在人工智能时代，数据不再是简单的数字和表格那么简单了。
你可能处理的是一张用户上传的商品图片、一段实时语音对话、一条点击事件日志，甚至是一段视频中的关键帧。这些都属于“多模态数据”——不同形式、不同结构、但承载着丰富语义的数据。
SeaTunnel，一个源自 Apache 的开源项目，最初只专注于结构化数据库之间的数据同步。但如今，它已经脱胎换骨，完成了跨越式的产品升级：
从传统 ETL 工具演化为 “面向 AI 时代的多模态数据集成工具”（Unified Multimodal Data Integration Tool）
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这不仅是一个口号，而是架构的革新、插件生态的升级、以及对 AI 场景的深度适配。
本文将带你了解：SeaTunnel 是如何一步步迈向“多模态”，又是如何赋能今天的 AI 数据体系。
为什么要支持多模态数据？
曾经我们做数据同步，只需要处理订单表、用户表、销售表。
但现在呢？
- 推荐系统需要处理商品图像、用户评论、点击行为。
- 工厂车间的设备监控，不仅采集温度、电压，还采集视频流和图片元信息。
- 金融风控模型，要融合用户身份文本、日志轨迹、OCR 提取的合同文字……
这些都属于多模态场景。结构化、非结构化、流式、向量化数据交织共存，一个统一工具来整合这些数据的需求愈发迫切。
SeaTunnel 的重新定位，就是为了解决这个问题：
无论你是 AI 工程师、数据开发者、架构师，都需要一个能吃下“所有数据形态”的接入工具。
SeaTunnel 的多模态能力从哪里来？
SeaTunnel 本质上是一个“可编排的异构数据流处理引擎”，架构上由三部分组成：
- Source：数据源输入（Kafka、MySQL、File、WebSocket...）
- Transform：中间处理（字段映射、格式清洗、分支处理...）
- Sink：输出目标（ClickHouse、Milvus、Kafka、对象存储...）
我们来一个个拆开看。
![SeaTunnel新定位]()
一、结构化数据？那是 SeaTunnel 的老本行
从最早的 MySQL 到如今支持超过 100 种数据源，SeaTunnel 对结构化数据的支持已经不再是问题：
- JDBC 通用支持（MySQL / PostgreSQL / Oracle / SQL Server / DB2）
- 批量和增量同步
- 支持主键合并、分区抽取、断点续传
- 支持 Iceberg / Hudi / Delta Lake 等湖格式
如果你的场景仍然是“表到表”，SeaTunnel 不输任何一款传统 ETL 工具。
二、文件 + 非结构化：图像/日志/PDF 的元信息接入
SeaTunnel 支持对以下文件类型的解析：
- 文本文件（CSV、JSON、Log、INI）
- 表格类文件（Excel、Parquet、ORC）
- 二进制文件（图像、PDF、文档）
通过 FileSource + binary 模式，你可以轻松获取：
- 文件名、文件路径、上传时间
- 文件大小、修改时间、扩展名（通过外部处理脚本提取）
这些字段虽然看起来“不起眼”，但恰恰是构建图像搜索、日志分析等系统的元基础。
SeaTunnel 支持通过插件方式将这些信息结构化成 SeaTunnelRow，供后续使用。
三、实时流？SeaTunnel 本就是流批一体
SeaTunnel 支持完整的流式调度架构：
- Kafka、Pulsar、RocketMQ、RabbitMQ、WebSocket 全支持
- 通过 Hazelcast 做状态管理，支持 Exactly-Once 和断点恢复
- 每秒处理百万级消息不在话下
你可以同时处理 Kafka 中的点击流、MySQL 中的订单表、S3 中的商品图像信息，一起构建向量检索输入源。
四、向量数据？SeaTunnel 已原生支持！
SeaTunnel 在 2.3 版本之后，加入了对向量数据库的原生支持：
- Milvus Sink（支持写入向量数据，指定维度）
- PGVector Sink（将嵌入向量写入 PostgreSQL）
- OpenSearch Sink（写入向量字段）
只需配置：
sink {
Milvus {
url = "http://127.0.0.1:19530"
token = "username:password"
batch_size = 1000
}
}
无需写 SDK，无需调用 REST 接口，配置即生效。
五、Transform：灵活构建字段级语义处理链路
SeaTunnel 提供丰富的 Transform 插件，帮助用户在结构化数据转换阶段完成字段标准化、内容映射、表达式增强等操作。
当前支持的 Transform 插件包括：
FieldMapper Transform：字段映射与重命名Filter Transform：条件过滤（支持 SQL 表达式）Replace Transform：字符串替换与清洗Split Transform：字段按分隔符切割JsonPath Transform：支持从嵌套 JSON 中提取字段Sql Transform：基于 SeaTunnel SQL 的表达式计算能力
通过这些插件，用户可以完成复杂字段派生、数据标准化、类型转换、嵌套结构展开等多种场景需求，是构建 AI 语义底座的重要组成部分。
未来版本中，SeaTunnel 社区正在积极探索更多“可编程 Transform”的插件能力，如：
- 支持与模型推理服务对接的 HTTP 调用变换
- 嵌入式表达式引擎优化
- 更高阶的 Map/Reduce 类流式变换语义
这些特性将持续增强 SeaTunnel 在多模态处理中的表现力。
无论是字段清洗还是特征增强，SeaTunnel 的 Transform 插件为 AI 时代的数据预处理链路提供了坚实支撑。
多模态链路示例：图像 + 文本 + 行为流 → 向量库
构建图文推荐系统，只需要三条链路：
商品图像（S3） → FileSource → 预处理服务（CLIP） → MilvusSink
商品描述（MySQL）→ JDBCSource → 预处理服务（BERT）→ MilvusSink
用户行为流（Kafka）→ KafkaSource → ClickHouseSink
最终你将得到：
你就可以在下游实现：
- 相似图文推荐
- 用户向量 + 商品向量召回
- 实时热点商品识别
全部基于 SeaTunnel 完成。
社区正在推进的下一步：全链路 AI 数据底座
SeaTunnel 目前已在 WhaleStudio 可视化工具中支持多模态任务配置。
未来，社区正在推进：
- 多模态数据血缘分析（来源追踪 / AI链路识别）
- 多模态数据质量检查（字段一致性 / 缺失监测）
- 与 LangChain / RAG 结合的检索增强任务模板
- 向量库 + 大模型双向同步能力（向量更新 / LLM 推理）
你能想象的 AI 数据流，SeaTunnel 社区正在逐一落地。
写在最后：SeaTunnel，为结构而生，为多模态而进化
SeaTunnel 已不再是传统 ELT 工具。
它已经蜕变成
- 一个连接数据世界和语义世界的桥梁
- 一个低代码、插件式、场景丰富的 AI 数据流接入工具
- 一个面向向量时代、支持多模态任务的统一引擎
官网：https://seatunnel.apache.org
GitHub：https://github.com/apache/seatunnel
如果你正在构建 AI 多模态系统，不妨看看 SeaTunnel 是不是你缺失的那块拼图。
