在本地/EMR Spark与Databricks上执行相同的Apache Spark查询时，可能会产生不同的执行计划。这可能是由于以下原因导致的：

1. 不同版本的Apache Spark：本地/EMR Spark和Databricks上可能使用不同版本的Apache Spark。不同版本的Spark可能会对查询优化和执行计划生成有所不同。

2. 配置差异：本地/EMR Spark和Databricks上的Spark集群可能具有不同的配置。不同的配置参数可能会影响Spark的查询优化和执行计划。

解决这个问题的方法是：

1. 确保本地/EMR Spark和Databricks上使用相同版本的Apache Spark。这可以通过在本地/EMR Spark中使用与Databricks相同的Spark版本来实现。

2. 检查本地/EMR Spark和Databricks上的Spark配置参数，并尝试将它们设置为相同的值。可以通过查看Spark配置文件（如spark-defaults.conf）来查看和比较配置参数。

3. 分析查询执行计划的差异。在本地/EMR Spark和Databricks上分别执行查询，并使用explain()方法获取查询的执行计划。比较两个执行计划，查找差异的部分。

以下是一个示例，展示了如何在本地/EMR Spark和Databricks上执行相同的查询，并比较执行计划的差异：

# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建Spark会话
spark = SparkSession.builder.appName("QueryComparison").getOrCreate()

# 执行查询并获取执行计划
query = "SELECT * FROM table_name"
local_plan = spark.sql(query).explain()
databricks_plan = spark.sql(query).explain(True)

# 打印执行计划
print("Local/EMR Spark执行计划：")
print(local_plan)

print("Databricks执行计划：")
print(databricks_plan)

通过比较本地/EMR Spark和Databricks上的执行计划，可以找到差异，并进行相应的调整。这可能涉及到调整配置参数、版本升级或优化查询语句等。