本文为Apache SeaTunnel SftpFile 是指通过 SFTP（Secure File Transfer Protocol）协议进行文件操作的对象或组件。在网络编程和数据集成中，SFTPFile 通常用来表示和操作存储在远程 SFTP 服务器上的文件。SFTP 是一种安全的文件传输协议，基于 SSH（Secure Shell）协议，提供了加密的文件传输和远程文件操作功能。
Spark
从 SFTP 文件服务器读取数据。
使用 SftpFile 连接器，需要以下依赖项。可以通过 install-plugin.sh 下载，也可以从 Maven 中央仓库获取。
如果你使用的是 Spark/Flink，请确保 Spark/Flink 集群已经集成了 Hadoop。Hadoop 2.x 版本已通过测试。
如果使用 SeaTunnel 引擎，安装 SeaTunnel 引擎时会自动集成 Hadoop JAR 包。可以在 ${SEATUNNEL_HOME}/lib 目录下检查这个 JAR 包是否存在。
为了支持更多的文件类型，我们做了一些妥协，所以在内部访问 Sftp 时我们使用了 HDFS 协议，这个连接器需要一些 Hadoop 依赖项，且仅支持 Hadoop 版2.9.X+ 版本。
文件没有特定的类型列表，我们可以通过在配置中指定模式来指示要将哪个 SeaTunnel 数据类型转换为相应的数据。
SeaTunnel 数据类型 STRING SHORT INT BIGINT BOOLEAN DOUBLE DECIMAL FLOAT DATE TIME TIMESTAMP BYTES ARRAY MAP
名称 类型 必填 默认值 描述 host 字符串 是 - 目标 SFTP 主机地址 port 整数 是 - 目标 SFTP 端口号 user 字符串 是 - 目标 SFTP 用户名 password 字符串 是 - 目标 SFTP 密码 path 字符串 是 - 源文件路径 file_format_type 字符串 是 - 请查看下文的 #file_format_type file_filter_pattern 字符串 否 - 用于文件过滤的过滤器模式。 delimiter 字符串 否 01 字段分隔符，用于告诉连接器如何在读取文本文件时切割字段。默认 01，与 Hive 的默认分隔符相同。 parse_partition_from_path 布尔型 否 true 控制是否从文件路径中解析分区键和值。 oss://hadoop-cluster/tmp/seatunnel/parquet/name=tyrantlucifer/age=26不要在模式选项中定义分区字段 。 date_format 字符串 否 yyyy-MM-dd 日期类型的格式，用于告诉连接器如何将字符串转换为日期，支持以下格式：yyyy-MM-dd yyyy.MM.dd yyyy/MM/dd，默认 yyyy-MM-dd。 datetime_format 字符串 否 yyyy-MM-dd HH:mm:ss 日期时间类型的格式，用于告诉连接器如何将字符串转换为日期时间，支持以下格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss yyyy.MM.dd HH:mm:ss yyyy/MM/dd HH:mm:ss yyyyMMddHHmmss，默认 yyyy-MM-dd HH:mm:ss。 time_format 字符串 否 HH:mm:ss 时间类型的格式，用于告诉连接器如何将字符串转换为时间，支持以下格式：HH:mm:ss HH:mm:ss.SSS，默认 HH:mm:ss。 skip_header_row_number 长整型 否 0 跳过前几行，仅对 txt 和 csv 文件有效。skip_header_row_number = 2 sheet_name 字符串 否 - 读取工作簿的工作表名称，仅在文件格式为 Excel 时使用。 schema 配置项 否 - 请查看下文的 #schema 通用选项 否 - Source 插件通用参数，请参考 Source通用选项 获取详细信息。
支持以下文件类型：text csv parquet orc json excel json，需要配置 Schema 模式选项，向连接器说明如何解析数据为你需要所需的 Row。
{"code": 200, "data": "get success", "success": true} 也可以将多个数据保存在一个文件中，并通过换行符进行分隔：
{"code": 200, "data": "get success", "success": true}{"code": 300, "data": "get failed", "success": false} 需要按照以下方式配置 Schema：
schema { fields { code = int data = string success = boolean }} 连接器将生成以下数据：
code data success 200 获取成功 true 如果将文件类型指定为 parquet 或 orc，则无需指定模式选项，连接器可以自动查找上游数据的模式。 如果将文件类型指定为 text 或 csv，则可以选择是否指定模式信息或不指定。
例如，上游数据如下：
tyrantlucifer#26#male 如果不配置 Schema，Connector 将这样处理上游数据：
如果分配数据模式，则除了 CSV 文件类型外，还应分配选项 delimiter。
内容 tyrantlucifer#26#male 如果配置了数据 Schema，除了CSV文件类型，还需要配置选项分隔符。
需要配置 Schema 和分隔符如下：
delimiter = "#"schema { fields { name = string age = int gender = string }} 连接器将生成以下数据：
fields [配置项]
以下示例演示了如何创建一个数据同步任务，从 Sftp 读取数据并在本地客户端上打印出来：
# 设置要执行的任务的基本配置env { execution.parallelism = 1 job.mode = "BATCH"}# 创建连接到 Sftp 的源source { SftpFile { host = "sftp" port = 22 user = seatunnel password = pass path = "tmp/seatunnel/read/json" file_format_type = "json" result_table_name = "sftp" schema = { fields { c_map = "map<string, string>" c_array = "array<int>" c_string = string c_boolean = boolean c_tinyint = tinyint c_smallint = smallint c_int = int c_bigint = bigint c_float = float c_double = double c_bytes = bytes c_date = date c_decimal = "decimal(38, 18)" c_timestamp = timestamp c_row = { C_MAP = "map<string, string>" C_ARRAY = "array<int>" C_STRING = string C_BOOLEAN = boolean C_TINYINT = tinyint C_SMALLINT = smallint C_INT = int C_BIGINT = bigint C_FLOAT = float C_DOUBLE = double C_BYTES = bytes C_DATE = date C_DECIMAL = "decimal(38, 18)" C_TIMESTAMP = timestamp } } } }}# 控制台打印读取的 Sftp 数据sink { Console { parallelism = 1 }}
