ADF中的增量加载与查找和时间戳是一种常用的数据处理和查询方法，它可以在处理大量数据时提高效率。

以下是一个基于ADF的增量加载和查找的代码示例：

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.functions;

public class IncrementalLoadAndTimestampExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建SparkSession
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .appName("IncrementalLoadAndTimestampExample")
                .master("local")
                .getOrCreate();

        // 加载初始数据集
        Dataset initialData = spark.read()
                .format("csv")
                .option("header", "true")
                .load("path/to/initialData.csv");

        // 获取最新的时间戳
        String latestTimestamp = initialData.select(functions.max("timestamp")).first().getString(0);

        // 加载增量数据集
        Dataset incrementalData = spark.read()
                .format("csv")
                .option("header", "true")
                .load("path/to/incrementalData.csv")
                .filter(functions.col("timestamp").$greater(latestTimestamp));

        // 将增量数据集与初始数据集合并
        Dataset mergedData = initialData.union(incrementalData);

        // 更新最新的时间戳
        String newLatestTimestamp = incrementalData.select(functions.max("timestamp")).first().getString(0);
        latestTimestamp = latestTimestamp.compareTo(newLatestTimestamp) > 0 ? latestTimestamp : newLatestTimestamp;

        // 保存合并后的数据集
        mergedData.write()
                .format("csv")
                .option("header", "true")
                .save("path/to/mergedData.csv");

        // 查找数据
        Dataset searchData = mergedData.filter(functions.col("column1").equalTo("searchValue"));

        // 打印查找结果
        searchData.show();

        // 停止SparkSession
        spark.stop();
    }
}

上述示例代码中，首先创建了一个SparkSession对象，然后使用read()方法加载初始数据集和增量数据集。通过filter()函数筛选出增量数据集中大于最新时间戳的数据，然后使用union()方法将初始数据集和增量数据集合并。最后将合并后的数据集保存到目标文件中，并使用filter()方法查找特定的数据。

请根据实际情况修改示例代码中的数据文件路径和字段名称。