在Apache Spark中进行行比较可能涉及深度比较，具体取决于您使用的数据结构。如果您使用的是RDD，则需要编写一个自定义比较器函数来比较每个元素。如果您使用的是DataFrame，则可以使用SQL中的标准比较运算符。

下面是使用DataFrame进行行比较的示例代码：

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

val df1 = Seq(
    (1, "John"),
    (2, "Jane"),
    (3, "Doe")
  ).toDF("id", "name")

val df2 = Seq(
    (1, "John"),
    (2, "Doe"),
    (4, "Mary")
  ).toDF("id", "name")

val df3 = df1.except(df2)

if(df3.count() == 0){
  println("DataFrames are equal")
} else {
  println("DataFrames are not equal")
}

在这个例子中，我们创建了两个DataFrame，一个名为df1，另一个名为df2。我们使用except函数比较两个DataFrame之间的行，并将结果存储在df3中。如果df3为空，则认为DataFrames是相等的。

这个方法适用于您希望比较两个DataFrame中的所有行。如果您只需要比较其中几行，则可以使用filter函数将它们从DataFrame中提取出来，然后使用相同的方法进行比较。

请注意，使用DataFrame进行行比较的主要好处是它不需要您编写自定义比较器函数。