CDC(Change Data Capture)是一种用于跟踪数据库库变更事件（插入、更新、删除）中的行级更改，并将事件以发生的顺序通知到其他系统处理。在容灾场景下，CDC主要实现的是主备间的数据同步，即从主数据库到备数据库的数据实时同步。

env {source{Jdbc {# 如果您想了解更多关于如何配置seatunnel和查看transform插件完整列表的信息，# 请访问 https://seatunnel.apache.org/docs/transform-v2/sqlsink {Console {}

下一代高性能、分布式、海量数据集成框架。支持上百个数据源、传输速度快、准确率高，丰富易扩展的连接器和插件化的连接器设计，能够更轻松的运行复杂的集成。是一个分布式、高性能的数据集成平台，用于数据迁移和实时流处理任务。

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

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Apache SeaTunnel 是一个非常易用的超高性能分布式数据集成产品，支持海量数据的离线及实时同步。每天可稳定高效同步万亿级数据，已应用于数百家企业生产，也是首个由国人主导贡献到 Apache 基金会的数据集成顶级项目。SeaTunnel 主要解决数据集成领域的常见问题：数据源多样：常用的数据源有数百种，版本不兼容。随着新技术的出现，出现了更多的数据源。用户很难找到能够全面快速支持这些数据