SeaTunnel 海量数据同步工具的使用（连载中……）

news2024/11/16 16:29:21

一、概述

SeaTunnel 是一个非常易用，高性能、支持实时流式和离线批处理的海量数据处理产品，前身是 WaterDrop （中文名：水滴），自 2021年10月12日更名为 SeaTunnel 。2021年12月9日，SeaTunnel 正式通过Apache 软件基金会的投票决议，以全票通过的优秀表现正式成为 Apache 孵化器项目。 2022年 3月18日社区正式发布了收个 Apache 版本 V2.1.0。

官网地址：Apache SeaTunnel | Apache SeaTunnel

二、SeaTunnel 的使用场景及其特点

1、使用场景

海量数据ETL
海量数据聚合
多源数据处理

2、特点

简单易用，灵活配置，无需开发
实时流式处理
高性能
海量数据处理能力
模块化和插件化，易于扩展
支持利用SQL做数据处理和聚合
Spark Structured Streaming
支持Spark 2.x

三、SeaTunnel 的工作流程

SeaTunnel 是在 Spark 和 Flink 的基础上做了一层包装，其工作流程图：

其中 SeaTunnel 的引擎：

Source：数据源输入
Transform：数据处理
Sink：结果输出

SeaTunnel 的基本思想是控制反转的设计模式，在我们日常使用中，主要就是编辑配置文件，再指定配置文件启动 SeaTunnel，将其转换为具体的Spark或Flink任务。

四、Linux 下安装 SeaTunel 步骤

1、下载安装包

官网下载地址：Apache SeaTunnel

2、上传 Linux 服务器后，解压缩

命令： tar -zxvf apache-seatunnel-2.3.2-bin.tar.gz

3、下载连接器插件

从 seatunnel v2.2.0开始，二进制包默认不提供连接器依赖，所以第一次使用时，我们需要下载连接器。

具体说明位置在：/home/seaTunnel/apache-seatunnel-2.3.2/config/plugin_config

大家一定要挑选自己需要的包下载！！！不用的注释掉！！！

开始下载：./bin/install-plugin.sh

下载的好慢，随便截两张图……

下载的jar包会存放到：/home/seaTunnel/apache-seatunnel-2.3.2/connectors/seatunnel/

手动下载地址：Central Repository: org/apache/seatunnel

五、Linux 下安装 Flink

1、下载安装包

官网下载地址：Downloads | Apache Flink

2、上传 Linux 服务器，解压缩

命令：tar -zxvf flink-1.18.0-bin-scala_2.12.tgz

3、启动时报错：

【解决方法】更换启动方式：

❤️参考：Flink系列：解决/bin/config.sh: line 32: syntax error near unexpected token

六、SeaTunnel 实现 MySQL 跨数据库的表数据同步

1、配置 SeaTunnel 的 Flink 引擎

2、下载 MySQL 驱动jar包

（1）地址：https://repo1.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/8.0.30/mysql-connector-java-8.0.30.jar

（2）将 jar 包放到 ${SEATUNNEL_HOME}/lib 下

否则后面运行 Seatunnel 报错：

3、已知 MySQL A 库中有表 A1，在 B 库中创建表 B1，结构与 A1 相同

4、在 ${SEATUNNEL_HOME}/conf 下创建配置文件

env {

  execution.parallelism = 2
  checkpoint.interval = 2000
  job.mode = "BATCH"
}

source {
  Jdbc {
        url = "jdbc:mysql://密:3306/zk_run_fact?useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&autoReconnect=true&useSSL=false&allowMultiQueries=true&serverTimezone=Asia/Shanghai"
        driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
        user = "root"
        password = "密"
        query = "select * from mfrs_other_cumlative_hourly_energy limit 10"
	}
}

transform {

}

sink {
  Jdbc {
        url = "jdbc:mysql://密:3306/zk_system_config?useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&autoReconnect=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowMultiQueries=true"
        driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
        user = "root"
        password = "密"
        query = "insert into mfrs_other_cumlative_hourly_energy_bak(other_hourly_energy_cost_id,device_id,enterprise_id,site_id,signal_id,signal_name,device_signal_type_id,energy,time_interval,create_time) values (?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)"
	}
}