在Notebook中运行已存SQL查询并导出CSV发送给外部用户的可行性咨询

完全可以实现你提到的需求，以下是可直接落地的实现步骤：

• 访问已保存的SQL查询
  你可以通过Databricks内置的dbutils工具读取保存在Workspace中的SQL查询文件，如果查询是保存在SQL编辑器的已保存查询列表中，也可以通过关联查询ID获取语句内容，支持动态替换参数，比如把${biz_date}这类占位符替换为运行时的实际业务日期。
• 运行查询并导出为CSV
  完成参数替换后，直接在Notebook中通过spark.sql()方法执行SQL语句，得到结果DataFrame后根据数据量大小选择生成方式：
  • 小数据量场景：通过df.toPandas().to_csv("/tmp/result.csv", index=False)直接生成本地临时单文件CSV
  • 大数据量场景：先把DataFrame写入DBFS指定路径，再合并为单个CSV文件导出
• 发送邮件给外部用户
  使用Python内置的smtplib库配置企业/公共邮箱的SMTP服务，把生成的CSV作为附件发送到任意目标邮箱，收件人不需要是Databricks平台内部用户，完全满足外部触达需求。
• 配置定时调度
  整个Notebook逻辑开发验证通过后，直接为该Notebook配置定时调度规则即可，可自定义调度周期、重试规则，替代原有Dashboard调度能力。

注意：如果使用企业内部邮箱发送，需要提前确认SMTP服务的地址、端口、授权码等配置信息，避免触发邮箱安全拦截规则。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者theog