val filteredDataDF = spark.sql( """ |SELECT city.*, rural.* |FROM city_data AS city |JOIN rural_data AS rural |ON city.identifier = rural.identifier |WHERE NOT city.line LIKE '%男性%' AND NOT city.line LIKE '%女性%' | AND NOT rural.line LIKE '%男性%' AND NOT rural.line LIKE '%女性%' |""".stripMargin)

这是一段 Spark SQL 的代码，用于过滤城市数据和农村数据中包含“男性”或“女性”这些关键词的行，并将两个数据集按照 identifier 列进行 JOIN 操作。JOIN 操作会将两个数据集中 identifier 列相同的行进行合并。最终，过滤后的结果会包含城市数据和农村数据中 identifier 列相同的行，且这些行中都不包含“男性”或“女性”这些关键词。

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val filteredDataDF = spark.sql( """ |SELECT city.*, rural.* |FROM city_data AS city |JOIN rural_data AS rural |ON city.identifier = rural.identifier |WHERE NOT city.line LIKE '%男性%' AND NOT city.line LIKE '%女性%' | AND NOT rural.line LIKE '%男性%' AND NOT rural.line LIKE '%女性%' |""".stripMargin) filteredDataDF.show()

这段代码是一个 Spark SQL 查询，目的是从名为 `city_data` 和 `rural_data` 的表中获取数据，然后筛选出不包含“男性”或“女性”关键词的行，并将两个表连接起来。最后，将结果以表格形式展示出来。

具体来说，该查询使用 `JOIN` 操作符将 `city_data` 和 `rural_data` 表连接在一起，连接条件是它们共同拥有一个名为 `identifier` 的列。然后，使用 `WHERE` 子句筛选出不包含“男性”或“女性”关键词的行。最后，使用 `SELECT` 子句选择两个表中的所有列，并将结果作为一个新表格展示出来。

val df1 = spark.sql("select * from a").cache() df1.unpersist() 请问能否这样写的代码能否正常释放缓存

这段代码存在一个拼写错误，应该是 `unpersist()` 而不是 `unpersisit()`，请注意拼写。如果更正了这个拼写错误，代码应该是可以正常释放缓存的。下面是更正后的代码：

val df1 = spark.sql("select * from a").cache()
df1.unpersist()

这段代码中，我们首先使用 SparkSession 对象执行了一个 SQL 查询，并对其进行了缓存。然后，我们使用 `unpersist()` 方法释放了缓存的数据。这样就可以减少内存占用了。