创建Spark行的128位散列，存储为新列

，可以通过使用Spark的内置函数或第三方库来实现。

一种常用的方法是使用Spark的内置函数sha2来计算散列值。sha2函数可以接受两个参数：要计算散列值的列和散列值的位数。对于128位散列，可以将位数参数设置为256。以下是一个示例代码：

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

val df = // 你的DataFrame

val hashedDF = df.withColumn("hash", sha2(col("your_column"), 256))

在上述代码中，df是你的DataFrame，"your_column"是要计算散列值的列名。withColumn函数用于添加一个新列，名为"hash"，其中存储了计算得到的散列值。

除了使用sha2函数，还可以使用其他哈希函数，如MD5或SHA-1。这些函数在Spark的org.apache.spark.sql.functions包中都有提供。

关于散列的应用场景，常见的包括数据安全性、数据完整性验证和数据去重。散列值可以用于加密密码、验证文件完整性、检测数据篡改等。

对于腾讯云的相关产品，可以使用腾讯云的云数据库TencentDB来存储和管理散列值。TencentDB是一种高性能、可扩展的云数据库解决方案，支持多种数据库引擎和存储引擎。你可以通过以下链接了解更多关于腾讯云数据库的信息：腾讯云数据库

请注意，本答案仅提供了一种实现方法和相关产品的示例，并不代表唯一的解决方案。在实际应用中，还需要根据具体需求和环境选择合适的方法和产品。