在我国，数字化的趋势驱动互联网银行发展走上快车道，近年来互联网银行发展迅速，积极拓展线上业务，并利用大数据技术加强风险控制，积极进行数字化转型。当新兴互联网银行乘着数字化改革的风潮搭档数据集成平台Apache SeaTunnel，成千万上亿的数据就有了快速流通的管道。

在社区的6月份线上用户交流会上，来自某互联网银行的大数据工程师带来了关于互联网银行在Apache SeaTunnel应用与实践方面的分享，以下为演讲整理，供参考（以下“某互联网银行”简称“银行”）：

演讲概览

• 演讲人：陈卫
• 演讲日期：2024年6月26日
• 主题：Apache SeaTunnel 2.1.3版本在数据集成领域的应用与定制化实践

背景与需求

随着银行数据集成需求的日益增长，我们需要一种能够支持配置化开发、异构数据源接入，并具备高性能高效率的数据集成工具。经过调研考察，Apache SeaTunnel以其强大的数据处理能力满足了这些需求，所以我们决定采用Apache SeaTunnel。

应用场景

Apache SeaTunnel在银行以下三个主要场景中发挥着重要作用：

1. 数据加速：数据仓库在数据模型层对模型进行加工，完成后将大数据平台数据推送至OLAP专属引擎（目前配置ClickHouse引擎），支持用户即时查询。
2. 数据推送：将内部管理系统，如指标管理系统、标签管理系统加工后的结果数据推送至目标数据源（MySQL）。
3. 数据采集：提高业务系统的数据时效性，及时采集至目标数据源。

SeaTunnel定制化（V2.1.3）

为了更好地适应银行的需求，我们对SeaTunnel进行了一系列的定制化改进：

• 数据源支持：增加了对非Spark直接支持数据源的支持，例如星环Inceptor和Hive事务表。
• 插件优化：
  • 自定义插件的增加。
  • 迭代优化已有插件，如Jdbc、ClickHouse、Hive、ElasticSearch。
  • 其他运行时优化。

特定插件的定制化

• Jdbc：

  • 增加多查询支持、根据指定字段自动分区。
  • Jdbc Sink增加PreSQL执行支持。
  • 增加对Inceptor表中事务表的支持。

• ClickHouse & Hive：

  • 增加PreSQL执行支持。
  • 调整Hive数据写入方式。

SeaTunnel的集成应用

与Apache Livy的集成

我们把Apache SeaTunnel融入到已有的Apache Livy服务中，在快速启动、安全性、灵活性上得到了提高。

• 快速启动：通过Livy Client，在同一个SparkContext下运行多个SeaTunnel Job，提升启动效率。
• 安全性：通过Livy访问大数据平台，客户端设置安全认证，无需将整个大数据集群暴露，从而保护大数据集群安全性。
• 灵活性：通过与Livy集成，无需生产本地配置文件，通过Livy job提交SeaTunnel任务，提升系统灵活性。

与Apache DolphinScheduler的集成

• 共享数据源：与SQL等任务使用相同数据源配置，降低配置变更复杂度。
• 参数一致：支持与调度系统一致的参数配置，便于用户学习和使用。
• 元数据一致：银行开发了支持血缘相关功能，支持在任务层面提供与SQL等任务相对的元数据配置，便于系统自动触发。

SeaTunnel实践情况

• 已接入项目数：7个
• 已接入任务数：2000+
• 每日实例数：2000+
• 每日数据量：2TB
• 支持的数据源：星环Inceptor，MySQL，Oracle，ElasticSearch，Remote Hbase, ClickHouse

SeaTunnel总结与展望

1. SeaTunnel基本支持了我们当前对异常数据集成的支持，主要集中在数据应用端，后续需推广对数据采集支持，提升数据管道的整体效率；
2. SeaTunnel对批量数据采集的应用待完善，尤其是针对分库分表的支持。调度系统侧则需要增加按标志(数据库标志、文件标志等)调度能力的支持；
3. SeaTunnel数据集成采集metrics数据完善；
4. SeaTunnel数据集成并行度优化(尤其针对ES写入优化)。

加入SeaTunnel社区

欢迎对数据集成感兴趣的开发者和企业加入SeaTunnel社区，共同探讨和推动数据集成技术的发展。

本文由 白鲸开源科技 提供发布支持！