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- 你问我DataX是谁？对不起，我活在Apache SeaTunnel的时代！
- 亚信科技基于 Apache SeaTunnel 的二次开发运行通常
- 经常使用 Apache SeaTunnel 成功 Kafka Source 解析复杂Json 案例
你问我DataX是谁？对不起，我活在Apache SeaTunnel的时代！
Apache SeaTunnel作为中国开发者主导的名目，正式经过Apache软件基金会的投票决议，成为Apache孵化器名目，标记着其在数据集成畛域的关键位置。
这一成就不只代表了中国在开源畛域的奉献，也展现了Apache SeaTunnel在海量数据处置方面的才干与后劲。
Apache SeaTunnel的前身Waterdrop，于2017年由乐视创立并在GitHub上开源，后于2021年10月更名。
其设计为插件式开发，允许多种输入和输入插件，涵盖了文件、HDFS、Kafka、S3等各类数据源，以及Elasticsearch、JDBC、MySQL等数据存储。
座舱的丰盛插件使其在离线数据同步、实时流式处置和离线批处置等场景下具有宽泛的运行。
SeaTunnel具有易用性和高性能的特点，架构于Apache Spark和Apache Flink之上，为用户提供了一站式的数据处置处置打算。
关于依赖Spark或Flink启动实时计算的用户而言，SeaTunnel能够轻松融入其技术体系。
从性能上看，SeaTunnel允许各种数据转换操作，包括文件操作、数据校验、格局转换、日期处置等，同时也允许输入到各类数据存储。
其运行场景宽泛，实用于大数据畛域的数据集成、数据迁徙和数据处置。
随着大数据实时数据处置技术的开展，SeaTunnel在海量数据ETL（Extract、Transform、Load）方面展现出弱小的后劲。
许多企业已将其运行于实践上班中，应用其高效、灵敏的个性减速数据处置流程，优化业务效率。
SeaTunnel的官方网站提供了详细的文档和经常使用指南，繁难用户了解和通常。
该名目继续开展，等候在海量数据ETL畛域取得更多打破，为用户提供更优质的数据处置处置打算。
亚信科技基于 Apache SeaTunnel 的二次开发运行通常
大家好，我是亚信科技的潘志宏，专一于公司外部数据中台产品DATAOS的开发。
当天，我将分享亚信科技在Apache SeaTunnel集成通常中的阅历，关键讨论DATAOS如何有效地整合SeaTunnel。
在数据集成模块中，咱们原本采用三层架构：数据集成前台、调度平台和数据集成服务。
SeaTunnel的引入是为了优化数据集成流程。
之前，咱们面临资源调配和多技术栈带来的应战，SeaTunnel的散布式架构处置了这些疑问。
选用SeaTunnel的要素包括其散布式才干、Zeta引擎的引入以及与Waterdrop的通常阅历。
集成SeaTunnel后，咱们简化了架构，敞开了旧架构中的资源调配，转而应用SeaTunnel的散布式个性。
此外，咱们还经过组件化SeaTunnel Connector，创立义务口头代理，并允许多引擎混编开发，优化了系统的灵敏性和稳固性。
在集成环节中，咱们遇到了报错处置、义务割接和版本治理等疑问，经过社区允许和本地分支治理处置了。
咱们还针对实践业务需求启动了二次开发，如Hive Connector变革和文件衔接器优化，以顺应SeaTunnel的二段提交机制。
介入SeaTunnel社区的阅历让我深入体会到，踊跃的社区介入不只优化了咱们的技术才干，也推进了名目标提高。
关于SeaTunnel的未来，咱们等候它在数据集成畛域的继续优化和社区的生动。
总结，经过与SeaTunnel的深化集成，咱们成功优化了亚信科技数据中台的性能和稳固性。
感谢SeaTunnel社区的允许，也宿愿更多开发者添加，独特推进开源技术的开展。
经常使用 Apache SeaTunnel 成功 Kafka Source 解析复杂Json 案例
版本说明：SeaTunnel：apache-seatunnel-2.3.2-SNAPHOT 引擎说明：Flink：1.16.2 Zeta：官方自带前言在处置数据集成名目时，咱们遇到经常使用SpringBoot+Flink对Kafka抢先数据启动加工处置（打算一）的疑问，起初发现数据写入效率不合乎预期。
转而钻研SeaTunnel，发现其Source允许Kafka，测试结果显示在开发环境下，SeaTunnel处置500万+数据的效率在/s左右，优于打算一。
最终，打算二（SeaTunnel集成加工）被采用。
打算二相较于打算一，关键改良体如今解析复杂Json数据的才干上。
经过总结两种方法，咱们发现方法二（经过UDF函数成功）在复杂Json解析上具有长处，能够防止字段值分隔符造成的数据错位疑问。
方法一尝试经常使用官方提供的transform-v2插件启动Json解析，关键经常使用了Replace、Split以及Sql成功。
但是，这种方法存在局限性，当Json字段值中蕴含不凡分隔符，如逗号，数据在落地时会出现错位现象，造成数据完整性受损。
方法二则经过UDF函数裁减的模式，成功复杂Json源数据的解析。
这种方法防止了方法一中的数据错位疑问，简化了ST脚本色能，确保了数据的完整性和准确性。
UDF函数经差错掉Json中的特定键值对，成功数据的精准解析，无需担忧不凡字符对数据形成的影响。
经过引入UDF函数，咱们可以成功灵敏的Json数据解析，防止了打算一中或者遇到的数据错位疑问。
详细成功包括引入关系依赖，编写UDF函数代码，并将其打包为jar文件，最终在SeaTunnel中经常使用。
这种模式不只简化了脚本编写环节，也确保了数据处置的高效性和准确性。
总结介绍经常使用经过UDF函数裁减的模式启动嵌套Kafka source Json源数据解析，这种方法在处置复杂Json数据时体现出了清楚长处，值得在实践名目中启动运行与通常。
