PySpark sql比较每天的记录并报告差异。

PySpark SQL是一种基于Python的Spark SQL模块，用于处理大规模数据集的分布式数据处理框架。它提供了一种方便的方式来处理结构化数据，并且可以与Spark的其他组件无缝集成，如Spark Streaming、Spark MLlib等。

对于比较每天的记录并报告差异的需求，可以通过以下步骤来实现：

1. 数据准备：首先，需要准备两个包含每天记录的数据集，可以是CSV、JSON或Parquet格式。可以使用Spark的DataFrame API或Spark SQL来加载这些数据集。
2. 数据比较：使用PySpark SQL的函数和操作符，可以对两个数据集进行比较。可以使用join操作将两个数据集按照某个共同的键连接起来，然后使用where条件来筛选出差异的记录。
3. 差异报告：根据具体需求，可以使用PySpark SQL的聚合函数和操作符来生成差异报告。例如，可以使用count函数来统计差异记录的数量，使用group by和sum函数来按照某个字段进行分组和求和。
4. 结果展示：最后，可以使用PySpark SQL的结果输出功能将差异报告保存到文件或数据库中，或者直接在控制台上打印出来。

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请注意，以上答案仅供参考，具体实现方式可能因实际情况而异。