实现：print("\n--- Method 1: Row Hashing Comparison ---") # 为MySQL表计算行哈希值 df_mysql_table_hash = ( df_mysql_table .select( col('id'), md5(concat_ws('|', *table_columns)).alias('hash') ) ) # 为Iceberg表计算行哈希值 df_iceberg_table_hash = ( df_iceberg_table .select( col('id'), md5(concat_ws('|', *table_columns)).alias('hash') ) ) df_mysql_table_hash.createOrReplaceTempView('mysql_table_hash') df_iceberg_table_hash.createOrReplaceTempView('iceberg_table_hash') # 使用SQL进行左外连接和比较 df_diff_hash = spark.sql(f''' SELECT d1.id AS mysql_id, d2.id AS iceberg_id, d1.hash AS mysql_hash, d2.hash AS iceberg_hash FROM mysql_table_hash d1 LEFT OUTER JOIN iceberg_table_hash d2 ON d1.id = d2.id WHERE d2.id IS NULL -- Iceberg中缺失的行 (数据丢失) OR d1.hash <> d2.hash -- 哈希值不匹配的行 (数据不一致) ''') print("Differences found using Row Hashing:") df_diff_hash.show() # 示例：保存差异数据 # df_diff_hash.write.mode("overwrite").format("parquet").save("path/to/diff_hash_results")优点： 精确性高： 能够检测到行中任何列值的细微变化。
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