比较两个产品的大数据集可以使用各种编程语言和工具来实现。下面是一个使用Python和Pandas库来比较两个产品的大数据集的代码示例：

import pandas as pd

# 读取两个数据集
df1 = pd.read_csv('dataset1.csv')
df2 = pd.read_csv('dataset2.csv')

# 比较两个数据集的列名
if df1.columns.tolist() != df2.columns.tolist():
    print("两个数据集的列名不一致")

# 比较两个数据集的行数
if len(df1) != len(df2):
    print("两个数据集的行数不一致")

# 比较两个数据集的数据内容
diff = df1.compare(df2)
if not diff.empty:
    print("两个数据集的数据内容不一致：")
    print(diff)
else:
    print("两个数据集的数据内容一致")

上述代码示例假设数据集是以CSV文件的形式存储的，可以根据实际情况修改文件路径和文件格式。代码首先使用Pandas的read_csv函数读取两个数据集，并将它们存储在DataFrame对象df1和df2中。

接下来，代码比较了两个数据集的列名是否一致，如果不一致则输出提示信息。然后，代码比较了两个数据集的行数是否一致，如果不一致则输出提示信息。

最后，代码使用Pandas的compare函数比较了两个数据集的数据内容，并将不一致的部分存储在DataFrame对象diff中。如果diff不为空，则输出不一致的数据内容；否则，输出提示信息表示数据内容一致。

这只是一个简单的示例，实际的数据集比较可能需要更复杂的逻辑和方法。根据具体需求，可以使用其他的库和工具来处理大数据集的比较，如Apache Spark、Hadoop等。