spark-diff 是一个用于比较 Spark DataFrame 或 Dataset 的工具，它可以帮助你识别两个数据集之间的差异
数据一致性检查：spark-diff 可以帮助你检查两个数据集是否一致，例如检查是否存在重复的行、缺失的值或不匹配的数据类型。
数据质量评估：通过比较两个数据集，你可以发现潜在的数据质量问题，例如数据不一致、错误的数据输入或不完整的数据记录。
数据版本控制：spark-diff 可以帮助你跟踪和管理数据集的更改，从而更容易地回滚到先前的数据版本或审计数据变更历史。
数据集成和 ETL：在数据集成和 ETL（提取、转换、加载）过程中，spark-diff 可以帮助你确保源数据和目标数据的一致性，从而减少错误和提高数据质量。
测试和验证：在开发和测试过程中，spark-diff 可以帮助你验证数据集是否按预期生成，以及新功能和更改是否引入了意外的副作用。
要使用 spark-diff，你需要将其与 Apache Spark 环境一起使用。它通常独立的库提供，可以通过添加依赖项并将其导入到你的 Spark 项目中来使用。然后，你可以使用 spark-diff 提供的函数来比较两个数据集并生成差异报告。
