RDD编写独立应用程序实现数据去重对于两个输入文件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。

好的，这是一个典型的Spark应用程序，可以使用Spark的RDD编程模型来实现数据去重。下面是大致的实现步骤：

1. 创建SparkContext对象
首先需要创建一个SparkContext对象来初始化Spark环境。

val conf = new SparkConf().setAppName("Data Deduplication")
val sc = new SparkContext(conf)

2. 读取输入文件
使用SparkContext的`textFile`方法读取输入文件A和B，并将它们合并成一个RDD。

val inputA = sc.textFile("inputA.txt")
val inputB = sc.textFile("inputB.txt")
val input = inputA.union(inputB)

3. 进行数据去重
将输入RDD映射成(key, value)对的形式，其中key为数据的值，value为null。然后使用`reduceByKey`方法按照key进行去重，并将结果RDD映射回原始的value。

val result = input.map((_, null)).reduceByKey((x, _) => x).map(_._1)

4. 将结果写入输出文件
最后使用`saveAsTextFile`方法将结果RDD保存到输出文件C中。

result.saveAsTextFile("outputC.txt")

完整代码如下：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object DataDeduplication {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("Data Deduplication")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val inputA = sc.textFile("inputA.txt")
    val inputB = sc.textFile("inputB.txt")
    val input = inputA.union(inputB)

    val result = input.map((_, null)).reduceByKey((x, _) => x).map(_._1)

    result.saveAsTextFile("outputC.txt")

    sc.stop()
  }
}

注意：在实际操作中，还需要考虑到文件读取和写入的路径问题，以及文件格式等问题。同时，也需要对Spark应用程序进行配置优化以提高运行效率。