前言
连续忙了两周，跟大家讨论最多的是数据同步工具，两周没有写新的内容，还涨了一批粉丝，感谢百忙中关注本公众号的各位朋友，评论区推荐比较多的是SeaTunel，为什么要寻找数据同步工具呢？随着项目越堆越多，数据处理越来越复杂，从canal到cdh再到clickhouse再到后来的flink架构变的越来越复杂，数据量也堆的越来越大。
我寻找同步工具的一大原因是flink太重了，想找个轻量点的。而canal被骂了好几年了，老旧项目还在用，但是性能有点跟不上了，机器负载比较重。不支持集群模式，也不太符合当前这么大规模数据量了。
Rust生态有个和flink有一拼的开源项目：risingwave，关注了一段时间，感觉还是偏重，支持的数据源还不全面。上期介绍的ape-dts够轻量，但生产力稍显不足，尤其在面对这么多异构数据源的情况下。本期介绍的SeaTunel目前发现的唯一缺点是可视化生态跟不上节奏，落后核心源码好几个版本。或许后续稳定后再继续着重可视化方面吧。
本文来一起看看SeaTunel到底如何！
SeaTunnel是什么？
项目定位
- • 开源大数据集成平台 ：提供 数据同步、清洗、聚合、分析 的一站式解决方案
- • Apache顶级项目孵化 ：源自中国开发者社区，2021年捐献给Apache基金会
- • 原名Waterdrop ：2022年正式更名为SeaTunnel，喻意“数据流通的高速隧道”
- SeaTunnel是一个非常易用、超高性能的分布式数据集成平台，支持实时海量数据同步。 每天可稳定高效同步数百亿数据，已被近百家企业应用于生产。
核心能力全景
| 能力维度 | 技术实现 | 业务价值 | | 多源异构对接 | 支持200+数据源（JDBC/Kafka/HDFS等） | 打破数据孤岛，实现跨系统互联 | | 计算引擎支持 | 兼容Flink/Spark/本地引擎 | 灵活适配不同规模场景 | | 数据处理模式 | 批处理、流处理、CDC变更捕获 | 满足实时与离线混合需求 |
技术架构与核心优势
分层架构设计
连接层 ：插件化数据源连接器（Connector Plugin）
引擎层 ：计算引擎抽象接口（Spark/Flink/SeaTunnel Engine）
调度层 ：分布式任务调度与资源管理
监控层 ：实时指标监控+可视化运维面板
- 有泽塔奥特曼之称的 Zeta引擎在数据同步场景，表现优异。flink、spark、zeta的支持极大的扩大了SeaTunnel的竞争力。
六大差异化优势
- • 极致性能 ：分布式架构实现TB级/小时处理能力，内存优化技术降低50%资源消耗
- • 零编码开发 ：通过配置文件（YAML/JSON）即可完成复杂数据管道搭建
- • 企业级稳定 ：支持断点续传、自动重试、事务一致性保障
- • 生态开放性 ：兼容K8s/Docker等云原生环境，与主流数据湖格式（Iceberg/Hudi）无缝集成
- • 智能运维 ：内置血缘分析、异常检测等AI能力
- • 成本优势 ：相较商业软件节省80%以上授权费用
- 最近几年Java在大数据领域的发力表现的可圈可点，以Flink为代表的杀手级应用不断的发展为数据处理带来了极其成熟的生态。
用户群体
目前可以看到很多大厂用户，官网还有很多值得参考的行业解决方案以及博客。
结语：开启数据价值新航程
SeaTunnel正以开源开放、持续创新 的姿态重塑数据集成领域。无论是应对传统ETL改造，还是构建实时数仓、数据湖等新基建，它都为企业提供了一条低成本、高效率、可持续进化 的技术路径。
开源地址 ：
- • 访问官网获取部署指南：https://seatunnel.apache.org