作者 | 贾敏 多点DMALL 资深大数据研发工程师
作者介绍
贾敏，多点 DMALL 资深大数据研发工程师，主导公司核心数据集成平台架构设计与 LakeHouse 的技术落地。拥有丰富的大数据平台架构经验，长期专注于PB 级数据实时同步、数据湖建设以及 Spark 计算引擎性能调优等主流大数据技术领域。作为 Active Contributor，持续在多个开源项目如 Apache Spark、Apache Iceberg、Apache Amoro (incubating) 、Volcano、Flink CDC 、Apache SeaTunnel 等贡献并推动相关特性的改进。
多点 DMALL 是一个全球零售智能化解决方案提供商，支撑着 430+ 客户的数字化转型。随着业务快速扩张，数据同步的实时性、资源效率和开发灵活性，成为我们必须攻克的三大难题。
多点DMALL数据平台的四次跃迁
多点 DMALL 的数据平台经过四次跃迁，始终围绕“更快、更省、更稳”展开。
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在多点 DMALL 的数据平台建设过程中，先是借 AWS-EMR 快速构建云端大数据能力，再回归IDC 自建 Hadoop 集群，以开源内核叠加自研集成、调度、开发组件，把重资产沉淀为可复用的轻服务。当业务需要更低成本、更高弹性，团队用存算分离、容器化重构底座，引入 Apache SeaTunnel 让数据实时入湖；继而以 Apache Iceberg、Paimon 统一存储格式，形成湖仓一体的新架构，为 AI 提供稳态、低成本的数据基座，完成由借云到造云、由离线到实时的闭环。
存算分离架构
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DMALL UniData（Data IDE）的存算分离架构以Kubernetes 为弹性基座，Spark、Flink、StarRocks 按需伸缩，Iceberg+JuiceFS 统一湖存储，Hive Metastore 跨云管理元数据，Ranger 细粒度授权，存算分离、零厂商绑定，技术栈全链路可控。
由此带来的业务收益水到渠成：TCO直降40-75%，资源秒级扩缩，同一套IDE框架覆盖集成、调度、建模、查询与服务，交付快、人力省，多云畅行且安全。
一、旧架构的痛点
在引入 Apache SeaTunnel 之前，多点 DMALL 数据平台数据互导已支持 MySQL、Hive、ES 等十余种存储自助式数据同步，基于 Spark 自研多种数据源，可按需求定制化接入，但仅支持批处理（Batch）模式。
在数据导入方面，多点 DMALL 数据平台统一承载公司 ODS 数据入湖，采用 Apache Iceberg 作为湖仓格式，支持小时级数据下游可用 ，数据复用率高，数据质量有保障。
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过去我们依赖 Spark 自研同步工具，虽然稳定，却面临“启动慢、资源重、扩展难”的痛点。
“不是 Spark 不好，而是它太重了。”
在降本增效的大背景下，我们重新审视了原有的数据集成架构。Spark 批任务虽然成熟，但在处理中小规模数据同步时显得“杀鸡用牛刀”。启动慢、资源占用高、开发周期长，成为团队效率的瓶颈。更重要的是，面对越来越多实时性业务需求，Spark 的批处理模式已难以为继。
| 维度 |
旧 Spark 方案 |
业务影响 |
| 资源高 |
2C8G 起步，空跑 40s |
对于大多数中小规模数据同步并不友好 |
| 开发高 |
缺 Source/Sink 抽象，全链路开发 |
全链路开发，增加开发与维护成本，降低交付效率 |
| 不支持实时同步 |
新技术兴起，实时增量同步需求增加 |
现阶段仍需要开发人员用 Java/Flink 自行实现 |
| 数据源有限 |
商家私有化部署增多，数据源多样 |
新增数据源定制开发，难以快速满足业务需求 |
直到我们遇见了 Apache SeaTunnel，一切开始改变。
二、为什么圈定SeaTunnel？
“我们不是在选工具，而是在选未来五年的数据集成底座。”
面对多样化的数据源、实时性需求和资源优化压力，我们需要一个“批流一体、轻量高效、易扩展”的集成平台。SeaTunnel 以其开源、多引擎支持、丰富的连接器和活跃社区，成为我们最终的选择。它不仅解决了 Spark 的“重”问题，还为未来的湖仓一体和实时分析打下了基础。
- 引擎中立：内置 Zeta，同时兼容 Spark/Flink，可随数据量自动切换。
- 连接器官网已 200+，且插件化：新增数据源只写 JSON，零 Java 代码。
- 批流一体：同一套配置即可全量+增量+CDC。
- 社区活跃：GitHub 8.8k star，PR 周合并 30+，我们提的 5 个 Patch 均在 7 天内合入主干。
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三、新平台架构：让SeaTunnel长成“企业级”
“开源不是拿来就用，而是站在巨人肩膀上继续造轮子。”
SeaTunnel 虽然强大，但要真正落地企业级场景，还需要一层“外壳”——统一的管理、调度、权限、限流、监控等能力。我们围绕 SeaTunnel 构建了一套可视化、可配置、可扩展的数据集成平台，让它从一个开源工具，成长为多点数据平台的“核心引擎”。
3.1 全局架构
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以 Apache SeaTunnel 为底座，平台向上透出统一 REST API，Web UI、商家交换、MCP 服务等任何外部系统都可一键调用；内置连接器模板中心，新存储只需填参数即可分钟级发布，无需编码。调度层同时适配 Apache DolphinScheduler、Airflow 等主流编排，引擎层按数据量智能路由 Zeta/Flink/Spark，小任务轻量快跑，大任务分布式并行；镜像与运行环境全面云原生化，支持 K8s、Yarn、Standalone 多模式输出，商家私有化场景也能一键交付，真正做到“模板即服务、引擎可切换、部署无绑定”。
3.2 互导功能
- 数据源注册：地址、账号、密码一次录入，敏感字段加密，公共数据源（如 Hive）全租户可见。
- 连接器模板：通过配置新增连接器，定义 SeaTunnel 配置生成规则，控制任务界面 Source、Sink 显示
- 离线任务：运行批任务支持 Zeta 和 Spark 引擎，通过 DAG 图描述同步任务，支持通配符变量注入
- 实时任务：运行流任务支持 Zeta 和 Flink 引擎，通过 S3 协议存储 Checkpoint，可进行 CDC 增量同步
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接入功能
- 接入申请：用户提交同步表申请工单；管理员审批，以保障数据接入质量
- 库表管理：按库同步，避免同步链路过多；统一管理链路，数据质量有保障；支持分表合并成一张表
- 基线拉取：通过批任务进行自动建表和初始化；超大表可按照规则拆分拉取；数据缺失可基于条件拉取补齐
- 数据同步：同步任务通过REST API提交到集群；支持限流、打标特性保证重要同步；CDC增量写入多种湖仓
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四、二次开发：让SeaTunnel说“多点方言”
“再优秀的开源项目，也听不懂你业务的‘方言’。”
SeaTunnel 的插件机制虽然灵活，但面对多点自研的 DDH 消息格式、分库分表合并、动态分区等需求，仍需我们“动手改代码”。幸运的是，SeaTunnel 的模块化设计让二次开发变得高效且可控。以下是我们重点改造的几个模块，每一项都直接解决了业务痛点。
4.1 定制DDH-Format CDC
多点自研 DDH 采集 MySQL binlog，以 Protobuf 推 Kafka。我们实现了
- KafkaDeserializationSchema：
- 解析 Protobuf → SeaTunnelRow；
- DDL 消息直接构建 CatalogTable，自动在 Paimon 侧加列；
- DML 打标“before/after”，下游 StarRocks 做部分列更新。
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4.2 Router Transform：多表合并+动态分区
- 场景：1200 张分库分表 t_order_00…t_order_1199 → 一张 paimon 表 dwd_order。
- 实现：
- 正则
t_order_(\d+) 映射目标表；
- 选基准 Schema（字段最多的一张表），其余表缺失字段补 NULL；
- 主键冲突用
$table_name + $pk 生成新 UK；
- 分区字段 dt 从字符串 create_time 截取，支持
yyyy-MM-dd 与 yyyyMMdd 两种格式自动识别。
配置片段：
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4.3 Hive-Sink支持Overwrite
社区版只有 append，我们基于 PR #7843 二次开发：
- 任务提交前，先根据分区值调用
FileSystem.listStatus() 拿到旧路径；
- 新数据写完再原子删除旧路径，实现“幂等重跑”。
已贡献回社区，预计 2.3.14 发布。
4.4 其他补丁
- JuiceFS 连接器：支持 mount 点缓存，listing 性能提升 5 倍；
- Kafka-2.x 独立模块：解决 0.10/2.x 协议冲突；
- 升级 JDK11：Zeta 引擎 GC 时间下降 40%；
- 新增 JSON UDF
json_extract_array/json_merge，日期 UDF date_shift()，已合入主干。
五、踩坑实录
“每一个坑，都是通往稳定的必经之路。”
开源项目再成熟，落地到真实业务场景也免不了踩坑。我们在使用 SeaTunnel 的过程中，也遇到了版本冲突、异步操作、消费延迟等问题。以下是我们踩过的几个典型“坑”，以及最终的解决方案，希望能帮你少走弯路。
| 问题 |
现象 |
根因 |
解法 |
| S3 访问失败 |
Spark 3.3.4 与 SeaTunnel 默认内置 Hadoop 3.1.4 冲突 |
classpath 存在两份 aws-sdk |
排除 Spark 的 hadoop-client，改用 SeaTunnel uber jar |
| StarRocks ALTER 阻塞 |
写入时报 “column not found” |
SR 的 ALTER 为异步，客户端继续写会失败 |
在 sink 中轮询 SHOW ALTER TABLE STATE，FINISHED 后再恢复写入 |
| Kafka 消费慢 |
每秒仅 3k 条 |
poll 到空消息线程 sleep 100ms |
提 PR #7821，支持“空轮询不 sleep”模式，吞吐量提到 12w/s |
六、总结收益：三个月交卷
“技术价值，最终要用数字说话。”
我们用了 Apache SeaTunnel 不到三个月时间，完成了 3 套商家生产环境的割接。结果不仅“跑得更快”，还“跑得更省”。
Oracle、云存储、Paimon、StarRocks 等源端需求被一次性覆盖，实时同步不再靠手写 Flink；模板化“零代码”接入，让新增连接器从过去的 N 周压缩到 3 天，资源消耗仅为原 Spark 的 1/3，同样数据量跑得更轻更快。
配合全新 UI 和按需开放的数据源权限，商家 IT 自己就能配任务、看链路，交付成本骤降，使用体验直线上升，真正兑现了降本、灵活、稳态三大目标。 ![]()
七、下一步：湖仓+ AI双轮驱动
“数据集成不是终点，而是智能分析的起点。”*
Apache SeaTunnel 帮我们解决了数据“搬得快”和“搬得省”的问题，接下来我们要解决的是“搬得准”和“搬得智”。随着 Paimon、StarRocks、LLM 等技术的成熟，我们正在构建一个“实时湖仓 + AI 智能”的数据平台，让数据不仅看得见，更用得准。
未来，多点将把“实时”与“智能”写进数据平台的下一行代码：
1）湖仓升级： 全面接入 Paimon + StarRocks，把 ODS 入湖时效从小时级压到分钟级，为商家提供准实时的数据底座。
2）AI Ready： 通过 MCP 服务调用 LLM 自动生成同步配置，并引入向量化执行引擎，打造 AI 训练可直接消费的流水线，让数据集成环节“零代码、智能化”。
3）社区互动： 跟踪 SeaTunnel 主版本迭代，第一时间引入性能优化；内部通用改进以 PR 形式回馈社区，形成“使用-改进-开源”的闭环，持续放大技术红利。
八、写给同行的一句话
“如果你也在为数据同步的‘重’和‘慢’头疼，不妨给 SeaTunnel 一个 Sprint 的时间。”
我们用了 3 个月，把数据集成成本降到原来的 1/3，把实时性从小时级提升到分钟级，把开发周期从几周压缩到几天。
SeaTunnel 不是银弹，但它足够轻、足够快、足够开放。
只要你愿意动手，它就能成为你数据平台的“新引擎”。
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![夕颜]()
