Apache SeaTunnel Web：我的数据集成心得
最近在做一个项目，需要把几个数据源汇集到一起，老方法用脚本+调度，配置和维护都挺头疼。试了下 Apache SeaTunnel Web，它通过 Web 界面配置数据同步，确实省了不少事。这篇文章记录我的上手过程和一些踩坑。
它能做什么
SeaTunnel Web 内置了很多连接器，常见的 MySQL、PostgreSQL、Oracle、Hive、HDFS、Kafka、S3、MongoDB 这些都能直接连。对于大多数企业场景，基本够用。拖拽式任务编排也挺直观，选来源、选目标、配置字段映射，再加个调度——不写代码也能跑起来。当然，复杂的数据清洗逻辑还是得借助自定义插件或脚本来做，拖拽解决不了所有问题。
从零搭建
环境要求
- Java 8+
- Maven 3.6+
- Node.js 16+（前端）
从 GitHub 镜像克隆代码：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/se/seatunnel-web
构建：
cd seatunnel-web
sh build.sh code
构建完成后，在 seatunnel-web-dist/target 下找到 tar 包，解压并启动后端：
tar -zxvf apache-seatunnel-web-*.tar.gz
cd apache-seatunnel-web-*
sh bin/seatunnel-backend-daemon.sh start
如果是开发调试，我习惯用 IDEA 运行，设置环境变量 ST_WEB_BASEDIR_PATH，并配好数据库连接，然后直接启动后端服务。注意，前端需要单独启动，这里不展开。
我跑了两个场景
多源汇聚到数据湖
业务上有几个 MySQL 库、Kafka 的日志流，还有 MongoDB 存用户行为，需要定时导入 HDFS。我先在每个数据源里配好连接信息，然后创建了一个同步任务链：分别从 MySQL、Kafka、MongoDB 读取，写入 HDFS 的不同路径。设置成增量同步，避免全量扫。数据质量检查我额外写了脚本，SeaTunnel 自带的不太满足需求。
实时 Kafka 到 ClickHouse
另一个需求是实时报表，Kafka 的数据需要实时进 ClickHouse。用 SeaTunnel Web 配了个流任务，数据过来后简单转换，再批量写入。延迟大概在秒级，对报表来说够用。不过监控发现，高峰期 CPU 偏高，后来调大并行度和 batch size 才压下来。
架构印象
后端是模块化的，核心基于 SeaTunnel Connector API，连接器可以动态加载。前端用 React，界面还算流畅。整体设计适合快速集成，插件管理机制让扩展数据源比较方便。
调优与维护
性能方面，我的经验是：
- 数据量在 1GB 以下，默认配置就够了。
- 1GB 到 100GB，适当增加并行度和内存。
- 超过 100GB，就得仔细调 JVM 参数、网络 buffer 和 checkpoint 间隔，否则容易 OOM。
安全上，平台支持用户认证和权限控制，传输加密也别忘了开启，生产环境不要裸奔。
一些小功能
虚拟表功能挺有意思，能屏蔽底层数据源差异，给同个表名统一访问。但多个异构源 JOIN 时性能会下降，这点要实测。任务监控面板可以看到执行进度和资源使用，异常告警也能及时通知，运维省心不少。
最后
SeaTunnel Web 确实降低了数据集成门槛，对于常规同步和实时管道，拖拽配置就能搞定。但它不是万能的，复杂 ETL 或对性能极限压榨的场景，可能还得结合原生 SeaTunnel 或其他工具。如果你正为数据集成头疼，不妨试试。
