Apache SeaTunnel 的整体架构是无中心化的，类似于 DolphinSchedule 的设计，已经是非常成熟的一个架构了。这种设计可以保证数据从源到目标的流畅传输。它的核心思想是将任务分解成多个 pipeline，如果某个链条出现问题，用户只需回滚相应的链条，而不是整个作业。这种设计在时间和资源成本上更加节约，同时也提高了性能。

Apache SeaTunnel里面的Connector对应的jar包需要自己下载，在执行自动下载jar包前，进入apache-seatunnel-2.3.3，查看vim bin/install-plugin.sh内容，主要内容就是下载jar包，默认是从mvvm下载，下载速度太慢，我这边安装了maven，并且配置了阿里云仓库，因此可以直接将下图中命令替换，从maven中下载，这个文件夹下，由于我M

转载自小虾米0.0导读：随着Kubernetes的普及和发展，越来越多的企业和团队开始使用Kubernetes来管理和部署应用程序。然而，Kubernetes的默认工作方式可能不是最佳的选择，尤其是在需要更高效、更可靠的应用程序部署和管理能力时。因此，SeaTunnel提供了一种运行Zeta引擎(local-mode模式)的方法，可以让Kubernetes在本地运行Zeta引擎，实现更高效的应用程

SeaTunnel提供了一种运行Zeta引擎(cluster-mode)的方法，可以让Kubernetes在本地运行Zeta引擎，实现更高效的应用程序部署和管理。在本文中，我们将探索SeaTunnel k8s运行zeta引擎(cluster-mode模式)的更多信息，了解如何更好地利用Zeta引擎的优势。使用Reloader实现更新configmap后自动重启pod。将镜像load进k8s，这里用

近些时间，我们正好接手一个数据集成项目，数据上游方是给我们投递到Kafka，我们一开始的技术选型是SpringBoot+Flink对上游数据进行加工处理（下文简称：方案一），由于测试不到位，后来到线上，发现数据写入效率完全不符合预期。后来将目光转到开源项目SeaTunnel上面，发现Source支持Kafka，于是开始研究测试，开发环境测试了500w+数据，发现效率在10000/s左右。果断放弃方

从2.2.0-beta开始，二进制包默认不提供Connectors的依赖，因此在第一次使用它时，需要执行以下命令来安装连接器。附件是Apache SeaTunnel2.3.3版本的完整目录，包含MySQL、clickhouse的连接驱动和配置文件，包括。在数据同步过程中，确保目标表和源表都存在，并且源表内有数据是非常重要的，这样才能够在执行同步命令后在目标表中看到同步效果。的配置、脚本选择(Fli

Apache SeaTunnel里面的Connector对应的jar包需要自己下载，在执行自动下载jar包前，进入apache-seatunnel-2.3.3，查看vim bin/install-plugin.sh内容，主要内容就是下载jar包，默认是从mvvm下载，下载速度太慢，我这边安装了maven，并且配置了阿里云仓库，因此可以直接将下图中命令替换，从maven中下载，这个文件夹下，由于我M

近些时间，我们正好接手一个数据集成项目，数据上游方是给我们投递到Kafka，我们一开始的技术选型是SpringBoot+Flink对上游数据进行加工处理（下文简称：方案一），由于测试不到位，后来到线上，发现数据写入效率完全不符合预期。后来将目光转到开源项目SeaTunnel上面，发现Source支持Kafka，于是开始研究测试，开发环境测试了500w+数据，发现效率在10000/s左右。果断放弃方

Apache SeaTunnel是一个数据集成开发平台，其发展经历了几个重要阶段：ETL时代（90年代）：面向结构化数据库的数据同步，用于构建数据仓库。MPP和分布式技术流行：使用技术如Hive进行数据仓库的构建。此阶段主要使用mapreduce程序进行数据搬运和转换。数据湖技术流行：重视数据集成，强调先同步数据至数据湖仓储，再进行业务面向的转换和设计。CDC，即变更数据捕获，是一种捕获数据库变更

提到数据处理，经常有人把它简称为“ETL”。但仔细说来，数据处理经历了ETL、ELT、XX ETL（例如，Reverse ETL、Zero-ETL）到现在流行的EtLT架构几次更迭。目前大家使用大数据Hadoop时代，主要都是ELT方式，也就是加载到Hadoop里进行处理，但是实时数据仓库、数据湖的流行，这个ELT已经过时了，EtLT才是实时数据加载到数据湖和实时数据仓库的标准架构。