对于两个输入文件 A 和 B，用python编写 Spark 独立应用程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新文件 C。下面是输入文件和输出文件的一个样例，供参考。 输入文件 A 的样例如下： 20170101 x 20170102 y 20170103 x 20170104 y 20170105 z 20170106 z 输入文件 B 的样例如下： 20170101 y 20170102 y 20170103 x 20170104 z 20170105 y 根据输入的文件 A 和 B 合并得到的输出文件 C 的样例如下： 20170101 x 20170101 y 20170102 y 20170103 x 20170104 y 20170104 z 20170105 y 20170105 z 20170106 z

好的，这是一个比较典型的 Spark 应用程序，我们可以借助 Spark 提供的 API 实现。下面是一个简单的实现思路：

1. 读取输入文件 A 和 B，将它们转换为 Spark RDD。
2. 将这两个 RDD 进行合并，得到一个包含所有元素的 RDD。
3. 使用 Spark 自带的去重算子 distinct()，对 RDD 进行去重。
4. 将去重后的 RDD 写入输出文件 C。

下面是一个可能的实现代码，假设输入文件 A 和 B 分别为 a.txt 和 b.txt，输出文件为 c.txt：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

# 创建 SparkConf 和 SparkContext 对象
conf = SparkConf().setAppName('FileMerge').setMaster('local')
sc = SparkContext(conf=conf)

# 读取输入文件 A 和 B
a_rdd = sc.textFile('a.txt')
b_rdd = sc.textFile('b.txt')

# 将输入文件 A 和 B 进行合并
merged_rdd = a_rdd.union(b_rdd)

# 对合并后的 RDD 进行去重
distinct_rdd = merged_rdd.distinct()

# 将去重后的 RDD 写入输出文件 C
distinct_rdd.saveAsTextFile('c.txt')

这段代码使用了 PySpark 提供的 API 完成了对输入文件的合并和去重工作，并将去重后的结果保存到输出文件中。注意，这段代码只是一个示例，实际的应用程序可能需要更复杂的逻辑来完成特定的任务。