spark对于两个输入文件A和B,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。

在Apache Spark中，你可以使用Spark SQL或DataFrame API来处理这种情况。首先，你需要将文本文件转换为DataFrame格式，然后利用Spark的特性进行去重操作。以下是一个简单的步骤：

1. **加载数据**:
使用`SparkSession`读取两个文件A和B，假设它们都是CSV或其他结构化的文本文件：

   from pyspark.sql import SparkSession

   spark = SparkSession.builder.appName("merge_and_remove_duplicates").getOrCreate()
   df_A = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("file:///path/to/file_A")
   df_B = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("file:///path/to/file_B")

2. **合并数据**:
合并两个DataFrame，可以简单地通过`unionAll`方法：

   df_total = df_A.union(df_B)

3. **去重操作**:
Spark有内置的函数`distinct()`用于去除重复行。应用这个函数到DataFrame上：

   df_unique = df_total.distinct()

4. **保存结果**:
最后，将去重后的DataFrame保存为新的文件C，例如以CSV格式：

   df_unique.write.format("csv").option("header", "true").save("file:///path/to/output_file_C")

运行这个程序后，你将在指定路径找到一个新的文件C，其中包含了文件A和B中不重复的数据。