spark dataframe有三列col1，col2，col3，对col1和col2进行minmax归一化处理，给出scala代码

可以使用Spark的MinMaxScaler进行归一化处理。具体实现的Scala代码如下：

import org.apache.spark.ml.feature.MinMaxScaler
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
import org.apache.spark.sql.functions.col

val assembler = new VectorAssembler()
  .setInputCols(Array("col1", "col2"))
  .setOutputCol("features")

val scaler = new MinMaxScaler()
  .setInputCol("features")
  .setOutputCol("scaledFeatures")

val df = ... // 读取数据到DataFrame df 中

val processedDf = assembler.transform(df)
  .select(col("col3"), col("scaledFeatures"))

val scaledDf = scaler.fit(processedDf).transform(processedDf)
  .select(col("col3"), col("scaledFeatures").getItem(0).as("col1"), col("scaledFeatures").getItem(1).as("col2"))

上述代码先使用VectorAssembler将需要进行归一化处理的两列数据组合成一个特征向量，然后使用MinMaxScaler对该特征向量进行归一化处理。最终结果中包含第三列和归一化后的col1、col2列。