社区新贡献：X2SeaTunnel 助你无缝迁移到 SeaTunnel！
为了帮助用户更顺利地迁移到 Apache SeaTunnel 平台，社区成员提出了一个实用建议：开发一个通用的配置转换工具，支持将多种数据集成工具的配置文件转换为 SeaTunnel 支持的 HOCON 或 JSON 格式。这样，用户在迁移过程中将更加省心高效。
目前，该工具的设计方案已在 GitHub 上发布，并正式进入 SeaTunnel Roadmap。开发工作也已启动。
这个想法是否正好戳中你的需求？如果你也感兴趣，欢迎加入共建，一起打磨这个实用功能！
GitHub 链接：https://github.com/apache/seatunnel/issues/9507
背景概述
X2SeaTunnel 是一个通用配置转换工具，用于将多种数据集成工具（如 DataX、Sqoop 等）的配置文件转换为 SeaTunnel 的 HOCON 或 JSON 配置文件，帮助用户平滑迁移到 SeaTunnel 平台。
设计思路
核心理念
- 简单轻量：保持工具轻量高效，专注于配置文件格式转换
- 统一框架：构建一个通用框架，支持多种数据集成工具的配置转换
- 可扩展性：采用插件式设计，便于后续扩展支持更多工具
- 易用性：提供多种使用方式，提供SDK，提供命令行方式，支持单脚本和批量，满足不同场景需求
转换流程
源工具配置(DataX json) → 解析 → 统一模型 → 映射转换 → 生成 SeaTunnel 配置
使用方式
简单命令行方式
# 基本用法
sh bin/x2seatunnel.sh -t datax -i /path/to/config.json -o /path/to/output.conf
# 指定工具类型、输入输出和格式
sh bin/x2seatunnel.sh -t datax -i input.json -o output.conf -f hocon
# 批量转换
sh bin/x2seatunnel.sh -t datax -d /input/dir/ -o /output/dir/
Yaml命令行方式
# 使用YAML配置文件
sh bin/x2seatunnel.sh --config conversion.yaml
YAML配置文件示例
# X2SeaTunnel配置文件
metadata:
# 配置文件格式版本
configVersion: "1.0"
# 描述（可选）
description: "DataX到SeaTunnel转换配置"
# 工具配置
tool:
# 源工具类型：datax, sqoop等
sourceType: "datax"
sourceVersion: "2.1.2"
# 目标SeaTunnel版本
targetVersion: "2.3.11"
# 输入配置
input:
# 源配置路径（文件或目录）
path: "/path/to/configs"
# 是否递归处理子目录
recursive: true
# 文件匹配模式
pattern: "*.json"
# 输出配置
output:
# 输出路径
path: "/path/to/output"
# 输出格式：hocon或json
format: "hocon"
# 文件名转换规则
namePattern: "${filename}_seatunnel.conf"
# 映射配置
mapping:
# 自定义映射规则路径（可选）
rulesPath: "/path/to/custom/rules.json"
# 验证配置
validation:
# 是否启用验证
enabled: true
# 验证失败行为：warn, error, ignore
# 日志配置
logging:
# 日志级别：debug, info, warn, error
level: "info"
# 日志输出路径
path: "./logs"
# 日志文件名模式
filePattern: "x2seatunnel-%d{yyyy-MM-dd}.log"
# 是否同时输出到控制台
console: true
SDK方式集成
// 创建特定工具转换器
X2SeaTunnelConverter converter = X2SeaTunnelFactory.createConverter("datax");
// 配置转换选项
ConversionOptions options = new ConversionOptions.Builder()
.outputFormat("hocon")
.targetVersion("2.3.11")
.build();
// 执行转换
String seatunnelConfig = converter.convert(sourceConfigContent, options);
实施路线图
- 第一阶段：基础框架及DataX支持，Mysql数据源可使用 核心接口设计
- DataX常用连接器支持(MySQL, Hive)
- 基本命令行工具
- 批量处理功能
- 实现单元测试与e2e测试
- 总结基于AI实现不同连接器的prompt。
- 第二阶段：完善DataX更多数据源支持
- 扩展DataX连接器支持(PostgreSQL，ES, Kafka等)
- 版本适配功能
- 第三阶段：扩展其他工具支持与持续优化
- Sqoop支持实现
- 更多高级功能
实现思路
采用“配置驱动、取用逻辑的设计”，可以减少代码量，降低扩展难度，适合迁移转换场景。因为：
- 目标系统Seatunnel的配置规范是确定的
- 需要确保迁移后配置的完整性和正确性
- 需要识别哪些原有配置无法迁移，不追求完美，需要人工处理
具体选型依据见后文。
如上图，整体逻辑包含如下几步：
- 脚本调用与工具触发 执行 sh bin/x2seatunnel.sh --config conversion.yaml ，调用 X2Seatunnel jar包工具，依托 conversion.yaml 配置（可选）或命令行参数，启动数据转换工具流程 。
- Jar 包核心初始化 Jar 包运行时，根据 DataX(或sqoop等)的配置文件，以及相关参数，推断待转换的 SeaTunnel Connector 类型，明确转换适配的组件方向，为后续字段匹配、文件转换奠定基础。
- 规则匹配与字段填充阶段 遍历 Connector，借助映射规则库，从 DataX 的 json 文件中提取并填充对应字段值，同时输出字段、Connector 的匹配情况，明确转换过程中各元素的适配状态。
- 转换输出阶段 4.1 配置文件转换 将 Connector 对象转化为 SeaTunnel 适用的 HOCON/JSON 文件，输出到指定目录； 4.2 输出转换报告 生成转换报告（convert report），记录转换详情与匹配结果；供人工检查和确认，保障转换质量。
- 规则迭代阶段 基于实际转换场景，可持续完善映射规则库，覆盖更多数据转换需求，优化 X2Seatunnel 工具的适配能力，让流程在多样场景下更精准、高效。 待规则引擎逐步迭代稳定后，后续新增转换规则，只需要修改映射规则库，即可快速添加新类型数据源的转换。 通过总结的prompt，可以利用AI大模型，快速生成映射规则。 整个流程通过规则驱动、人工校验，助力数据同步任务向 SeaTunnel 迁移，支撑工具功能落地与迭代 。
三种实现思路探讨
X2Seatunnel的实现方式有很多种，主要有以下三种实现方式：
- 对象映射路线：强类型，通过对象模型转换，编码为主
- 声明映射逻辑（推送式）：遍历源配置，映射到目标，配置为主
- 取用逻辑（拉取式）：遍历目标需求，从源获取，模板为主
下面用一个表格来说明不同实现思路的特点：
各实现思路本质区别
- 对象映射路线：强类型，通过对象模型转换，编码为主
DataXConfig dataX = JsonUtils.parse(jsonStr, DataXConfig.class);
SeaTunnelConfig st = converter.convert(dataX);
String stJson = JsonUtils.toString(st);
- 声明映射逻辑（推送式）：遍历源配置，映射到目标，配置为主
// 遍历源配置中的每个字段
for (String srcPath : mappingRules.keySet()) {
String targetPath = mappingRules.get(srcPath);
Object value = JsonPath.read(sourceJson, srcPath);
JsonPath.set(targetJson, targetPath, value);
}
- 取用逻辑（拉取式）：遍历目标需求，从源获取，模板为主
// 遍历目标模板中需要的每个字段
for (TemplateField field : targetTemplate.getFields()) {
String sourcePath = field.getSourcePath();
Object value = sourcePath != null ?
JsonPath.read(sourceJson, sourcePath) : field.getDefault();
targetJson.put(field.getName(), value);
}
推送式与拉取式的本质区别
这两种方式看似相似（都用映射引擎），但方向完全相反：
- 推送式：从源出发，"我有什么给你什么"，可能遗漏目标字段
- 拉取式：从目标出发，"我需要什么从你那拿什么"，确保目标完整
最佳实践建议
根据分析，混合方案最为合适，结合三种思路的优点：
- 以拉取式映射为核心：确保目标配置的完整性
# 模板驱动的映射配置
seatunnel_mysql_source:
required_fields:
url:
source_path: "job.content[0].reader.parameter.connection[0].jdbcUrl[0]"
-
复杂转换用对象处理：处理需要编程逻辑的转换 这个到时候具体看，我觉得基于简单的字符串拼接规则应该就ok了。
-
配置驱动扩展：新增工具支持主要通过配置文件
实现思路结论
推荐采用以 "拉取式映射"为核心，辅以少量对象映射处理复杂逻辑的混合方案。这种方式既确保了目标配置的完整性，又保持了良好的扩展性和维护性，同时能够应对复杂的转换场景。
总结
X2SeaTunnel工具采用统一框架设计，支持多种数据集成工具配置向SeaTunnel的转换。通过插件式架构，既保证了工具的轻量高效，又提供了良好的扩展性。该工具通过降低迁移成本，帮助用户平滑迁移到SeaTunnel平台，提高数据集成效率。
工具同时提供命令行和SDK两种使用方式，满足不同场景需求。核心设计着重于配置映射的准确性和通用性，确保生成的SeaTunnel配置可直接使用。整体架构支持未来扩展更多数据集成工具的转换能力。
