编写 Scala 独立应用程序1) 将上面两张表的内容分别写入两个本地文件，三列分别为设备名、设备数量和单价 2) 从本地文件读入数据，实现去重合并，输出结果的行数，并将结果写入本地文件， 目录命名为“q3_out1_学号” 3) 计算合并后的表数据各项总金额（Num × Price），将结果写入本地文件，目录 “q3_out2_学号”； 4) 使用 sbt 打包上述程序； 5) 通过 spark-submit 执行生成的 jar，查看运行结果。

好的，我会为您提供一个完整的 Scala 独立应用程序的代码示例。您可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建一个 Scala 项目，并在 `build.sbt` 文件中添加以下依赖：

libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-sql_2.12" % "3.2.0"

2. 创建一个名为 `Main.scala` 的文件，并在其中编写以下代码：

import org.apache.spark.sql.functions._

object Main {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建 SparkSession
    val spark = org.apache.spark.sql.SparkSession.builder
      .master("local")
      .appName("Merge Device Tables")
      .getOrCreate()

    // 1. 将表格写入本地文件
    val devices1 = Seq(
      ("device1", 10, 100),
      ("device2", 20, 200),
      ("device3", 30, 300)
    ).toDF("Device", "Num", "Price")

    devices1.write.format("csv").option("header", "true").save("path/to/local/file1")

    val devices2 = Seq(
      ("device2", 20, 200),
      ("device4", 40, 400),
      ("device5", 50, 500)
    ).toDF("Device", "Num", "Price")

    devices2.write.format("csv").option("header", "true").save("path/to/local/file2")

    // 2. 读入数据，去重合并，输出结果的行数，并将结果写入本地文件
    val devices1 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/local/file1")
    val devices2 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/local/file2")

    val mergedDevices = devices1.union(devices2).dropDuplicates(Seq("Device"))
    mergedDevices.write.format("csv").option("header", "true").save("q3_out1_学号")

    println(s"合并后的表格行数为: ${mergedDevices.count()}")

    // 3. 计算合并后的表数据各项总金额，并将结果写入本地文件
    val totalAmount = mergedDevices.withColumn("Amount", col("Num") * col("Price"))
      .agg(sum("Amount")).first().getDouble(0)

    val out2 = s"q3_out2_学号"
    val outputFile = new java.io.File(out2)
    val writer = new java.io.PrintWriter(outputFile)
    writer.write(totalAmount.toString)
    writer.close()

    // 停止 SparkSession
    spark.stop()
  }
}

3. 在命令行中进入项目根目录，执行以下命令编译打包程序：

sbt clean compile assembly

4. 执行以下命令提交 Spark 任务：

spark-submit --class Main target/scala-2.12/my-app-assembly-1.0.jar

注意，上述代码中涉及到的文件路径需要根据您的实际情况进行修改。另外，为了避免出现一些奇怪的问题，建议将文件路径设置为绝对路径。