SeaTunnel系列之：部署SeaTunnel的Spark和Flink引擎
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运行 SeaTunnel
现在您已经下载了 SeaTunnel 二进制包和连接器插件。接下来，您可以选择不同的引擎选项来运行同步任务。
如果您使用 Flink 运行同步任务，则无需部署 SeaTunnel 引擎服务集群。您可以参考使用 Flink 快速开始来运行您的同步任务。
如果您使用 Spark 运行同步任务，则同样无需部署 SeaTunnel 引擎服务集群。您可以参考使用 Spark 快速开始来运行您的同步任务。
如果您使用内置的 SeaTunnel 引擎（Zeta）来运行任务，则需要先部署 SeaTunnel 引擎服务。请参考使用 SeaTunnel 引擎快速开始。
快速开始使用 Flink
步骤 1: 部署 SeaTunnel 和连接器
在开始之前，请确保已按照部署中的描述下载并部署了 SeaTunnel。
步骤 2: 部署和配置 Flink
请首先下载 Flink（所需版本 >= 1.12.0）。
配置 SeaTunnel: 修改 ${SEATUNNEL_HOME}/config/seatunnel-env.sh 中的设置，并将 FLINK_HOME 设置为 Flink 的部署目录。
步骤 3: 添加作业配置文件以定义作业
编辑 config/v2.streaming.conf.template，该文件确定 Seatunnel 启动后数据输入、处理和输出的方式和逻辑。以下是配置文件的一个示例，与上述提到的示例应用相同。
bash
env {
parallelism = 1
job.mode = "BATCH"
}
source {
FakeSource {
plugin_output = "fake"
row.num = 16
schema = {
fields {
name = "string"
age = "int"
}
}
}
}
transform {
FieldMapper {
plugin_input = "fake"
plugin_output = "fake1"
field_mapper = {
age = age
name = new_name
}
}
}
sink {
Console {
plugin_input = "fake1"
}
}第 4 步：运行 SeaTunnel 应用程序
您可以使用以下命令启动应用程序：
对于 Flink 版本在 1.12.x 到 1.14.x 之间的：
bash
cd "apache-seatunnel-${version}"
./bin/start-seatunnel-flink-13-connector-v2.sh --config ./config/v2.streaming.conf.template对于 Flink 版本在 1.15.x 到 1.18.x 之间的：
bash
cd "apache-seatunnel-${version}"
./bin/start-seatunnel-flink-15-connector-v2.sh --config ./config/v2.streaming.conf.template查看输出：当您运行命令时，可以在控制台中看到其输出。这是判断命令是否成功执行的标志。
SeaTunnel 控制台将打印如下日志：
bash
fields : name, age
types : STRING, INT
row=1 : elWaB, 1984352560
row=2 : uAtnp, 762961563
row=3 : TQEIB, 2042675010
row=4 : DcFjo, 593971283
row=5 : SenEb, 2099913608
row=6 : DHjkg, 1928005856
row=7 : eScCM, 526029657
row=8 : sgOeE, 600878991
row=9 : gwdvw, 1951126920
row=10 : nSiKE, 488708928
row=11 : xubpl, 1420202810
row=12 : rHZqb, 331185742
row=13 : rciGD, 1112878259
row=14 : qLhdI, 1457046294
row=15 : ZTkRx, 1240668386
row=16 : SGZCr, 94186144快速开始使用 Spark
步骤 1: 部署 SeaTunnel 和连接器
在开始之前，请确保您已按照部署中的描述下载并部署了 SeaTunnel。
步骤 2: 部署和配置 Spark
请先下载 Spark（所需版本 >= 2.4.0）。更多信息请参阅快速开始: 独立模式。
配置 SeaTunnel：更改 ${SEATUNNEL_HOME}/config/seatunnel-env.sh 中的设置，并将 SPARK_HOME 设置为 Spark 的部署目录。
步骤 3: 添加作业配置文件以定义作业
编辑 config/seatunnel.streaming.conf.template，该文件确定 SeaTunnel 启动后数据输入、处理和输出的方式和逻辑。以下是配置文件的一个示例，与上述示例应用相同。
bash
env {
parallelism = 1
job.mode = "BATCH"
}
source {
FakeSource {
plugin_output = "fake"
row.num = 16
schema = {
fields {
name = "string"
age = "int"
}
}
}
}
transform {
FieldMapper {
plugin_input = "fake"
plugin_output = "fake1"
field_mapper = {
age = age
name = new_name
}
}
}
sink {
Console {
plugin_input = "fake1"
}
}步骤4：运行SeaTunnel应用程序
您可以通过以下命令启动应用程序：
Spark 2.4.x
bash
cd "apache-seatunnel-${version}"
./bin/start-seatunnel-spark-2-connector-v2.sh \
--master local[4] \
--deploy-mode client \
--config ./config/v2.streaming.conf.templateSpark3.x.x
bash
cd "apache-seatunnel-${version}"
./bin/start-seatunnel-spark-3-connector-v2.sh \
--master local[4] \
--deploy-mode client \
--config ./config/v2.streaming.conf.template查看输出：当你运行命令时，可以在控制台中看到其输出。这是判断命令是否成功执行的标志。
SeaTunnel 控制台将打印如下日志：
bash
fields : name, age
types : STRING, INT
row=1 : elWaB, 1984352560
row=2 : uAtnp, 762961563
row=3 : TQEIB, 2042675010
row=4 : DcFjo, 593971283
row=5 : SenEb, 2099913608
row=6 : DHjkg, 1928005856
row=7 : eScCM, 526029657
row=8 : sgOeE, 600878991
row=9 : gwdvw, 1951126920
row=10 : nSiKE, 488708928
row=11 : xubpl, 1420202810
row=12 : rHZqb, 331185742
row=13 : rciGD, 1112878259
row=14 : qLhdI, 1457046294
row=15 : ZTkRx, 1240668386
row=16 : SGZCr, 94186144