Seatunnel 架構原理
Seatunnel 是一種基于分布式系統和網絡虛擬化技術的網絡架構，旨在提供高可用性和高性能的網絡服務。它采用了一種類似隧道的方式來連接不同地理位置的節點，使得節點間的通信變得簡單、可靠且高效。
架構概述
Seatunnel 架構包含以下主要組成部分：
節點：每個節點都是一個獨立的服務器，它們可以位于不同的地理位置。每個節點都有一個唯一的標識符，用于在網絡中的識別和通信。
控制節點：控制節點是整個 Seatunnel 網絡的大腦，它負責管理和協調所有節點之間的通信。控制節點存儲著網絡拓撲信息和節點狀態，并根據需要進行路由、負載均衡和故障恢復。
隧道：隧道是節點之間安全通信的通道。每個節點之間都建立了一個虛擬的隧道連接，通過這些隧道，節點可以直接進行安全的數據傳輸。
加密：Seatunnel 使用了加密算法來保護節點之間的通信安全。所有經過隧道傳輸的數據都會被加密，只有具有正確密鑰的節點才能解密和訪問這些數據。
基于當前大多數數據處理工作的一些思考
更多的數據處理是重復的
數據處理的代碼是冗余的
在數據處理工作中有一部分的比例是數據同步工作，在離線數倉計算完成之后，往往會將 ads 層數據同步至對查詢專門優化過的 OLAP 數據庫（ck、es 等）中以提供前端報表展示的功能，這些功能是否可以沉淀？是否可以復用？
在數據處理過程中，可能會有多種異構數據源接入的需求，例如 file、redis、hdfs、kafka、mysql….，在面對這種異構數據源集成的需求時如何去更好的應對？
在當前越來越多大數據框架面世的基礎上，大數據處理的方向慢慢變向了 sql 化和低代碼化，在業務看來無論底層有多少數據都會是落成一張表或是多張表，如果可以使用 sql 就能夠計算海量數據并快速獲取正確結果，對于整個業務部門對于數據的利用將更加高效
假設企業中需要組建數據中臺，如何對外快速提供數據處理的中臺能力
Seatunnel 可以解決的業務痛點
背靠 spark 和 flink 兩大分布式數據框架，天生具有分布式數據處理的能力，使業務可以更加專注于數據的價值挖掘與處理，而不是專注于底層技術對于大數據的兼容和開發
利用 spark 和 flink 分布式框架對于異構數據源的兼容，可以實現快速的異構數據源同步和接入
高度抽象業務處理邏輯，減少代碼的冗余和重復開發
Seatunnel 優勢與缺點
優勢
簡單易用，靈活配置，無需開發
模塊化和插件化
支持利用 SQL 做數據處理和聚合
由于其高度封裝的計算引擎架構，可以很好的與中臺進行融合，對外提供分布式計算能力
缺點
Spark 支持 2.2.0 - 2.4.8，不支持 spark3.x
Flink 支持 1.9.0，目前 flink 已經迭代至 1.14.x，無法向上兼容
Spark 作業雖然可以很快配置，但相關人員還需要懂一些參數的調優才能讓作業效率更優
應用場景
Seatunnel 架構適用于以下場景：
跨地理位置通信：當節點分布在不同的地理位置時，Seatunnel 可以提供高效、穩定和安全的通信通道。
大規模網絡：Seatunnel 可以管理大規模網絡中的節點，提供可擴展的網絡服務。
安全通信：通過加密算法和隧道通信，Seatunnel 可以保護節點之間的通信安全，防止數據泄露和篡改。
相關競品及對比
- FlinkX，現已更名為 chunjun
- StreamX
- DataX
| 關鍵功能 | Seatunnel | FlinkX | StreamX | DataX |
|---|---|---|---|---|
| spark 是否支持 | yes | no | yes | no |
| flink 是否支持 | yes，高版本兼容性不好 | yes，高版本兼容性不好 | yes，高版本兼容性好 | no |
| 部署難度 | 輕松 | 中等 | 較難 | 容易 |
| 主要功能對比 | etl、數據同步 | 數據同步 | flink 任務可視化部署 | 數據同步 |
Seatunnel 核心理念與內核原理
核心概念
-
整個 Seatunnel 設計的核心是利用設計模式中的 “控制翻轉” 或者叫 “依賴注入”，主要概括為以下兩點：
- 上層不依賴底層，兩者都依賴抽象
- 流程代碼與業務邏輯應該分離
-
對于整個數據處理過程，大致可以分為以下幾個流程：
輸入->轉換->輸出，對于更復雜的數據處理，實質上也是這幾種行為的組合
結論
Seatunnel 架構是一種能夠提供高可用性和高性能網絡服務的架構。它通過建立虛擬隧道連接不同地理位置的節點，實現了簡單、可靠和高效的節點間通信。在實際應用中，我們可以根據實際需求和網絡規模，靈活配置和管理 Seatunnel 架構，從而滿足各種復雜的網絡通信需求。
