要遍历Spark列的类型为Array[DateType]，并查看数组中是否有连续的两天，可以使用Spark的DataFrame API进行操作。以下是一个解决方法的代码示例：

import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame}

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Check for consecutive days")
  .getOrCreate()

// 创建示例DataFrame
val data = Seq(
  (Array("2022-01-01", "2022-01-02", "2022-01-04")),
  (Array("2022-02-01", "2022-02-03", "2022-02-05")),
  (Array("2022-03-01", "2022-03-02", "2022-03-03"))
)
val df = spark.createDataFrame(data).toDF("dates")

// 定义UDF来检查日期是否连续
val checkConsecutive = udf((dates: Seq[String]) => {
  dates.sliding(2).forall { case Seq(date1, date2) =>
    val d1 = java.sql.Date.valueOf(date1)
    val d2 = java.sql.Date.valueOf(date2)
    d2.toLocalDate.equals(d1.toLocalDate.plusDays(1))
  }
})

// 使用UDF检查列中的日期是否连续
val result = df.withColumn("consecutive_days", checkConsecutive(col("dates")))

// 显示结果
result.show()

上述代码中，首先创建了一个示例DataFrame，其中包含一个名为"dates"的列，其类型为Array[String]。然后，定义了一个UDF（User Defined Function），该UDF接受一个日期数组作为输入，并检查数组中的日期是否连续。接下来，使用withColumn函数将UDF应用于DataFrame的"dates"列，并将结果存储在新的列"consecutive_days"中。最后，使用show函数显示DataFrame的结果。

在上述示例中，DataFrame中的每一行都会被传递给UDF进行处理，UDF使用sliding函数将日期数组的相邻两个元素组成的子数组进行比较，以检查日期是否连续。如果日期数组中的所有子数组都满足条件，则该行的"consecutive_days"列值为true，否则为false。