可以使用Python代码示例来展示如何在ADF和Databricks数据集中进行验证检查。这里我们使用pandas库对两个数据集进行检查：

首先，使用pandas库处理ADF数据集：

import pandas as pd

# 读取ADF数据集
adf_data = pd.read_csv("path/to/adf_dataset.csv")

# 对数据进行验证检查
# 检查是否有重复的行
duplicate_rows = adf_data[adf_data.duplicated()]
if len(duplicate_rows) != 0:
    print("ADF数据集存在重复的行！")
else:
    print("ADF数据集不存在重复的行。")

# 检查是否存在缺失值
missing_values = adf_data.isnull().sum().sum()
if missing_values != 0:
    print("ADF数据集存在缺失值！")
else:
    print("ADF数据集不存在缺失值。")

然后，使用pandas库处理Databricks数据集：

import pandas as pd

# 读取Databricks数据集
databricks_data = pd.read_csv("path/to/databricks_dataset.csv")

# 对数据进行验证检查
# 检查是否有重复的行
duplicate_rows = databricks_data[databricks_data.duplicated()]
if len(duplicate_rows) != 0:
    print("Databricks数据集存在重复的行！")
else:
    print("Databricks数据集不存在重复的行。")

# 检查是否存在缺失值
missing_values = databricks_data.isnull().sum().sum()
if missing_values != 0:
    print("Databricks数据集存在缺失值！")
else:
    print("Databricks数据集不存在缺失值。")

使用以上代码示例，可以对ADF和Databricks数据集进行简单的验证检查。根据需要，还可以添加更多的检查项。