Apache SeaTunnel 使用 Spark 引擎快速入门指南

Apache SeaTunnel 使用 Spark 引擎快速入门指南

seatunnel SeaTunnel is a next-generation super high-performance, distributed, massive data integration tool. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sea/seatunnel

前言

Apache SeaTunnel 是一个高性能、分布式、海量数据集成和处理平台，支持批处理和流式数据处理。本文将详细介绍如何使用 Spark 引擎快速搭建和运行 SeaTunnel 数据处理任务。

环境准备

1. SeaTunnel 部署

首先需要完成 SeaTunnel 的部署工作。SeaTunnel 提供了多种部署方式，用户可以根据实际需求选择合适的部署方案。部署完成后，建议检查以下目录结构是否完整：

• bin/：包含启动脚本
• config/：配置文件目录
• plugins/：插件存放位置
• libs/：依赖库

2. Spark 环境配置

SeaTunnel 支持 Spark 2.4.0 及以上版本。配置步骤如下：

1. 下载并安装 Spark 发行版
2. 设置环境变量 SPARK_HOME 指向 Spark 安装目录
3. 修改 SeaTunnel 配置文件 config/seatunnel-env.sh，确保 Spark 相关配置正确

注意：Spark 版本需要与 SeaTunnel 兼容，建议使用官方推荐的版本组合。

任务配置详解

SeaTunnel 使用 HOCON 格式的配置文件定义数据处理流程。下面是一个典型配置示例的详细解析：

env {
  # 设置并行度为1
  parallelism = 1
  
  # 指定作业模式为批处理
  job.mode = "BATCH"
}

source {
  # 使用FakeSource生成测试数据
  FakeSource {
    result_table_name = "fake"  # 结果表名
    row.num = 16               # 生成16行数据
    schema = {                 # 定义数据结构
      fields {
        name = "string"       # 字符串类型name字段
        age = "int"            # 整型age字段
      }
    }
  }
}

transform {
  # 字段映射转换
  FieldMapper {
    source_table_name = "fake"   # 源表名
    result_table_name = "fake1"  # 结果表名
    field_mapper = {            # 字段映射关系
      age = age                 # age字段保持不变
      name = new_name           # name字段重命名为new_name
    }
  }
}

sink {
  # 输出到控制台
  Console {
    source_table_name = "fake1"  # 数据来源表
  }
}

配置关键点说明

1. env 部分：定义作业环境参数

   • parallelism：控制任务并行度
   • job.mode：支持 BATCH(批处理)和 STREAMING(流处理)

2. source 部分：定义数据来源

   • FakeSource：内置的测试数据生成器
   • 支持多种真实数据源连接器

3. transform 部分：定义数据处理逻辑

   • FieldMapper：字段映射转换器
   • 支持过滤、聚合等多种转换操作

4. sink 部分：定义数据输出

   • Console：控制台输出
   • 支持文件、数据库等多种输出方式

任务执行

根据 Spark 版本不同，执行命令有所区别：

Spark 2.4.x 执行命令

./bin/start-seatunnel-spark-2-connector-v2.sh \
--master local[4] \          # 使用本地模式，4个线程
--deploy-mode client \       # 部署模式为client
--config ./config/v2.streaming.conf.template  # 指定配置文件

Spark 3.x.x 执行命令

./bin/start-seatunnel-spark-3-connector-v2.sh \
--master local[4] \
--deploy-mode client \
--config ./config/v2.streaming.conf.template

参数说明

• --master：指定 Spark 运行模式
  • local[N]：本地模式，N个线程
  • spark://host:port：连接 Spark 集群
• --deploy-mode：部署模式
  • client：客户端模式
  • cluster：集群模式
• --config：指定配置文件路径

结果验证

任务执行成功后，控制台将输出处理后的数据，示例如下：

fields : name, age
types : STRING, INT
row=1 : elWaB, 1984352560
row=2 : uAtnp, 762961563
...
row=16 : SGZCr, 94186144

输出结果包含字段名称、类型和具体数据值，验证了数据处理流程的正确性。

进阶使用

掌握基础用法后，可以进一步探索：

1. 多数据源支持：连接真实数据库、消息队列等数据源
2. 复杂转换逻辑：实现数据清洗、聚合等复杂处理
3. 性能调优：通过调整并行度、资源配置优化任务性能
4. 生产部署：将本地模式扩展到集群环境

常见问题排查

1. Spark 版本不兼容：确保使用兼容的 Spark 版本
2. 配置错误：仔细检查配置文件语法和路径
3. 资源不足：适当增加并行度或资源配置
4. 连接器缺失：确认所需连接器已正确安装

总结

本文详细介绍了使用 Spark 引擎运行 SeaTunnel 的完整流程，从环境准备、配置编写到任务执行和结果验证。SeaTunnel 提供了简单易用的接口来处理复杂的数据集成场景，结合 Spark 强大的计算能力，可以高效完成各类数据处理任务。

seatunnel SeaTunnel is a next-generation super high-performance, distributed, massive data integration tool. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sea/seatunnel