不使用Apache Spark sql中的unionAll函数将多个数据集合并为单个数据集

在不使用Apache Spark SQL中的unionAll函数将多个数据集合并为单个数据集的情况下，可以使用其他方法来实现数据集的合并。以下是一些可能的方法：

1. 使用DataFrame的concat函数：可以使用DataFrame的concat函数将多个数据集按行或列进行合并。具体而言，可以使用concat函数将多个DataFrame按行合并为一个DataFrame，或按列合并为一个DataFrame。
2. 使用DataFrame的join函数：如果多个数据集具有相同的键列，可以使用DataFrame的join函数将它们按照键列进行合并。join函数可以根据指定的键列将多个DataFrame进行连接，生成一个包含所有列的新DataFrame。
3. 使用RDD的union函数：如果多个数据集是RDD类型，可以使用RDD的union函数将它们合并为一个RDD。union函数将两个RDD合并为一个新的RDD，新的RDD包含两个RDD的所有元素。
4. 使用pandas库：如果数据集较小且可以容纳在内存中，可以使用pandas库来合并数据集。pandas提供了丰富的数据操作函数，可以方便地合并和处理数据集。

需要注意的是，以上方法都是在不使用Apache Spark SQL的情况下实现数据集合并的常见方法。具体选择哪种方法取决于数据集的类型、大小和具体需求。对于大规模数据集和分布式计算，仍然推荐使用Apache Spark SQL的unionAll函数来实现数据集合并。