而根据白鲸开源CEO郭炜的介绍，白鲸开源的商业版里有一些核心的功能，开源社区版并没有的功能，同时，因为其实白鲸开源同时运行了两个Apache的开源项目，所以商业版中自然而然把这两个项目在商业版中合成了一个来做，另外在企业级功能需求的放置决策中则和涛思数据一样将企业用户关心的那些如界面操作，安全和权限管理等作为收费功能放在了商业版中。在去年的时候，中国头部的公司，中国人保、中国人寿、证券、中信建投，

在数据与大模型交汇的时代浪潮中，Apache SeaTunnel以开源之力重新定义了数据集成工具的边界。无论是降低AI应用门槛，还是加速企业智能化转型，SeaTunnel正成为开发者与企业的首选武器。立即行动，搭乘这趟开往未来的数据快车，共同书写智能时代的新篇章！本文由白鲸开源科技提供发布支持！

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