hive表中某一列的值可能有a,b,c,d不同的值 spark获取到该表全部数据 并把该列这些不同的值转化为统一的值

可以通过Spark中的DataFrame API实现该需求，具体的步骤如下：

1. 读取Hive表数据到DataFrame中：

val df = spark.table("hive_table")

2. 使用`distinct`函数获取该列不同的值：

val distinctValues = df.select("column_name").distinct().rdd.map(r => r(0).toString).collect()

3. 使用`map`函数将每个不同的值转化为统一的值，例如将`a`、`b`、`c`、`d`转化为`x`：

val mapping = Map("a" -> "x", "b" -> "x", "c" -> "x", "d" -> "x")
val transformedDf = df.withColumn("column_name", when(col("column_name").isin(distinctValues: _*), mapping(col("column_name"))).otherwise(col("column_name")))

其中，`when`函数用于实现条件判断，`isin`函数用于判断该列的值是否在`distinctValues`数组中，`otherwise`函数用于返回原始值。

4. 将转化后的DataFrame保存到Hive表中：

transformedDf.write.mode("overwrite").saveAsTable("hive_table")

注意，需要使用`overwrite`模式覆盖原始的Hive表数据。