首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

从Scala访问FTP文件

从Scala访问FTP文件需要使用第三方库,例如Apache Commons Net。以下是一个简单的示例代码,展示如何使用Apache Commons Net库从FTP服务器下载文件:

  1. 首先,需要在项目中添加Apache Commons Net库的依赖。如果使用Maven,可以在pom.xml文件中添加以下依赖:
代码语言:xml<dependency>
复制
 <groupId>commons-net</groupId>
 <artifactId>commons-net</artifactId>
 <version>3.8.0</version>
</dependency>
  1. 接下来,可以使用以下代码从FTP服务器下载文件:
代码语言:scala
复制
import org.apache.commons.net.ftp.FTPClient

object FtpDownload {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val ftpHost = "ftp.example.com"
    val ftpUsername = "username"
    val ftpPassword = "password"
    val remoteFilePath = "/remote/file/path.txt"
    val localFilePath = "/local/file/path.txt"

    val ftpClient = new FTPClient()
    try {
      ftpClient.connect(ftpHost)
      ftpClient.login(ftpUsername, ftpPassword)
      ftpClient.enterLocalPassiveMode()
      ftpClient.setFileType(FTPClient.BINARY_FILE_TYPE)
      val outputStream = new FileOutputStream(localFilePath)
      ftpClient.retrieveFile(remoteFilePath, outputStream)
      outputStream.close()
      println("File downloaded successfully.")
    } catch {
      case e: Exception =>
        println("Error while downloading file: " + e.getMessage)
    } finally {
      if (ftpClient.isConnected) {
        ftpClient.logout()
        ftpClient.disconnect()
      }
    }
  }
}

在上面的代码中,我们首先创建了一个FTPClient对象,然后连接到FTP服务器,登录并进入被动模式。接着,我们设置文件类型为二进制,并使用retrieveFile方法从FTP服务器下载文件到本地文件系统。最后,我们关闭FTP连接。

需要注意的是,这个示例代码仅供参考,实际使用时需要根据具体情况进行修改。例如,可以根据需要更改FTP服务器的主机名、用户名和密码,以及远程和本地文件路径。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • Spark 整体介绍

    Spark 是一个大数据运算框架,使用了DAG调度程序,比基于Hadoop MapReduce 运行速度提高了100倍以上     Spark 是一个通用框架,对于不同的运行场景都提供了对于的解决方案:         基于流式运算的 Spark Streaming框架         基于SQL 语法的 Spark SQL框架         基于图运算的 GraphX 框架         基于人工智能与机器学习的 MLlib 框架     Spark 可运行在 Yarn 框架上,还可以运行在独立的集群,Mesos,kubernetes 等集群上面,访问HDFS,HBase,Hive等上百种数据源     Spark 支持 Scala,Java,Python及R语言的快速编写     Spark 角色分为 HMaster,Worker俩种角色,Spark 启动命令为 Spark-Submit(简称Driver),      Spark 运算框架可以不基于Hadoop 框架进行数据运行,所以在配置conf文件时,不涉及 Hadoop 相关东西,在运算时,         如果数据存储或者需要写入到HDFS时,需要指定数据读取/写入命令         如果只是Local模式运行(调试模式),可以不基于HDFS     提示:[集群在运行过程中,涉及SSH访问,所以集群配置时一定需要免密登陆方可执行]     Spark 集群安装                 1. 配置文件修改             spart-env.xml    配置HMaster IP,端口             slave.sh 配置workers ip地址         2. 启动Spark集群             start-all.sh     Spark 高可用安装         可以采用,也可以不采用,根据自身条件而定         1. 安装Zookeeper 集群及配置Zookper集群,修改HMaster IP端口为Zookeeper 地址,并且启动             spart-env.xml         2. 启动Spark 集群             start-all.sh         3. 配置HMaster StandBy 进程 并且启动             hmaster-start.sh     提交Spark Sample任务         1.spart-submit classpath jarpath      Spark任务执行流程         Spark任务执行流程与Yarn任务执行流程类型         1. 首先客户端编写配置Configuration信息,打包Jar包,发起任务到HMaster         2. HMaster根据用户下发的任务信息,配置Worker个数及Worker对应的内存及CPU等,并且启动Worker;         3. Worker根据HMaster下发参数信息,并且与Client交互,获取对应的jar包等信息,然后启动Executor行数据处理(一个Worker下可以包含多个Executor)         4. 输出保存数据。     Yarn与Spark的对比         Yarn    ResourceManager   DataManager   YarnChild    (Job/Client)/ApplicationMastor                 Spark   HMaster           Worker        Executor    SparkSubmit     SparkShell 执行         SparkShell 可以理解为Spark的交互式编程窗口,在启动SparkShell那一瞬间,Spark任务已经启动,每个Work已经分配内存及CPU,等待执行任务,一般不采用SparkShell执行任务,不推荐。     Scala编写Spark                                     Spark对Scala的支持最好,Spark是用Scala语言开发的,所以Spark中包含了很多Scala特有的语法,这一点是其他语言所不能比拟的,所以编写Spark任务推荐使用Scala。         Spark 任务入口为SparkContext,首选需要创建SparkContent,然后就可以按照Spark任务执行流程进行编写,指定MapTask执行操作,ReduceTask执行操作,数据输入,数据输出等。

    01
    领券