spark scala rdd/dataframe保存筛选和拒绝的数据

Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了高效的分布式计算能力。Scala是一种运行在Java虚拟机上的静态类型编程语言，它是Spark的主要编程语言之一。

RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark中的一个核心概念，它是一个可分区、可并行计算的数据集合。RDD可以通过转换操作（如map、filter、reduce等）进行数据处理，并且具有容错性和可恢复性。

DataFrame是Spark中的另一个核心概念，它是一种以表格形式组织的分布式数据集合。DataFrame提供了类似于关系型数据库的操作接口，可以进行数据的查询、过滤、聚合等操作。

保存筛选和拒绝的数据可以通过RDD或DataFrame的相关操作来实现。具体而言，可以使用filter操作来筛选出满足特定条件的数据，然后使用save操作将筛选后的数据保存到指定的存储介质（如HDFS、S3等）。拒绝的数据可以通过对原始数据进行差集操作来获取，然后同样使用save操作进行保存。

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