SeaTunnel 云仓连接器使用指南 | AI 助手解读系列

最近体验了一下 Deepwiki 的 AI 文档生成功能,本文展示其自动生成的《SeaTunnel 云端数据仓库连接器》文档内容,欢迎大家一起"挑刺捉虫",看看 AI 写技术文档到底靠不靠谱?

本文档介绍了 Apache SeaTunnel 的云数据仓库连接器,这些连接器支持与现代云原生分析型数据存储和搜索引擎进行数据集成。它们具备 Source 和 Sink 双向能力,可从分布式云数据仓库中读取数据或写入数据。

如需了解传统数据库连接器,请参阅 [JDBC Connectors]。如需了解基于文件的云存储连接器,请参阅 [File System Connectors]

概览

目前,SeaTunnel 提供以下云数据仓库连接器:

  • Elasticsearch Connector:支持 Elasticsearch 2.x 到 8.x 版本的集群,具备向量化、模式演进和多种查询 API 等高级功能。
  • SelectDB Cloud Connector:提供面向 SelectDB Cloud 仓库的 Sink 能力,支持精准一次性语义(Exactly-Once Semantics)。

这些连接器基于 SeaTunnel 的统一连接器框架构建,并与平台的 Catalog 系统、Checkpoint 机制和分布式执行引擎集成。

Elasticsearch 连接器架构

Elasticsearch 连接器通过完善的架构实现了 Source 和 Sink 双功能,支持多种 Elasticsearch 部署场景。

核心组件

查询 API 类型与查询方式

Elasticsearch 连接器支持多种查询方式,以满足不同的性能和一致性需求:

该连接器在 ElasticsearchSourceReader 中实现了多种搜索策略:

  • Scroll API :使用 searchByScroll()searchWithScrollId() 方法的传统分页方式
  • PIT(Point-in-Time)API :使用 searchWithPointInTime() 方法,适用于大规模数据集的高效分页方式
  • SQL 查询 :通过 searchBySql()searchWithSql() 方法支持 X-Pack SQL 查询

向量化支持

Elasticsearch Sink 支持向量字段处理,适用于机器学习与 AI 场景:

模式演进(Schema Evolution)

Elasticsearch Sink 支持部分模式演进功能:

模式演进通过 ElasticsearchSinkWriter.applySchemaChange() 方法实现,目前支持在现有索引中添加列。

SelectDB Cloud 连接器架构

SelectDB Cloud 连接器仅支持 Sink 功能,专注于高吞吐量批量加载与精准一次性语义(Exactly-Once Semantics)。

核心组件

两阶段提交协议(2PC)

SelectDB Cloud 通过两阶段提交协议实现精准一次性写入:

此两阶段提交过程由配置项 enable-2pc 控制,确保数据在 Checkpoint 之间的一致性。

数据序列化格式

SelectDB Cloud 支持多种数据格式用于批量导入:

格式选择通过 selectdb.config.file.type 配置,决定数据上传前的序列化方式。

通用配置模式

两个云数据仓库连接器共享部分 SeaTunnel 核心系统的通用配置模式:

连接配置

配置类型 Elasticsearch SelectDB Cloud
主机配置 hosts: ["host:port"] load-url + jdbc-url
认证信息 用户名/密码 用户名/密码 + 集群名称
SSL/TLS tls_verify_certificate, tls_keystore_path 不适用
批次控制 max_batch_size, scroll_size sink.buffer-size, sink.buffer-count

Save Mode 集成

两种连接器均集成了 SeaTunnel 的 Save Mode 系统:

通过 Save Mode,连接器可自动管理 schema 和数据生命周期。

多表支持

Elasticsearch 连接器支持多表同步能力:

该模式支持在一个作业中同步多个索引的数据。

原文链接:deepwiki.com/apache/seat...

相关推荐
聆风吟º2 小时前
CANN开源项目深度实践:基于amct-toolkit实现自动化模型量化与精度保障策略
运维·开源·自动化·cann
那个村的李富贵2 小时前
光影魔术师:CANN加速实时图像风格迁移,让每张照片秒变大师画作
人工智能·aigc·cann
Coder个人博客3 小时前
Linux6.19-ARM64 mm mmu子模块深入分析
大数据·linux·车载系统·系统架构·系统安全·鸿蒙系统
墨风如雪4 小时前
16个AI两周手搓编译器:Claude Opus 4.6 正在改写代码规则
aigc
冬奇Lab4 小时前
一天一个开源项目(第15篇):MapToPoster - 用代码将城市地图转换为精美的海报设计
python·开源
心疼你的一切6 小时前
昇腾CANN实战落地:从智慧城市到AIGC,解锁五大行业AI应用的算力密码
数据仓库·人工智能·深度学习·aigc·智慧城市·cann
种时光的人6 小时前
CANN仓库核心解读:catlass夯实AIGC大模型矩阵计算的算力基石
线性代数·矩阵·aigc
哈哈你是真的厉害6 小时前
当 Triton 遇上 Ascend:深度解析 GE Backend 如何打通 NPU 推理“最后一公里”
aigc·cann
那个村的李富贵6 小时前
CANN加速下的AIGC“即时翻译”:AI语音克隆与实时变声实战
人工智能·算法·aigc·cann
大大大反派6 小时前
CANN 生态未来展望:统一框架 `CANN Unified` 与开源协同演进
开源