设计一个基于多个带标签SparkSQL模板作为配置文件和多组参数的PySPARK代码程序，实现根据不同的输入参数自动批量地将数据导出为Parquet、CSV和Excel文件到S3上，标签和多个参数（以“_”分割）为组成导出数据文件名，文件已经存在则覆盖原始文件。
代码如下：

import json
from pyspark.sql import SparkSession

def load_config(config_path):
    with open(config_path, 'r') as f:
        return json.load(f)

def main(config_path, base_s3_path):
    # 初始化SparkSession，配置S3和Excel支持
    spark = SparkSession.builder \
        .appName("DataExportJob") \
        .config("spark.jars.packages", "com.crealytics:spark-excel_2.12:0.13.7,org.apache.hadoop:hadoop-aws:3.3.1") \
        .getOrCreate()

    # 配置S3访问（根据实际环境配置）
    spark.sparkContext._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.access.key", "YOUR_ACCESS_KEY")
    spark.sparkContext._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.secret.key", "YOUR_SECRET_KEY")
    spark.sparkContext._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.endpoint", "s3.amazonaws.com")

    config = load_config(config_path)

    for template in config['templates']:
        label = template['label']
        sql_template = template['sql_template']
        parameters_list = template['parameters']

        for params in parameters_list:
            # 验证参数数量是否匹配
            placeholders = sql_template.count('{')
            if len(params) != placeholders:
                raise ValueError(f"参数数量不匹配，模板需要{placeholders}个参数，但当前参数为{len(params)}个")

            # 替换SQL中的占位符
            formatted_sql = sql_template.format(*params)
            df = spark.sql(formatted_sql)

            # 生成文件名参数部分
            param_str = "_".join(params)
            base_filename = f"{label}_{param_str}"

            # 定义输出路径
            output_paths = {
                'parquet': f"{base_s3_path}/parquet/{base_filename}",
                'csv': f"{base_s3_path}/csv/{base_filename}",
                'excel': f"{base_s3_path}/excel/{base_filename}.xlsx"
            }

            # 写入Parquet
            df.write.mode('overwrite').parquet(output_paths['parquet'])

            # 写入CSV（自动生成header）
            df.write.mode('overwrite') \
                .option("header", "true") \
                .csv(output_paths['csv'])

            # 写入Excel（使用spark-excel包）
            df.write.format("com.crealytics.spark.excel") \
                .option("header", "true") \
                .option("inferSchema", "true") \
                .mode("overwrite") \
                .save(output_paths['excel'])

    spark.stop()

if __name__ == "__main__":
    import argparse
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--config', type=str, required=True, help='Path to config JSON file')
    parser.add_argument('--s3-path', type=str, required=True, help='Base S3 path (e.g., s3a://your-bucket/data)')
    args = parser.parse_args()

    main(args.config, args.s3_path)

配置文件示例（config.json）

{
  "templates": [
    {
      "label": "sales_report",
      "sql_template": "SELECT * FROM sales WHERE date = '{0}' AND region = '{1}'",
      "parameters": [
        ["202301", "north"],
        ["202302", "south"]
      ]
    },
    {
      "label": "user_activity",
      "sql_template": "SELECT user_id, COUNT(*) AS cnt FROM activity WHERE day = '{0}' GROUP BY user_id",
      "parameters": [
        ["2023-01-01"],
        ["2023-01-02"]
      ]
    }
  ]
}

使用说明

1. 依赖管理：

   • 确保Spark集群已安装Hadoop AWS和Spark Excel依赖：

     spark-submit --packages com.crealytics:spark-excel_2.12:0.13.7,org.apache.hadoop:hadoop-aws:3.3.1 your_script.py
     

2. S3配置：

   • 替换代码中的YOUR_ACCESS_KEY和YOUR_SECRET_KEY为实际AWS凭证
   • 根据S3兼容存储调整endpoint（如使用MinIO需特殊配置）

3. 执行命令：

   spark-submit --packages com.crealytics:spark-excel_2.12:0.13.7,org.apache.hadoop:hadoop-aws:3.3.1 \
   data_export.py --config config.json --s3-path s3a://your-bucket/exports
   

输出结构

s3a://your-bucket/exports
├── parquet
│   ├── sales_report_202301_north
│   ├── sales_report_202302_south
│   └── user_activity_2023-01-01
├── csv
│   ├── sales_report_202301_north
│   ├── sales_report_202302_south
│   └── user_activity_2023-01-01
└── excel
    ├── sales_report_202301_north.xlsx
    ├── sales_report_202302_south.xlsx
    └── user_activity_2023-01-01.xlsx