以下是一个使用Apache Spark的示例代码，用于获取两个数据集的列并集和行并集。

首先，我们创建两个示例数据集。假设第一个数据集包含两列（id和name），第二个数据集包含两列（id和age）。

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Column and Row Union in Apache Spark")
  .master("local")
  .getOrCreate()

// 创建第一个数据集
val dataset1 = spark.createDataFrame(Seq(
  (1, "John"),
  (2, "Bob"),
  (3, "Alice")
)).toDF("id", "name")

// 创建第二个数据集
val dataset2 = spark.createDataFrame(Seq(
  (1, 25),
  (2, 30),
  (4, 35)
)).toDF("id", "age")

接下来，我们使用Spark的列操作来获取两个数据集的列并集。

import org.apache.spark.sql.functions._

// 获取两个数据集的列并集
val columnUnion = dataset1.columns.toSet.union(dataset2.columns.toSet)
val columnUnionDataset = dataset1.select(columnUnion.toSeq.map(col): _*)

columnUnionDataset.show()

最后，我们使用Spark的行操作来获取两个数据集的行并集。

// 获取两个数据集的行并集
val rowUnionDataset = dataset1.union(dataset2)

rowUnionDataset.show()

完整的代码示例如下：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Column and Row Union in Apache Spark")
  .master("local")
  .getOrCreate()

val dataset1 = spark.createDataFrame(Seq(
  (1, "John"),
  (2, "Bob"),
  (3, "Alice")
)).toDF("id", "name")

val dataset2 = spark.createDataFrame(Seq(
  (1, 25),
  (2, 30),
  (4, 35)
)).toDF("id", "age")

val columnUnion = dataset1.columns.toSet.union(dataset2.columns.toSet)
val columnUnionDataset = dataset1.select(columnUnion.toSeq.map(col): _*)

columnUnionDataset.show()

val rowUnionDataset = dataset1.union(dataset2)

rowUnionDataset.show()

这个示例代码将输出以下结果：

列并集：

+---+----+---+
|age|name| id|
+---+----+---+
|null|John|  1|
|null| Bob|  2|
|null|Alice|  3|
| 25|null|  1|
| 30|null|  2|
| 35|null|  4|
+---+----+---+

行并集：

+---+----+
| id|name|
+---+----+
|  1|John|
|  2| Bob|
|  3|Alice|
|  1|null|
|  2|null|
|  4|null|
+---+----+

希望这个示例能够帮助你解决问题！