apache/seatunnel
项目简介
SeaTunnel是多模态、高性能、分布式海量数据集成工具
SeaTunnel is a multimodal, high-performance, distributed, massive data integration tool.
智能解读
Apache SeaTunnel 是一款多模态、高性能的分布式数据集成工具，专为处理海量数据同步而设计。它能够高效整合包括视频、图像、二进制文件以及各类结构化与非结构化文本在内的多种数据类型。该项目提供了超过160种连接器，支持从数百种数据源进行实时或批量数据同步，并能与 Flink、Spark 等多种计算引擎协同工作。其核心价值在于通过分布式快照算法保障数据一致性，利用 JDBC 复用等技术优化资源消耗，以低延迟实现高吞吐量的可靠数据传输。SeaTunnel 适用于需要复杂、稳定且高效数据集成与同步的企业级场景，如实时数据分析、变更数据捕获（CDC）和跨系统数据融合。
原始标签
使用场景
SeaTunnel最适合需要处理多源异构数据、兼顾实时与批量同步、且对性能和稳定性要求高的数据集成场景。
实时数据同步
企业需要将业务数据库的变更实时同步到数据仓库进行分析，但传统ETL工具延迟高且资源消耗大。
使用SeaTunnel的CDC连接器实时捕获数据库变更，通过Zeta引擎低延迟同步到目标系统，同时复用JDBC连接减少资源消耗。
将MySQL订单表的每次增删改操作，在秒级内同步到ClickHouse进行实时分析仪表盘展示。
多源异构数据集成
数据团队需要整合来自不同格式和协议的数据源（如Kafka日志、S3文件、API接口），但开发维护成本高。
利用SeaTunnel的160+连接器直接对接各类数据源，通过统一配置实现多模态数据（结构化、非结构化、二进制文件）的集成。
同时从Kafka读取JSON日志、从FTP获取CSV文件、从MinIO下载图片，处理后统一写入到Hive数据湖。
全量与增量同步
需要定期将整个数据库全量同步，同时又要捕获增量变更，传统方案需要维护两套逻辑。
使用SeaTunnel的分布式快照算法确保全量数据一致性，结合CDC实现增量同步，一套配置支持两种模式。
首次将Oracle数据库的1000张表全量同步到StarRocks，后续只同步变更数据，保证数据不丢失不重复。
AI多模态数据处理
AI项目需要处理视频、图片等非结构化数据，但现有ETL工具主要针对结构化数据。
使用SeaTunnel的多模态数据集成能力，直接读取视频/图片文件，提取特征后写入向量数据库供LLM使用。
从监控摄像头读取视频流，提取关键帧并生成embedding，存储到Milvus用于异常行为检测模型训练。
项目健康度
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