以下是使用Apache Scala/Python Spark 2.4.4对数据按年份范围进行分组以生成/分析新特征的解决方法的代码示例：

Scala示例：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions.{col, udf}

object Main {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("SparkGroupByYear")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // 导入隐式转换
    import spark.implicits._

    // 读取数据文件并创建DataFrame
    val data = spark.read
      .option("header", "true")
      .option("inferSchema", "true")
      .csv("path/to/data.csv")

    // 创建UDF以从日期中提取年份
    val extractYear = udf((date: String) => date.split("-").head.toInt)

    // 添加新的年份列
    val dataWithYear = data.withColumn("Year", extractYear(col("date")))

    // 定义年份范围
    val startYear = 2010
    val endYear = 2020

    // 按年份范围分组并计算每个年份的特征
    val groupedData = dataWithYear.filter(col("Year").between(startYear, endYear))
      .groupBy("Year")
      .agg(
        // 添加其他聚合函数以计算特征
        sum("value").alias("TotalValue")
      )

    // 打印结果
    groupedData.show()

    // 停止SparkSession
    spark.stop()
  }
}

Python示例：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, udf
from pyspark.sql.types import IntegerType

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("SparkGroupByYear") \
    .master("local[*]") \
    .getOrCreate()

# 读取数据文件并创建DataFrame
data = spark.read \
    .option("header", "true") \
    .option("inferSchema", "true") \
    .csv("path/to/data.csv")

# 创建UDF以从日期中提取年份
extract_year = udf(lambda date: int(date.split("-")[0]), IntegerType())

# 添加新的年份列
data_with_year = data.withColumn("Year", extract_year(col("date")))

# 定义年份范围
start_year = 2010
end_year = 2020

# 按年份范围分组并计算每个年份的特征
grouped_data = data_with_year.filter(col("Year").between(start_year, end_year)) \
    .groupBy("Year") \
    .agg(
        # 添加其他聚合函数以计算特征
        sum("value").alias("TotalValue")
    )

# 打印结果
grouped_data.show()

# 停止SparkSession
spark.stop()

请注意，示例中的"data.csv"是指包含数据的CSV文件的路径，您需要将其替换为实际文件的路径。此外，您还可以根据需要添加其他聚合函数以计算不同的特征。