我们正在kubernetes上运行spark来访问kerberized hdfs集群。我们可以使用hdfs委托令牌从单个用户访问数据，也可以使用服务键表从服务帐户访问数据。
但是，我们希望在同一spark作业中读取/写入来自多个hdfs帐户的数据。特别地：
从用户帐户读取、处理数据，然后将结果保存到属于服务帐户的目录中，作为作业的中间步骤（用于在用户之间缓存/共享）。
从同一作业中的用户帐户和服务帐户读取。
到目前为止，我能找到的所有文档都只涉及每个spark作业只有一个kerberos用户的场景。
在单个spark作业中是否可以使用多个kerberos凭据？也就是说，当从 hdfs://mycluster/user/a 使用用户a的凭据，并且在从 hdfs://mycluster/user/b 是否使用用户b的凭据？我们以编程方式启动spark，作为一个更大的scala程序的一部分。
我们可以通过直接使用hadoop hdfs api从java程序访问多个用户帐户，方法如下：

val ugi1 = UserGroupInformation.loginUserFromKeytabAndReturnUGI(user1, keytab1)
val ugi2 = UserGroupInformation.loginUserFromKeytabAndReturnUGI(user2, keytab2)
val fs1 = ugi1.doAs(new PrivilegedAction[Unit] {
 override def run(): Unit = {
   FileSystem.get(...)
 }
})
val fs2 = ugi2.doAs(new PrivilegedAction[Unit] {
  override def run(): Unit = {
    FileSystem.get(...)
  }
})
// Code using fs1 and fs2

我们希望从spark作业（在kubernetes集群上运行）中执行类似的操作。这可能吗？如果是，我们怎么做？