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ApacheSeaTunnel - （四）收官篇！從分層架構到數據湖倉架構系列：數據服務層和數據應用層及湖倉技術趨勢小結

《新興數據湖倉設計與實踐手冊·從分層架構到數據湖倉架構設計（2025 年）》 系列文章將聚焦從數據倉庫分層到數據湖倉架構的設計與實踐。手冊將闡述數據倉庫分層的核心價值、常見分層類型，詳解分層下的 ETL 架構及數據轉換環節，介紹數據倉庫分層對應的技術架構，並以貼源層（ODS）、數據倉庫層（DW）、數據服務層（DWS）為例，深入剖析數湖倉分層設計，最後探討數據倉庫技術趨勢並進行小結。

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ApacheSeaTunnel - 深陷 Sqoop+Canal 困境？中控技術用 SeaTunnel 打造高效數據採集破局方案

核心數據一致性達99.99%、開發效率提升50%、運維成本降低70%——這是中控技術採用 Apache SeaTunnel 構建數據採集框架及相關數據服務體系後的實測成效。 上週 Apache SeaTunnel 線上 Meetup 上，中控技術工程師崔俊樂分享了這家大型工業 AI 平台型公司的實踐經驗。我們已將視頻內容整理成文，供行業同仁參考借鑑。 作者簡介 崔俊樂，中控技

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ApacheSeaTunnel - Apache SeaTunnel 如何將 CDC 數據流轉換為 Append-Only 模式？

RowKindExtractor 是 Apache SeaTunnel 的一個轉換插件，它能將 CDC 數據流轉為 Append-Only 模式，並提取原始 RowKind 信息為新字段。本文將介紹 RowKindExtractor 的核心功能，其在 CDC 數據同步場景下的使用方法，以及配置選項、注意事項及多種應用示例。 RowKindExtractor RowKindE

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