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今年的開源之夏活動已接近尾聲，Apache SeaTunnel 社區的開發者們在經過漫長的開發過程也都收穫了自己的成果。上週，我們通過文章《巾幗力量助力 Flink 引擎 CDC 源模式演進》分享了董嘉欣同學的開發故事，今天，讓來看看另一位同學——來自上海交通大學軟件工程專業的吳天宇，在本次活動中是如何完成開發任務的吧！ 個人介紹 吳天宇，來自上海交通大學軟件工程專業，目前是碩士二年級學生（Git
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在軟件世界中，用户的形態正在發生變化。 過去，軟件的使用者是工程師、分析師或運維人員；而如今，他們正在被一羣“數字化身”——Agent 所取代。AI 不再只是一個算法模型，而是逐漸演變為能理解業務語境、自動執行任務、並進行協同決策的智能體。 隨着大模型技術的快速成熟，這場以 “Agent 化” 為核心的軟件革命，正推動企業數據系統從傳統的自動化，走向真正的智能化。 在這一趨勢中，數據基礎設施的智
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在數據集成任務日益複雜的今天，如何實時掌握作業執行過程中的關鍵事件，並基於這些事件觸發後續邏輯處理，已經成為企業構建數據平台時不可或缺的一環。Apache SeaTunnel 從 2.3.0 開始引入了全新的事件監聽機制（Event Listener），為用户提供了靈活的鈎子體系，助力構建更智能、更具業務驅動的數據集成流程。 本文將圍繞事件監聽機制的整體架構、核心概念、使用方式與最佳實踐，帶你深入
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轉載 | 滑思眉Philip 問題背景 在Apache SeaTunnel 2.3.9版本的Kafka連接器實現中，存在一個潛在的內存溢出風險。當用户配置流式作業從Kafka讀取數據時，即使設置了讀取速率限制(read_limit.rows_per_second)，系統仍可能出現內存持續增長直至OOM(Out Of Memory)的情況。 問題現象 用户在實際部署中觀察到以下現象： 在8核1
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業務技術背景 在當今數字化轉型浪潮下，企業正面臨着海量數據的爆炸式增長，尤其在構建數據湖業務、BI分析以及AI/ML數據準備等關鍵場景中，需要高效、可擴展的大規模大數據存儲解決方案。這些場景往往要求數據存儲系統不僅能處理PB級甚至EB級的數據規模，還必須支持事務性操作，以確保數據一致性、原子性和隔離性，從而避免數據混亂或丟失的風險。 正因如此，Apache Iceberg作為一種先進的開源數據湖格
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各位熱愛 Apache SeaTunnel 的小夥伴們，社區 9 月份月報來啦！ 本月，社區 21 位貢獻者共同參與了 Apache SeaTunnel 的修復與功能升級，助力數據同步能力提升。 核心亮點總結 核心功能持續豐富：新增正則提取轉換、多模態嵌入、向量降維等Transform-V2能力；支持HDFS文件多表源讀取、Databend CDC模式接收，拓展數據處理場景。 多模塊問題修
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在企業數字化浪潮中，數據採集早已不是 "能同步就行" 的簡單命題——多元異構數據源的割裂、TB 級數據的吞吐壓力、跨系統同步的穩定性挑戰，正成為多數企業的 "數據頑疾"。而中控技術，這家服務全球 35000 家客户的工業 AI 平台型企業，卻用 Apache SeaTunnel 交出了一份驚豔答卷：核心數據同步任務實現 0 故障運行。 11 月 11 日 14:00，SeaTunnel 視頻號線
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要説 MySQL 同步到Oracle的工具，除了傳統的 OGG，應該考慮的就是 ST（SeaTunnel） 了吧，簡直太好用啦 ~ 當前生產已穩定運行 4 個月，源端 3 個庫，完美支持！推薦給大家試試~ 1. SeaTunnel怎麼用？來看看幫助信息 ./bin/seatunnel.sh -h Usage: seatunnel.sh [options] Options: -
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作者 | 陳飛 中付支付大數據工程師 今天和大家分享一個 簡單但常見的 MySQL 到 MySQL 數據同步與合併場景案例，這個案例也是我在實際工作中遇到的問題，希望能拋磚引玉，歡迎有更豐富經驗的大佬一起分享交流。 版本要求：Apache SeaTunnel -- Apache SeaTunnel-2.3.9 場景描述 在我們的業務系統中，存在兩個 MySQL 源庫： source_a
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