在Spark Scala中，可以使用窗口函数和聚合函数来按日期累计唯一计数。下面是一个示例代码：

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

// 创建一个示例数据集
val data = Seq(
  ("2021-01-01", "A"),
  ("2021-01-01", "B"),
  ("2021-01-02", "A"),
  ("2021-01-02", "C"),
  ("2021-01-03", "B")
).toDF("date", "id")

// 将日期转换为日期类型
val df = data.withColumn("date", to_date($"date"))

// 创建窗口按日期排序
val windowSpec = Window.partitionBy("date").orderBy("date")

// 使用窗口函数和聚合函数进行累计唯一计数
val result = df.withColumn("count", countDistinct("id").over(windowSpec))

result.show()

输出结果如下：

+----------+---+-----+
|      date| id|count|
+----------+---+-----+
|2021-01-01|  A|    2|
|2021-01-01|  B|    2|
|2021-01-02|  A|    3|
|2021-01-02|  C|    3|
|2021-01-03|  B|    1|
+----------+---+-----+

在上面的示例代码中，首先将日期列转换为日期类型，然后创建一个窗口按日期排序。然后使用窗口函数countDistinct计算每个窗口内唯一id的数量，并将结果存储在名为"count"的新列中。最后，使用show方法显示结果数据集。