使用Apache Spark的groupBy操作可以根据指定的键对数据进行分组。然后，可以使用agg函数结合first和last函数来获取每个组中的第一个和最后一个值。

下面是一个示例代码，以说明如何在Apache Spark中实现这个需求：

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

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark GroupBy Example")
  .master("local")
  .getOrCreate()

// 导入隐式转换，以使用DataFrame的groupBy和agg方法
import spark.implicits._

// 创建示例数据
val data = Seq(
  ("Group1", 1),
  ("Group1", 2),
  ("Group1", 3),
  ("Group2", 4),
  ("Group2", 5),
  ("Group2", 6)
).toDF("Group", "Value")

// 使用groupBy和agg函数获取每个组中的第一个和最后一个值
val result = data.groupBy("Group")
  .agg(first("Value").as("FirstValue"), last("Value").as("LastValue"))

// 显示结果
result.show()

运行上述代码将输出以下结果：

+------+----------+---------+
| Group|FirstValue|LastValue|
+------+----------+---------+
|Group2|         4|        6|
|Group1|         1|        3|
+------+----------+---------+

在这个示例中，我们创建了一个包含组名和值的DataFrame。然后，我们使用groupBy函数根据"Group"列进行分组。接下来，我们使用agg函数结合first和last函数，分别获取每个组中的第一个和最后一个值。最后，我们显示结果。

这是使用Apache Spark的groupBy操作获取组中的第一个和最后一个值的一种解决方法。