Delta Live Tables与PySpark聚合结果不一致问题求助

核心问题是两段代码的分组字段完全不一致：

• PySpark查询中使用 groupBy("job_title")，按职位标题维度进行分组聚合
• DLT流水线中使用 groupBy("job_industry_category")，按职位所属行业分类维度进行分组聚合

分组维度不同，必然会得到差异极大的聚合结果，数据模式（列结构）也会因为分组键的不同而出现明显区别——PySpark结果的行对应各个职位标题，DLT结果的行对应各个行业分类，即便pivot("owns_car")生成的列（如Yes/No）可能一致，但每行的统计值对应的维度完全不同。

另外可以额外确认两个查询的源数据一致性：检查PySpark中的filter_df和DLT中的filtered_customers是否是过滤逻辑完全相同的数据集，如果源数据本身存在差异，也会影响结果，但从代码来看，分组字段写错是最直接的原因。

将DLT代码中的groupBy("job_industry_category")修改为groupBy("job_title")，重新运行流水线后，结果应该会和PySpark查询一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者awesome_sangram