SQL DDL to parse JSON schema file的问题是，希望使用scala.util.parsing.combinator包来定义一个解析JSON模式文件的SQL DDL解析器。

问题的原因是，希望能够使用已有的scala.util.parsing.combinator包来解析JSON模式文件，以便进一步处理。为了实现这一目的，需要定义一个特定的解析器，该解析器可以将JSON字符串解析为词法流。

解决方法是，使用Scala编程语言中的scala.util.parsing.combinator包来定义一个JSON解析器。通过继承JavaTokenParsers类并重写其中的方法，可以定义一个适用于解析JSON字符串的解析器。在定义解析器时，需要考虑JSON的语法规则，例如对象、数组、字符串、数字等。可以使用特定的语法规则来定义解析器中不同元素之间的关系。

下面是一个示例代码，展示了如何使用scala.util.parsing.combinator包来定义一个JSON解析器：

import scala.util.parsing.combinator._
class JSON extends JavaTokenParsers {
  def value: Parser[Any] = obj | arr | stringLiteral | floatingPointNumber | "null" | "true" | "false"
  def obj: Parser[Any] = "{"~repsep(member, ",")~"}"
  def arr: Parser[Any] = "["~repsep(value, ",")~"]"
  def member: Parser[Any] = stringLiteral~":"~value
}

通过使用上述代码，我们可以将JSON字符串解析为词法流，从而进行进一步的处理。这样就可以定义一个用于解析JSON模式文件的SQL DDL解析器。通过阅读相关文档，您可以进一步了解如何定义您自己的SQL DDL解析器。

总结起来，SQL DDL to parse JSON schema file的问题的出现是因为希望使用scala.util.parsing.combinator包来定义一个解析JSON模式文件的SQL DDL解析器。解决方法是使用scala.util.parsing.combinator包来定义一个JSON解析器，并根据JSON的语法规则来定义解析器中不同元素之间的关系。通过这样的解析器，可以将JSON字符串解析为词法流，从而进行进一步的处理。

问题的出现原因是，需要将一个SQL DDL语句解析成JSON schema文件的格式。解决方法是使用Scala编写一个解析器，通过正则表达式匹配SQL DDL语句的各个部分，并将其转换成对应的JSON格式。

下面是一个示例代码，首先定义了一个Regex类，用于支持正则表达式的匹配。然后定义了一个toJson方法，用于将解析后的结果转换成JSON格式。最后定义了一个parse方法，用于解析SQL DDL语句，并返回对应的表名和列信息。

object Parser {
  implicit class Regex(sc: StringContext) {
    def r = new util.matching.Regex(sc.parts.mkString, sc.parts.tail.map(_ => "x"): _*)
  }
  
  def toJson(tablename: String, columns: Seq[(String,String)]): String = {
    val columnList: List[JSONObject] = columns.toStream.map(x => JSONObject(Map("columnname" -> x._1, "datatype" -> x._2))).toList
    JSONArray(List(JSONObject(Map("tableName" -> tablename, "columns" -> JSONArray(columnList))))).toString()
  }
  
  def parse(lines: Seq[String]): (String, Seq[(String,String)]) = {
    lines.mkString("").toLowerCase match {
      case r"create\s+table\s+(\S+)${tablename}\s+\((.+)${columns}\).*" =>
        val columnWithType: immutable.Seq[(String, String)] = columns.split(",").toStream
          .map(x => x.split("\\s+"))
          .map(x => (x.head.toLowerCase, x(1).toLowerCase))
        (tablename, columnWithType)
      case _ => ("",Seq.empty)
    }
  }
}

要测试这个解析器，可以使用以下代码：

val data: (String, Seq[(String, String)]) = Parser.parse(Seq("CREATE TABLE TEMP (", "ID INT,", "NAME STRING)"))
println(Parser.toJson(data._1, data._2))

以上代码将解析SQL DDL语句"CREATE TABLE TEMP (ID INT, NAME STRING)"，并将解析结果转换成JSON格式进行输出。

问题出现的原因是在处理DDL语句时，需要将其转换为JSON格式的字符串，并以JSON文件的形式保存在HDFS或Amazon S3上。然而，在处理包含多个DDL语句的文件时，如果文件中存在注释，则需要避免将注释部分包含在转换后的JSON字符串中。

为了解决这个问题，可以使用以下Scala代码逻辑来处理DDL语句：

import org.apache.spark.sql.types._
import spark.implicits._
val createSql = "CREATE TABLE TEMP (ID INT, NAME STRING)"
var jsonString = """[{"tableName":"""" + createSql.split(" ")(2).toLowerCase + "\"," + "\"columns\":["
createSql.split(s"\\(")(1).split(s"\\)")(0).split(",").map(r => {
jsonString += "{" + "\"columnname\": " + "\"" + r.trim.split(" ")(0).toLowerCase + "\"," + "\"datatype\": " + "\"" + r.trim.split(" ")(1).toLowerCase + "\"},"
})
jsonString = jsonString.patch(jsonString.lastIndexOf(','), "", 1) + "]}]"
val schema: StructType = null
val reader = spark.read
Option(schema).foreach(reader.schema)
val df = reader.json(sc.parallelize(Array(jsonString)))
df.coalesce(1).write.json("<targetlocation>")

以上代码会将DDL语句转换为JSON格式的字符串，并将其保存为一个包含tableName和columns属性的JSON数组。然后，使用Spark的DataFrame API中的write.json方法将DataFrame保存为JSON文件。

如果需要处理包含多个DDL语句的文件，并且文件中存在注释，则可以使用上述代码中的逻辑。注释部分可以使用"--"表示，需要将其从DDL语句中排除。

以上方法已经在实际使用中成功运行，如果对此有任何疑问，请随时联系。