什么是Seatunnel

SeaTunnel 是一款极简易用、性能卓越的分布式数据集成平台。它以轻量高效的架构设计，为用户提供了一站式数据集成解决方案，可轻松实现跨系统、跨格式的数据实时 / 批量同步与处理。凭借极致优化的执行引擎，SeaTunnel 在海量数据场景下依然能保持稳定高效的传输性能，帮助企业快速构建低成本、高可靠的数据流动管道，赋能数据驱动的业务创新。

官方文档:
https://seatunnel.apache.org/docs/about

1.多源数据采集

• 支持丰富的数据源：包括关系型数据库（MySQL、PostgreSQL）、NoSQL（MongoDB、Elasticsearch）、云存储（S3、OSS）、消息队列（Kafka、Pulsar）、日志系统（Logstash、Flume）等。
• 异构数据源集成：可无缝对接不同技术栈的数据源，实现数据统一汇聚。

2.数据转换与处理

• 内置丰富的转换算子：支持数据清洗（过滤、去重、格式转换）、聚合计算、字段映射、SQL 查询等操作。
• 自定义插件扩展：基于 Java/Scala 开发自定义转换逻辑，满足复杂业务需求。

3.高性能数据同步

• 批量与实时双模式：支持批处理（Spark、Flink）和流处理（Flink、Streams）两种执行引擎。
• 断点续传：在任务失败或中断时，可从上次断点处恢复，避免数据重复处理。

4.任务调度与监控

• 可视化任务编排：通过 Web 界面或配置文件定义数据流程，支持 DAG（有向无环图）任务调度。
• 实时监控与告警：监控任务状态、数据流量、处理延迟等指标，支持异常告警和邮件通知。

5.数据质量保障

• 数据校验机制：支持字段完整性、格式合法性、业务规则等校验，确保数据质量。
• 错误数据处理：捕获和隔离异常数据，提供错误日志和修复机制。

二、关键特点

1.高性能设计

• 内存优化：采用内存预分配和对象复用技术，减少 GC 开销。
• 并行处理：基于分布式计算框架，支持数据分片和并行传输。
• 零拷贝机制：在数据传输过程中避免不必要的内存拷贝，提升吞吐量。

2.易用性与灵活性

• 配置化驱动：通过简单的 YAML/JSON 配置文件定义任务，无需编写代码。
• 插件化架构：支持插件热插拔，方便扩展新的数据源和处理逻辑。
• 统一 API 接口：提供 RESTful API 和 CLI 工具，支持自动化集成。

3.高可靠性

• Exactly-Once 语义：在流处理场景中确保数据仅处理一次，避免数据丢失或重复。
• 故障自动恢复：节点故障时自动迁移任务，保证系统稳定性。
• 事务性写入：支持原子性写入目标系统，确保数据一致性。

4.资源高效利用

• 资源隔离：通过容器化部署实现任务间资源隔离，避免互相干扰。
• 动态资源调整：根据数据量和负载自动调整计算资源，降低成本。

5.安全与合规

• 数据加密：支持传输层和存储层的数据加密，保护敏感信息。
• 访问控制：基于角色的权限管理，控制用户对数据源和任务的访问。
• 审计日志：记录所有操作和数据流向，满足合规性要求。

三、技术架构

SeaTunnel 采用分层架构设计：

四、应用场景

1. 数据仓库 ETL：从多个业务系统抽取数据，清洗转换后加载到数据仓库。
2. 实时数据同步：将业务数据库变更实时同步到分析系统或缓存。
3. 日志收集与分析：聚合多源日志数据，进行实时监控和分析。
4. 数据湖构建：将结构化和非结构化数据统一存储到数据湖。
5. 异构系统集成：连接不同技术栈的系统，实现数据互通。

五、性能指标

• 单节点吞吐量：支持每秒处理百万级记录。
• 端到端延迟：实时场景下延迟低至毫秒级。
• 资源利用率：相比传统 ETL 工具，资源消耗降低 30%-50%。

六、与其他工具的对比

源码

https://github.com/apache/seatunnel

Seatunnel前端源码

https://github.com/apache/seatunnel-web 目前并没有发布release，使用master分支可能不太稳定。

Seatunnel安装

1) 服务器

2) 安装路径

/home/app/apache-seatunnel-2.3.3

/home/app/flink-1.15.3

3) 修改所需connector

vi config/plugin_config

4) 安装connector插件

sh bin/install-plugin.sh 2.3.3

5) 添加所需依赖

jdbc依赖目录plugins/jdbc/lib

6) 其他插件(Transform)依赖目录

lib

7) 配置FLINK_HOME

vi config/seatunnel_env.sh

配置文件详解

env {# 用于添加一些引擎可选参数，无论哪个引擎(Spark或Flink)，此处都需要填写相应的可选参数。

execution.parallelism = 10# 此参数配置源和接收的并行度。

job.mode = "BATCH"# 通过job可以配置任务是批处理模式还是流模式。

# 其余参数详见: https://seatunnel.apache.org/docs/2.3.3/concept/JobEnvConfig

}

source{ # 配置数据源插件，详见: https://seatunnel.apache.org/docs/2.3.3/category/source-v2

Jdbc { # jdbc插件

url = "jdbc:mysql://xxx.xxx.xxx.xxx:3306/test" # jdbc url

driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver" # driver class

user = "root"

password = "dataS*(x2021"

query = "SELECT * FROM test_1" # 查询语句

result_table_name = "test_1" # 设置输出的表名

}

}

transform {

# 配置转换插件，详见 https://seatunnel.apache.org/docs/transform-v2/sql

FieldMapper { # 字段映射插件

source_table_name = "test_1" #设置source输出的表名

result_table_name = "test_2" #输出表名

field_mapper = { # 字段映射

id = code

name = name

create_time = create_time

code = test_text

}

}

}

sink { # 配置目标数据源插件，详见https://seatunnel.apache.org/docs/category/sink-v2

jdbc { # jdbc插件

source_table_name = "test_2" # 来源表名，对应transform 中配置的result_table_name

url = "jdbc:mysql://xxx.xxx.xxx.xxx:3306/test"

driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"

user = "root"

password = "dataS*(x2021"

database = "test" #数据库名称

table = "test_2" # 目标表名，若写上目标表名，则自动生成对应的插入sql

}

}

测试读写mysql数据库

./bin/seatunnel.sh --config ./job/mysql_batch_sink2.config -e local

测试读写sqlserver数据库

./bin/seatunnel.sh --config ./job/sqlserver_batch_sink2.config -e local

测试读写postgre数据库

./bin/seatunnel.sh --config ./job/postgresql_batch_sink2.config -e local

测试读写oracle数据库

./bin/seatunnel.sh --config ./job/oracle_batch_sink2.config -e local

SeaTunnel和datax读写性能测试

（测试环境10.0.53.159，4核16G内存500G数据盘）

（测试时，都采用默认配置，都没对各自任务进行参数优化）

（下图是多次测试，取的中间值）

SeaTunnel

Datax

2200000条数据，datax耗时632秒，Seatunnel耗时681秒；差距为49秒。datax略强

datax对比

结论

和datax相比：

1. 都是通过配置对应脚本来实现的，脚本配置难度2者相当；

2. 关于性能，网上资料显示seatunnel性能更优，且比datax高20%；但实测单机、默认配置情况下，2者相当，datax稍优；

3. 对于二开，datax我们有二开经验，相关开发和调试经验较丰富，seatunnel属于第一次接触，网上关于源码解读的帖子较少，更多的是如何使用；

4. 根据资料显示，seatunnel在异常的捕获和处理上更优，支持cdc，但底层是通过flink实现的；

综上：

1. 从使用复杂度、数据源支持的种类、性能等角度来看，2者差别不大或基本相同；同时，结合我们已有项目的使用场景和结果来看，datax基本满足需求，短期内不建议切换；

2. 如遇特殊场景可以考虑使用，比如对性能要求特别高，需要使用对数据库侵入较小的方式、开源功能满足所有场景且不需要二开等场景。