我有一个包含数百万条记录的Dataframe，我想添加一个新列，并根据如下所示的某些条件在spark中使用scala进行更新：

uid       date  code
1   20-05-2016     a
1   21-05-2016     b
1   22-05-2016     c
2   21-05-2016     a
2   23-06-2016     c
2   24-06-2016     b
2   24-06-2016     c
2   25-06-2016     d

我想添加一个列来分配subid，这样每当代码到达某个uid的c时，该uid的subid就会增加1。因此，生成的Dataframe类似于：

uid       date  code  subid
1   20-05-2016     a      1
1   21-05-2016     b      1
1   22-05-2016     c      1
2   21-05-2016     a      1
2   23-06-2016     c      1
2   24-06-2016     b      2
2   24-06-2016     c      2
2   25-06-2016     d      3

i、 我们开始给每个uid赋值1，在同一个uid达到c之后，我们把subid加1，赋值2，依此类推。
现在，这里的挑战是：1）我需要确保唯一uid的每个子集不被划分为不同的节点，否则它可能会破坏逻辑，因此2）我了解到窗口函数中的帧规范在hive中不受支持，如图所示。
如何实现这一点的任何建议，同时确保我设法迎合Dataframe的容量，并确保在单个节点上处理唯一uid的所有行。