import ChangeLog from ‘../changelog/connector-file-ftp.md’;

FtpFile

Ftp 文件 Source 连接器

支持的引擎

Spark
Flink
SeaTunnel Zeta

关键特性

描述

从 FTP 文件服务器读取数据。

:::提示

如果您使用 Spark/Flink,为了使用此连接器,您必须确保您的 Spark/Flink 集群已经集成了 Hadoop。测试的 Hadoop 版本为 2.x。 如果您使用 SeaTunnel Engine,当您下载并安装 SeaTunnel Engine 时,它会自动集成 Hadoop 的 jar 包。您可以在 ${SEATUNNEL_HOME}/lib 目录下检查 jar 包以确认这一点。

:::

配置项

名称类型是否必填默认值
hoststring-
portint-
userstring-
passwordstring-
pathstring-
file_format_typestring-
connection_modestringactive_local
remote_verification_enabledbooleannotrue
delimiter/field_delimiterstring\001
read_columnslist-
parse_partition_from_pathbooleantrue
date_formatstringyyyy-MM-dd
datetime_formatstringyyyy-MM-dd HH:mm:ss
time_formatstringHH:mm:ss
skip_header_row_numberlong0
schemaconfig-
sheet_namestring-
xml_row_tagstring-
xml_use_attr_formatboolean-
csv_use_header_linebooleanfalse
file_filter_patternstring-
compress_codecstringnone
archive_compress_codecstringnone
encodingstringUTF-8
null_formatstring-
binary_chunk_sizeint1024
binary_complete_file_modebooleanfalse
common-options-
file_filter_modified_startstring-
file_filter_modified_endstring-

host [string]

目标 FTP 主机地址,必填项。

port [int]

目标 FTP 端口,必填项。

user [string]

目标 FTP 用户名,必填项。

password [string]

目标 FTP 密码,必填项。

path [string]

源文件路径。

remote_verification_enabled [boolean]

是否启用FTP数据通道的远程主机验证。默认值为 true

file_filter_pattern [string]

文件过滤模式,用于过滤文件。

该模式遵循标准正则表达式。详情请参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Regular_expression. 以下是一些示例。

文件结构示例:

/data/seatunnel/20241001/report.txt
/data/seatunnel/20241007/abch202410.csv
/data/seatunnel/20241002/abcg202410.csv
/data/seatunnel/20241005/old_data.csv
/data/seatunnel/20241012/logo.png

匹配规则示例:

示例 1匹配所有 .txt 文件,正则表达式:

/data/seatunnel/20241001/.*\.txt

该示例匹配结果为:

/data/seatunnel/20241001/report.txt

示例 2匹配所有以 abc 开头的文件,正则表达式:

/data/seatunnel/20241002/abc.*

该示例匹配结果为:

/data/seatunnel/20241007/abch202410.csv
/data/seatunnel/20241002/abcg202410.csv

示例 3匹配所有以 abc 开头的文件,且第四个字符为 h 或 g,正则表达式:

/data/seatunnel/20241007/abc[h,g].*

该示例匹配结果为:

/data/seatunnel/20241007/abch202410.csv

示例 4匹配第三级文件夹以 202410 开头且文件以 .csv 结尾的文件,正则表达式:

/data/seatunnel/202410\d*/.*\.csv

该示例匹配结果为:

/data/seatunnel/20241007/abch202410.csv
/data/seatunnel/20241002/abcg202410.csv
/data/seatunnel/20241005/old_data.csv

file_format_type [string]

文件类型,支持以下文件类型:

text csv parquet orc json excel xml binary markdown

如果您将文件类型指定为 json,您还需要指定 schema 选项以告诉连接器如何将数据解析为您所需的行。

例如:

上游数据如下:


{"code": 200, "data": "get success", "success": true}

您应按如下方式指定 schema:


schema { fields { code = int data = string success = boolean } }

连接器将生成如下数据:

codedatasuccess
200get successtrue

如果您将文件类型指定为 textcsv,您可以选择是否指定 schema 信息。

例如,上游数据如下:


tyrantlucifer#26#male

如果您不指定数据 schema,连接器将按如下方式处理上游数据:

content
tyrantlucifer#26#male

如果您指定数据 schema,您还需要指定 field_delimiter 选项(CSV 文件类型除外)。

您应按如下方式指定 schema 和分隔符:


field_delimiter = "#" schema { fields { name = string age = int gender = string } }

连接器将生成如下数据:

nameagegender
tyrantlucifer26male

如果您将文件类型指定为 binary,SeaTunnel 可以同步任何格式的文件, 例如压缩包、图片等。简而言之,任何文件都可以同步到目标位置。 在这种情况下,您需要确保源和接收端同时使用 binary 格式进行文件同步。 您可以在下面的示例中找到具体用法。

如果您将文件类型指定为 markdown,SeaTunnel 可以解析 markdown 文件并提取结构化数据。 markdown 解析器提取各种元素,包括标题、段落、列表、代码块、表格等。 每个元素都转换为具有以下架构的行:

  • element_id:元素的唯一标识符
  • element_type:元素类型(Heading、Paragraph、ListItem 等)
  • heading_level:标题级别(1-6,非标题元素为 null)
  • text:元素的文本内容
  • page_number:页码(默认:1)
  • position_index:文档中的位置索引
  • parent_id:父元素的 ID
  • child_ids:子元素 ID 的逗号分隔列表

注意:Markdown 格式仅支持读取,不支持写入。

connection_mode [string]

目标 FTP 连接模式,默认为主动模式,支持以下模式:

active_local passive_local

delimiter/field_delimiter [string]

delimiter 参数将在 2.3.5 版本后弃用,请使用 field_delimiter 代替。

仅在文件格式为 text 时需要配置。

字段分隔符,用于告诉连接器如何切分字段。

默认值为 \001,与 Hive 的默认分隔符相同。

parse_partition_from_path [boolean]

控制是否从文件路径中解析分区键和值。

例如,如果您从路径 ftp://hadoop-cluster/tmp/seatunnel/parquet/name=tyrantlucifer/age=26 读取文件,

文件中的每条记录数据将添加以下两个字段:

nameage
tyrantlucifer26

提示:不要在 schema 选项中定义分区字段

date_format [string]

日期类型格式,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

默认值为 yyyy-MM-dd

datetime_format [string]

日期时间类型格式,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

默认值为 yyyy-MM-dd HH:mm:ss

time_format [string]

时间类型格式,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

默认值为 HH:mm:ss

skip_header_row_number [long]

跳过前几行,仅适用于 txt 和 csv 文件。

例如,设置如下:

skip_header_row_number = 2

SeaTunnel 将从源文件中跳过前 2 行。

schema [config]

仅在文件格式类型为 text、json、excel、xml 或 csv(或其他无法从元数据中读取 schema 的格式)时需要配置。

上游数据的 schema 信息。

read_columns [list]

数据源的读取列列表,用户可以使用它来实现字段投影。

sheet_name [string]

读取工作簿中的工作表,仅在文件格式类型为 excel 时使用。

xml_row_tag [string]

仅在文件格式为 xml 时需要配置。

指定 XML 文件中数据行的标签名称。

xml_use_attr_format [boolean]

仅在文件格式为 xml 时需要配置。

指定是否使用标签属性格式处理数据。

csv_use_header_line [boolean]

仅在文件格式为 csv 时可以选择配置。 是否使用标题行来解析文件, 标题行 与 RFC 4180 匹配

compress_codec [string]

文件的压缩编解码器,支持的详细信息如下:

  • txt: lzo none
  • json: lzo none
  • csv: lzo none
  • orc/parquet:
    自动识别压缩类型,无需额外设置。

archive_compress_codec [string]

归档文件的压缩编解码器,支持的详细信息如下:

archive_compress_codec文件格式归档压缩后缀
ZIPtxt,json,excel,xml.zip
TARtxt,json,excel,xml.tar
TAR_GZtxt,json,excel,xml.tar.gz
GZtxt,json,excel,xml.gz
NONEall.*

注意:gz 压缩的 excel 文件需要压缩原始文件或指定文件后缀,例如 e2e.xls ->e2e_test.xls.gz

encoding [string]

仅在文件格式类型为 json、text、csv、xml 时使用。 读取文件的编码。此参数将通过 Charset.forName(encoding) 解析。

null_format [string]

仅在文件格式类型为 text 时使用。 用于定义哪些字符串可以表示为 null。

例如:\N

binary_chunk_size [int]

仅在 file_format_type 为 binary 时使用。

读取二进制文件的块大小(以字节为单位)。默认为 1024 字节。较大的值可能会提高大文件的性能,但会使用更多内存。

binary_complete_file_mode [boolean]

仅在 file_format_type 为 binary 时使用。

是否将完整文件作为单个块读取,而不是分割成块。启用时,整个文件内容将一次性读入内存。默认为 false。

file_filter_modified_start

按照最后修改时间过滤文件。 要过滤的开始时间(包括改时间),时间格式是:yyyy-MM-dd HH:mm:ss

file_filter_modified_end

按照最后修改时间过滤文件。 要过滤的结束时间(不包括改时间),时间格式是:yyyy-MM-dd HH:mm:ss

通用选项

源插件的通用参数,详情请参考 源通用选项

示例


FtpFile { path = "/tmp/seatunnel/sink/text" host = "192.168.31.48" port = 21 user = tyrantlucifer password = tianchao file_format_type = "text" schema = { name = string age = int } field_delimiter = "#" }

多表配置


FtpFile { tables_configs = [ { schema { table = "student" } path = "/tmp/seatunnel/sink/text" host = "192.168.31.48" port = 21 user = tyrantlucifer password = tianchao file_format_type = "parquet" }, { schema { table = "teacher" } path = "/tmp/seatunnel/sink/text" host = "192.168.31.48" port = 21 user = tyrantlucifer password = tianchao file_format_type = "parquet" } ] }

FtpFile { tables_configs = [ { schema { fields { name = string age = int } } path = "/apps/hive/demo/student" file_format_type = "json" }, { schema { fields { name = string age = int } } path = "/apps/hive/demo/teacher" file_format_type = "json" } }

传输二进制文件


env { parallelism = 1 job.mode = "BATCH" } source { FtpFile { host = "192.168.31.48" port = 21 user = tyrantlucifer password = tianchao path = "/seatunnel/read/binary/" file_format_type = "binary" binary_chunk_size = 2048 binary_complete_file_mode = false } } sink { // 您可以将本地文件传输到 s3/hdfs/oss 等。 FtpFile { host = "192.168.31.48" port = 21 user = tyrantlucifer password = tianchao path = "/seatunnel/read/binary2/" file_format_type = "binary" } }

过滤文件

env {
  parallelism = 1
  job.mode = "BATCH"
}

source {
  FtpFile {
    host = "192.168.31.48"
    port = 21
    user = tyrantlucifer
    password = tianchao
    path = "/seatunnel/read/binary/"
    file_format_type = "binary"
    // 文件示例 abcD2024.csv
    file_filter_pattern = "abc[DX]*.*"
  }
}

sink {
  Console {
  }
}

变更日志