版本：Next

Hdfs文件

Hdfs文件数据源连接器

支持的引擎

Spark
Flink
SeaTunnel Zeta

主要特性

在一次 pollNext 调用中读取分片中的所有数据。将读取的分片保存在快照中。

描述

从Hdfs文件系统中读取数据。

支持的数据源信息

数据源	支持的版本
Hdfs文件	hadoop 2.x 和 3.x

源选项

名称	类型	是否必须	默认值	描述
path	string	是	-	源文件路径。
file_format_type	string	是	-	我们支持以下文件类型：`text` `json` `csv` `orc` `parquet` `excel`。请注意，最终文件名将以文件格式的后缀结束，文本文件的后缀是 `txt`。
fs.defaultFS	string	是	-	以 `hdfs://` 开头的 Hadoop 集群地址，例如：`hdfs://hadoopcluster`。
read_columns	list	否	-	数据源的读取列列表，用户可以使用它实现字段投影。支持的文件类型的列投影如下所示：[text,json,csv,orc,parquet,excel]。提示：如果用户在读取 `text` `json` `csv` 文件时想要使用此功能，必须配置 schema 选项。
hdfs_site_path	string	否	-	`hdfs-site.xml` 的路径，用于加载 namenodes 的 ha 配置。
delimiter/field_delimiter	string	否	\001	字段分隔符，用于告诉连接器在读取文本文件时如何切分字段。默认 `\001`，与 Hive 的默认分隔符相同。
parse_partition_from_path	boolean	否	true	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 `hdfs://hadoop-cluster/tmp/seatunnel/parquet/name=tyrantlucifer/age=26` 读取文件，则来自文件的每条记录数据将添加这两个字段：[name:tyrantlucifer,age:26]。提示：不要在 schema 选项中定义分区字段。
date_format	string	否	yyyy-MM-dd	日期类型格式，用于告诉连接器如何将字符串转换为日期，支持的格式如下：`yyyy-MM-dd` `yyyy.MM.dd` `yyyy/MM/dd`，默认 `yyyy-MM-dd`。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，支持的格式如下：`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	string	否	HH:mm:ss	时间类型格式，用于告诉连接器如何将字符串转换为时间，支持的格式如下：`HH:mm:ss` `HH:mm:ss.SSS`，默认 `HH:mm:ss`。
remote_user	string	否	-	用于连接 Hadoop 的登录用户。它旨在用于 RPC 中的远程用户，不会有任何凭据。
krb5_path	string	否	/etc/krb5.conf	kerberos 的 krb5 路径。
kerberos_principal	string	否	-	kerberos 的 principal。
kerberos_keytab_path	string	否	-	kerberos 的 keytab 路径。
skip_header_row_number	long	否	0	跳过前几行，但仅适用于 txt 和 csv。例如，设置如下：`skip_header_row_number = 2`。然后 Seatunnel 将跳过源文件中的前两行。
file_filter_pattern	string	否	-	过滤模式，用于过滤文件。
schema	config	否	-	上游数据的模式字段。
sheet_name	string	否	-	读取工作簿的表格，仅在文件格式为 excel 时使用。
compress_codec	string	否	none	文件的压缩编解码器。
common-options		否	-	源插件通用参数，请参阅源通用选项获取详细信息。

delimiter/field_delimiter [string]

delimiter 参数在版本 2.3.5 后将被弃用，请改用 field_delimiter。

file_filter_pattern [string]

过滤模式，用于过滤文件。

这个过滤规则遵循正则表达式. 关于详情，请参考 https://en.wikipedia.org/wiki/Regular_expression 学习

这里是一些例子.

文件清单:

/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:

例子 1: 匹配所有txt为后缀名的文件，匹配正则为:

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

匹配的结果是:

/data/seatunnel/20241001/report.txt

例子 2: 匹配所有文件名以abc开头的文件，匹配正则为:

/data/seatunnel/20241002/abc.*

匹配的结果是:

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

例子 3: 匹配所有文件名以abc开头，并且文件第四个字母是 h 或者 g 的文件, 匹配正则为:

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

匹配的结果是:

/data/seatunnel/20241007/abch202410.csv

例子 4: 匹配所有文件夹第三级以 202410 开头并且文件后缀名是.csv的文件, 匹配正则为:

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

匹配的结果是:

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

compress_codec [string]

文件的压缩编解码器及支持的详细信息如下所示：

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。

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。测试过的 hadoop 版本是 2.x。如果您使用 SeaTunnel Engine，则在下载和安装 SeaTunnel Engine 时会自动集成 hadoop jar。您可以检查 ${SEATUNNEL_HOME}/lib 下的 jar 包来确认这一点。

任务示例

简单示例:

此示例定义了一个 SeaTunnel 同步任务，从 Hdfs 中读取数据并将其发送到 Hdfs。

# 定义运行时环境
env {
  parallelism = 1
  job.mode = "BATCH"
}

source {
  HdfsFile {
  schema {
    fields {
      name = string
      age = int
    }
  }
  path = "/apps/hive/demo/student"
  type = "json"
  fs.defaultFS = "hdfs://namenode001"
  }
  # 如果您想获取有关如何配置 seatunnel 和查看源插件完整列表的更多信息，
  # 请访问 https://seatunnel.apache.org/docs/connector-v2/source
}

transform {
  # 如果您想获取有关如何配置 seatunnel 和查看转换插件完整列表的更多信息，
    # 请访问 https://seatunnel.apache.org/docs/category/transform-v2
}

sink {
    HdfsFile {
      fs.defaultFS = "hdfs://hadoopcluster"
      path = "/tmp/hive/warehouse/test2"
      file_format = "orc"
    }
  # 如果您想获取有关如何配置 seatunnel 和查看接收器插件完整列表的更多信息，
  # 请访问 https://seatunnel.apache.org/docs/connector-v2/sink
}

Filter File

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

source {
  HdfsFile {
    path = "/apps/hive/demo/student"
    file_format_type = "json"
    fs.defaultFS = "hdfs://namenode001"
    file_filter_pattern = "abc[DX]*.*"
  }
}

sink {
  Console {
  }
}

Hdfs文件

支持的引擎​

主要特性​

描述​

支持的数据源信息​

源选项​

delimiter/field_delimiter [string]​

file_filter_pattern [string]​

compress_codec [string]​

提示​

任务示例​

简单示例:​

Filter File​

支持的引擎

主要特性

描述

支持的数据源信息

源选项

delimiter/field_delimiter [string]

file_filter_pattern [string]

compress_codec [string]

提示

任务示例

简单示例:

Filter File