scala spark中如何安全的执行通过spark.sql执行sql语句

您好，这是一个技术问题，可以回答。在Scala Spark中，您可以使用SparkSession来执行SQL语句。首先，您需要创建一个SparkSession对象，然后使用该对象的sql方法执行SQL语句。在执行SQL语句之前，您可以使用SecurityManager配置SparkSession对象以确保安全执行。此外，您可以使用参数来限制可执行的SQL语句以确保安全。

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spark中写sql语句stripmargin中写两个sql语句可以吗

### 回答1：
在Spark中，`stripMargin`方法可以应用于多行字符串，因此可以在一个字符串中写入多个SQL语句，然后使用`stripMargin`方法去除每一行前面的空格或制表符。例如，下面是一个包含两个SQL语句的字符串：

val sql =
  """
    |SELECT *
    |FROM table1
    |WHERE id = 1;
    |
    |SELECT *
    |FROM table2
    |WHERE id = 2;
  """.stripMargin

在以上代码中，两个SQL语句被写在同一个字符串中，并且使用分号（`;`）分隔。使用`stripMargin`方法可以去除每一行前面的空格或制表符，使得SQL语句更加清晰易读。

需要注意的是，如果在多个SQL语句之间没有使用分号分隔，那么在执行SQL语句时可能会出现语法错误。因此，建议在多个SQL语句之间使用分号进行分隔。

### 回答2：
可以在Spark中使用stripMargin写两个SQL语句。stripMargin是Scala字符串的方法，它允许我们写出更易读的多行字符串。

例如，我们可以使用stripMargin方法来写两个SQL语句：

val sql1 = """
             |SELECT *
             |FROM table1
             |WHERE condition1
           """.stripMargin

val sql2 = """
             |SELECT *
             |FROM table2
             |WHERE condition2
           """.stripMargin

在上面的例子中，stripMargin被用来删除SQL语句中的边距字符，这样我们可以更清晰地将SQL语句写成多行。然后，我们将第一个SQL语句分配给变量sql1，将第二个SQL语句分配给变量sql2。

然后，我们可以在Spark中使用这两个SQL语句进行数据处理或分析：

val df1 = spark.sql(sql1)
val df2 = spark.sql(sql2)

通过上面的代码，我们可以将每个SQL语句传递给Spark的sql方法，将其解析并执行。返回的结果是两个DataFrame，分别为df1和df2。

总之，通过使用stripMargin方法，我们可以在Spark中更方便地编写多行SQL语句，并且能够同时编写多个SQL语句。

### 回答3：
在spark中使用stripMargin方法写两个SQL语句是可以的。

stripMargin方法可以用于多行字符串的处理，它可以去除字符串中的每一行的首尾空格，并且还可以通过添加一个特殊字符（通常是"|"）来标识代码块的边界。

下面是一个示例，展示如何在spark中使用stripMargin方法写两个SQL语句：

val sql1 =
  """
    |SELECT *
    |FROM table1
    |WHERE column1 = 'value1'
  """.stripMargin

val sql2 =
  """
    |SELECT *
    |FROM table2
    |WHERE column2 = 'value2'
  """.stripMargin

// 运行SQL语句
spark.sql(sql1).show()
spark.sql(sql2).show()

以上代码中，我们首先使用stripMargin方法定义了两个多行字符串变量sql1和sql2，并在每行的前面添加了"|"字符。然后，我们使用这两个字符串变量分别执行了两个SQL查询语句，并将结果显示出来。

注意，在使用stripMargin方法时，需要确保添加的特殊字符与字符串中的字符没有重复，这样才能正确地去除首尾空格。

总结起来，stripMargin方法可以用于在spark中写多行SQL语句，并通过特殊字符来标识代码块的边界。这样做有助于提高代码的可读性和维护性。

spark用shell执行sql后写入hdfs

要在Spark中使用shell执行SQL并将结果写入HDFS，可以使用以下命令：

spark-sql --master yarn --deploy-mode client --conf spark.hadoop.fs.defaultFS=hdfs://<namenode>:<port> --conf spark.sql.parquet.compression.codec=snappy -e "<your_sql_statement>" -o <output_directory>

其中，`spark-sql` 命令用于启动Spark SQL，`--master yarn --deploy-mode client` 指定了运行模式和资源管理器，`--conf` 选项用于配置Spark的运行参数，`spark.hadoop.fs.defaultFS` 指定了HDFS的地址，`spark.sql.parquet.compression.codec` 指定了写入文件时使用的压缩编码方式。

`-e` 选项后面跟着要执行的SQL语句，`-o` 选项指定了结果文件的输出目录。执行完命令后，Spark SQL会将查询结果写入指定的输出目录中。

如果你想在代码中访问这个输出文件，可以使用以下命令：

val df = spark.read.format("parquet").option("header","true").option("inferSchema","true").load("<output_directory>")
df.show()

这个命令会将输出文件加载到DataFrame中，并将其打印出来。这里我们使用了Parquet格式读取，但是你可以根据实际情况选择其他格式。