用sparksql进行编程，完成下列需求：(1)读取restaurant.csv 数据，删除最后为空值的两列，再删除含有空值的行。(2)筛选出口味评分大于7分的数据(3)统计各类别餐饮店点评数，并按降序排列(4)将步骤(2)和(3)的结果保存在HDFS上

好的，以下是对应的代码实现，需要注意的是，由于我无法直接读取你的本地文件，以下代码中的路径需要自行修改。

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

object RestaurantAnalysis {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("Restaurant Analysis")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // 读取restaurant.csv 数据，删除最后为空值的两列，再删除含有空值的行
    val restaurantDf = spark.read
      .option("header", "true")
      .option("inferSchema", "true")
      .csv("file:///path/to/restaurant.csv")
      .drop("last_col1", "last_col2")
      .na.drop()

    // 筛选出口味评分大于7分的数据
    val highScoreDf = restaurantDf.filter("taste > 7")

    // 统计各类别餐饮店点评数，并按降序排列
    val categoryCountDf = restaurantDf.groupBy("category").count().orderBy("count")

    // 将步骤(2)和(3)的结果保存在HDFS上
    highScoreDf.write.mode("overwrite").csv("hdfs://path/to/highScoreDf.csv")
    categoryCountDf.write.mode("overwrite").csv("hdfs://path/to/categoryCountDf.csv")

    // 关闭SparkSession
    spark.stop()
  }
}

需要注意的是，上述代码中的HDFS路径需要根据实际情况进行修改，同时需要保证HDFS已经正确配置，并且可以在本机上访问。