Scala读取含//的文件路径失败，如何正确处理特殊字符？

首先要明确：Scala的Source.fromFile只能读取本地文件系统（或已挂载到本地的存储）的文件，它基于JVM的File API实现，根本不支持dfss://这类分布式存储协议的路径——这才是你报错的核心原因，和路径里的//被识别为单个/没关系。

可行解决方案 #

方案1：使用对应分布式存储的官方SDK读取 #

从你的变量名和路径格式来看，存储大概率是Azure Data Lake Storage，可直接用Azure官方Scala SDK读取文件：

import com.azure.storage.file.datalake.DataLakeFileClient
import com.azure.storage.file.datalake.DataLakeFileSystemClient
import com.azure.storage.file.datalake.DataLakeServiceClientBuilder

// 初始化服务客户端
val serviceClient = new DataLakeServiceClientBuilder()
  .endpoint(s"https://${source_full_storage_account_name}.dfs.core.windows.net")
  .credential(/* 填入你的身份凭证，比如DefaultAzureCredential */)
  .buildClient()

// 获取文件系统和文件客户端
val fileSystemClient: DataLakeFileSystemClient = serviceClient.getFileSystemClient("table1")
val fileClient: DataLakeFileClient = fileSystemClient.getFileClient(s"/test/Tables/${table_name}.sql")

// 读取文件内容
val upd_qry = new String(fileClient.readAllBytes())

方案2：将分布式存储挂载到本地 #

如果运行环境支持，可通过工具把ADLS存储挂载到本地文件系统（比如用Azure CLI的az storage fs mount命令），挂载后就能直接用Source.fromFile访问挂载后的本地路径。

方案3：基于Spark环境读取（大数据场景适配） #

如果你的代码在Spark集群中运行，用Spark API读取更便捷：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder().getOrCreate()
val upd_qry = spark.read.textFile(s"${dir}/${table_name}.sql").collect().mkString("\n")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user22067611