如何使用PySpark将Databricks连接至SFTP服务器？可行性及代码问题咨询

连接现状说明 #

目前Databricks已经支持多种方式连接SFTP Server，不再是一年前无法通过Spark连接的状态，常用方案包括：

• Spark原生支持：Databricks Runtime 10.4及以上版本原生支持sftp文件系统，可直接通过Spark API读取/写入SFTP上的文件，示例代码：

  spark.read.csv("sftp://<用户名>:<密码>@<SFTP主机>:<端口>/文件路径")
  

  注意：敏感信息如密码建议通过Databricks Secrets管理，避免明文暴露。
• 第三方库实现：可使用Python的paramiko库、Scala/Java的jsch或apache-commons-vfs库编写自定义逻辑，实现SFTP的文件传输与操作。
• 外部位置配置：部分云环境下的Databricks可通过配置外部位置（External Locations）配合SFTP连接器，实现更便捷的访问管理。

代码问题排查方向 #

针对你提到的过往问答中的代码使用问题，常见排查点如下：

• 依赖缺失：确认集群已安装代码所需的依赖包（如Python环境需安装paramiko，Scala需引入com.jcraft:jsch依赖）。
• 网络与权限：检查SFTP服务器的防火墙是否开放对应端口（默认22），以及所用账号是否拥有目标路径的读写权限。
• 认证问题：密钥认证需确保私钥配置正确且有权限，密码认证需确认凭据无误，优先使用Databricks Secrets存储敏感信息。
• 路径格式：确认SFTP路径格式正确，非默认端口需明确指定，例如sftp://host:2222/path/to/file。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Patterson