shell脚本方式执行sparksql

Shell脚本可以用来执行SparkSQL，以下是一个示例：

#!/bin/bash

# 设置Spark相关环境变量
export SPARK_HOME=/path/to/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

# 定义变量
app_name="spark_sql_demo"
master="local[*]"
input_file="/path/to/input_file.csv"
output_dir="/path/to/output_dir"

# 执行SparkSQL脚本
spark-submit \
  --class com.example.SparkSQLDemo \
  --master $master \
  --name $app_name \
  --executor-memory 2g \
  --driver-memory 2g \
  --num-executors 4 \
  --executor-cores 2 \
  --conf "spark.sql.shuffle.partitions=4" \
  --conf "spark.default.parallelism=8" \
  --conf "spark.sql.catalogImplementation=hive" \
  --conf "spark.eventLog.enabled=true" \
  --conf "spark.eventLog.dir=/path/to/event_log_dir" \
  /path/to/your/spark_sql_demo.jar \
  $input_file \
  $output_dir

上述脚本首先设置了相应的Spark环境变量。然后，定义了一些变量，如应用程序名称、master节点地址、输入文件路径和输出目录。

最后，使用`spark-submit`命令来执行SparkSQL脚本。在命令中，指定了SparkSQL脚本的入口类、master节点地址、应用程序名称以及其他一些Spark相关的配置参数。最后，指定了要执行的SparkSQL脚本的jar包、输入文件路径和输出目录。

通过运行上述脚本，Spark将会执行指定的SparkSQL脚本并将结果保存到指定的输出目录中。