,可以使用Spark SQL来实现。Spark SQL是Apache Spark的一个模块,用于处理结构化数据。它提供了一种编程接口,可以使用SQL查询和DataFrame API来操作数据。
具体步骤如下:
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Data Validation")
.master("local")
.getOrCreate()
val mainDF = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/main_table.csv")
val validationDF = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/validation_table.csv")
mainDF.createOrReplaceTempView("main_table")
validationDF.createOrReplaceTempView("validation_table")
val query = """
SELECT main_table.column1, main_table.column2
FROM main_table
LEFT JOIN validation_table
ON main_table.column1 = validation_table.column1
WHERE main_table.column2 != validation_table.column2 OR validation_table.column1 IS NULL
"""
val result = spark.sql(query)
在上述查询中,我们使用LEFT JOIN将主表单和验证表单连接起来,并通过WHERE子句筛选出不匹配的数据。如果主表单的column2与验证表单的column2不相等,或者验证表单中没有与主表单column1匹配的记录,就会被选中。
result.show()
以上代码将打印出不匹配的数据。
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