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。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，这个问题可以用Spark的MapReduce框架来实现。具体流程如下：

1. 读取输入文件A和B，将每行数据作为一个元素存储在一个RDD中。
2. 将RDD中的每个元素按照键值对的形式进行转换，键为文件中的数据，值为1。
3. 对两个RDD执行union操作，将它们合并成一个RDD。
4. 对合并后的RDD执行reduceByKey操作，将所有具有相同键的元素的值相加。
5. 对reduceByKey操作的结果进行map操作，将键值对中的值去掉。
6. 对map操作的结果按照键进行排序。
7. 将结果保存到输出文件C中。

代码示例：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

conf = SparkConf().setAppName("merge_files")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 读取输入文件A和B
fileA = sc.textFile("input/A.txt")
fileB = sc.textFile("input/B.txt")

# 将每行数据作为一个元素存储在一个RDD中
rddA = fileA.flatMap(lambda line: line.split("\n"))
rddB = fileB.flatMap(lambda line: line.split("\n"))

# 将RDD中的每个元素按照键值对的形式进行转换，键为文件中的数据，值为1
rddA_kv = rddA.map(lambda x: (x.split("\t")[1], x.split("\t")[0]))
rddB_kv = rddB.map(lambda x: (x.split("\t")[1], x.split("\t")[0]))

# 对两个RDD执行union操作，将它们合并成一个RDD
rddUnion = rddA_kv.union(rddB_kv)

# 对合并后的RDD执行reduceByKey操作，将所有具有相同键的元素的值相加
rddReduce = rddUnion.reduceByKey(lambda x, y: x + "\t" + y)

# 对reduceByKey操作的结果进行map操作，将键值对中的值去掉
rddMap = rddReduce.map(lambda x: x[1])

# 对map操作的结果按照键进行排序
rddSort = rddMap.sortByKey()

# 将结果保存到输出文件C中
rddSort.saveAsTextFile("output/C.txt")

这段代码假设输入文件A和B的格式为每行两列，第一列为日期，第二列为数据。输出文件C的格式也是每行两列，第一列为数据，第二列为日期。