| | B| 2| | E| 1| | D| 1| +---+-----+

每个唯一的定界值出现一次，并计算其出现次数，同样的值不会被计算两次。