这篇文章给大家聊聊关于深入解析Seatunnel：下一代数据处理平台的技术揭秘，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。
转换连接器：转换器——将原始数据源数据转换为目标源连接器的工具。
slink连接器：写入目标数据源连接器，支持关系型、非关系型、图数据库等55种数据库。
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执行引擎选择
SeaTunnel 引擎：
这是SeaTunnel自带的执行引擎，用于数据同步。提供高效、稳定的数据处理能力。
阿帕奇火花：
Spark 是一种快速、通用的大规模数据处理引擎。 SeaTunnel可以与Spark紧密集成，利用Spark的分布式计算能力来处理数据流。
阿帕奇弗林克：
Flink 是一个流处理框架，用于处理无界和有界数据流。 SeaTunnel支持Flink引擎，允许用户构建实时数据流处理应用程序。
部署
（略）
注意，在多节点情况下，读取本地文件时需要进行策略处理，否则有时可能会报文件未找到的错误。
查看部署引擎
# 假设您已将SeaTunnel的bin目录添加到PATH环境变量中
# 可以使用--help或-h参数来获取帮助信息
# 对于基于Spark 的SeaTunnel
./start-waterdrop-spark.sh --help
# 或者其他可能的启动脚本
./start-seatunnel.sh --help
# 或者查看具体配置文件的帮助（如果支持）
./start-waterdrop-spark.sh -c config/your-config.conf --help
执行文件样例
env {
# 您可以在这里设置SeaTunnel环境配置
执行并行度=10
job.mode="批量"
检查点.间隔=10000
}
来源{
jdbc {
结果表名称="fake1"
url="jdbc:oracle:thin:@10.1.0.10:1521:ora11g"
驱动程序="oracle.jdbc.OracleDriver"
用户="姓名"
密码="密码"
批量大小=1000
查询="从ALARM_LOG中选择*"
}
}
转换{
}
下沉{
安慰{
#控制台打印表数据
源表名称="fake1"
}
}四部分：
env：在SeaTunnel中，env通常用于设置与运行环境相关的参数或配置。source：用于定义SeaTunnel需要从哪里获取数据，并将获取的数据用于下一步。您可以同时定义多个源，每个源都有自己的特定参数来定义如何获取数据。 SeaTunnel会提取每个source会用到的参数，比如result_table_name参数，用于指定当前source生成的数据的名称，方便后续其他模块使用。transform：当有数据源可用时，业务可能需要对数据进行进一步的处理，因此SeaTunnel 提供了转换模块transform。在SeaTunnel中，transform只能用于对数据进行一些简单的转换，例如将一列数据转换为大写或小写，更改列名，或者将一列拆分为多列。同时transform作为中间处理模块，可以同时使用result_table_name和source_table_name进行配置。sink:sink 用于定义SeaTunnel需要向何处写入数据。当定义多个源和转换时，每个源和转换读取哪些数据，需要使用result_table_name 和source_table_name 这两个键进行配置。每个源都会配置一个result_table_name 来指示生成的数据源的名称。其他转换和接收模块可以使用source_table_name来引用相应的数据源名称。
其中源数据写法：
jdbc连接本地文件：
本地文件{
结果表名称="fake1"
分隔符="\|"
忽略第一行=false
路径="/tmp/seatunnel/alarmlog.txt"
文件格式类型="文本"
datatime_format="yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
模式{
字段{
ID=字符串
味精=字符串
}
}
}
jdbc连接oracle:
jdbc {
url="jdbc:oracle:thin:@10.1.0.10:1521:ora11g"
驱动程序="oracle.jdbc.OracleDriver"
用户="姓名"
密码="密码"
批量大小=1000
查询="从ALARM_LOG中选择*"
}
}
jdbc连接mysql:
jdbc {
url="jdbc:mysql://10.1.1.1:3306/demo?useSSL=falseuseUnicode=truecharacterEncoding=utf-8"
驱动程序="com.mysql.cj.jdbc.Driver"
用户="根"
密码="root"
批量大小=1000
结果表名称="fake1"
查询="从d_sesl 选择*"
}
其中目标数据写法（sink）：
#打印控制台
安慰{
}
#下载到数据库
jdbc {
url="jdbc:mysql://10.1.1.10:3306/demo?useSSL=falseuseUnicode=truecharacterEncoding=utf-8"
驱动程序="com.mysql.cj.jdbc.Driver"
用户="根"
密码="1234"
批量大小=1000
writeMode="insert" # 或者根据需要使用"update"
fieldNames=["id","je","se"] # 目标表对应的字段名
query="插入d_sesl(id,je,se) 值(?)"
}
启动执行文件
查看seatunnel执行状态
#ps aux 和ps -ef
辅助| grep Seatunnel 启动可执行文件并查看结果
# 在bin目录下，命令
#完整日志执行本地节点？
./bin/seatunnel.sh --config -e 本地
#简洛格
./bin/seatunnel.sh --configimage.png
seatunnel将本地文件读取存入oracle数据库完整样例
env {
执行并行度=10
job.mode="批量"
检查点.间隔=10000
}
来源{
本地文件{
结果表名称="fake1"
分隔符="\|"
忽略第一行=false
路径="/tmp/seatunnel/alarmlog.txt"
文件格式类型="文本"
datatime_format="yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
模式{
字段{
ID=字符串
序列号=字符串
CLEARTIME=字符串
SENDMSG=字符串
味精=字符串
}
}
}
}
转换{
}
下沉{
jdbc {
url="jdbc:oracle:thin:@10.10.0.10:1521:ora11g"
驱动程序="oracle.jdbc.OracleDriver"
用户="使用"
密码="密码"
批量大小=1000
写入模式="插入"
fieldNames=["ID","SERIALNUM","CREATETIME","SENDMSG","MSG"] # 目标表对应的字段名
query="插入ALARM_LOG(ID,SERIALNUM,CREATETIME,SENDMSG,MSG) 值(?TO_DATE(?"YYYY-MM-DD HH24:MI:SS"),)"
}
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用户评论
这款数据管线工具挺不错的，听说能处理超大规模的数据。
有7位网友表示赞同！
之前用过传统的 ETL 工具，感觉Seatunnel的速度更快，效率更高。
有7位网友表示赞同！
对开源社区很友好，文档也很详细易懂，学习起来挺方便的。
有9位网友表示赞同！
现在企业数据处理越来越重要了，Seatunnel能帮我轻松搞定各种数据问题？
有17位网友表示赞同！
听说可以支持多种数据库和云平台，很实用的工具。
有13位网友表示赞同！
终于有一个全方位的工具可以解决数据抽取、转换和加载的需求。
有19位网友表示赞同！
对于数据迁移来说，Seatunnel显得非常快速高效。
有17位网友表示赞同！
以前在数据清洗上浪费了好多时间，现在有了Seatunnel可以省去很多麻烦。
有16位网友表示赞同！
期待Seatunnel能够支持更多的技术和应用场景！
有6位网友表示赞同！
这个名字还挺有创意的，像坐火车一样顺畅高效地传输数据。
有6位网友表示赞同！
作为一款开源工具，社区的支持非常重要，希望Seatunnel能持续发展壮大。
有18位网友表示赞同！
学习一下Seatunnel的使用方法，应该可以提升工作的效率。
有17位网友表示赞同！
这个名字让人联想到极速的数据传输速度。
有10位网友表示赞同！
数据分析和挖掘需要可靠的数据管线，Seatunnel是个不错的选择。
有9位网友表示赞同！
使用开源工具感觉更自由，也能学习到更多技术经验。
有8位网友表示赞同！
Seatunnel是不是可以解决实时数据处理的需求呢？
有14位网友表示赞同！
想了解一下Seatunnel的性能特点和局限性？
有7位网友表示赞同！
希望Seatunnel的用户社区越来越活跃！
有5位网友表示赞同！
这个工具是否适用于个人项目的开发场景？
有17位网友表示赞同！
在使用Seatunnel的过程中，有哪些需要注意的事项呢？
有5位网友表示赞同！