在数据质量校验中，通常会使用多种方法来确保数据的准确性和完整性。让我们逐一分析选项：

A: 加大内存在shuffle的容量，加快计算
这个选项关注的是计算性能的提升，而不是数据质量校验的方法。虽然加大内存和提升计算速度可能间接帮助处理大数据集，但它并不直接涉及数据质量的校验。因此，这不是一个有效的质量校验方法。

B: 根据数据整体批次比对，查看数据有无遗漏
这种方法涉及检查数据批次之间的一致性和完整性，是一种常见的数据质量校验方式。它可以帮助识别数据是否在传输或处理过程中丢失。

C: 根据数据的某些进行聚合，查看整体数据有无偏差
通过聚合数据并检查其偏差，可以识别出数据集中可能存在的异常或错误。这是一种有效的质量校验方法。

D: 抽样明细数据比对完整列能否对齐
通过抽样检查数据的详细信息，并确保它们在预期的列中对齐，是验证数据完整性和结构的一种方法。这也是一种常用的质量校验技术。

综上所述，选项A是错误的，因为它关注的是计算性能而不是直接的质量校验方法。正确答案是A。