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对照主表单列spark.sql验证2列中的数据

,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:

  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
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val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Data Validation")
  .master("local")
  .getOrCreate()
  1. 加载主表单数据和验证表单数据:
代码语言:txt
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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")
  1. 注册表单为临时视图:
代码语言:txt
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mainDF.createOrReplaceTempView("main_table")
validationDF.createOrReplaceTempView("validation_table")
  1. 编写SQL查询语句,对比两个表单中的数据:
代码语言:txt
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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。

  1. 处理查询结果:
代码语言:txt
复制
result.show()

以上代码将打印出不匹配的数据。

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