使用与S3对应的表命名约定，在源端对单个胶水作业中的多个表运行SQL脚本。
S3是亚马逊AWS提供的一种对象存储服务，用于存储和检索大量数据。在云计算领域中，S3是一种非常常见且重要的存储解决方案。
S3的表命名约定是指在使用S3作为数据源时，为了方便管理和查询数据，可以按照一定的命名规则来命名表格。这样可以使得数据的组织结构更加清晰，方便后续的数据处理和分析。
在源端对单个胶水作业中的多个表运行SQL脚本，可以通过以下步骤实现：
- 创建胶水作业：在云计算平台中，创建一个胶水作业，用于将多个表格进行数据处理和转换。
- 编写SQL脚本：根据具体需求，编写SQL脚本来对多个表格进行操作。SQL脚本可以包括数据查询、数据过滤、数据转换等操作。
- 指定表命名约定：根据S3的表命名约定，为每个表格指定一个合适的命名。这样可以使得数据在S3中的组织结构更加清晰，方便后续的数据管理和查询。
- 运行SQL脚本：将编写好的SQL脚本应用到胶水作业中，运行作业。作业会按照脚本中的逻辑对多个表格进行处理，并生成相应的结果。
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for sql_statement in sql_list: df = spark.read.format("jdbc").option("driver", jdbc_driver_namedb_password).op
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