seatunnel-2.3.2doris数据同步到hive(cdh-6.3.2)首次运行报错解决，解决的报错如下：1、java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/hadoop/hive/metastore/api/MetaException2、java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/thrift/TBase3、java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/hadoop/hive/conf/HiveConf4、java.lang.NoClassDefFoundError:co
一、前言SeaTunnel是一个分布式、高性能、可扩展的数据同步工具，它支持多种数据源之间的数据同步，包括Hive和StarRocks。可以使用SeaTunnel的Hive源连接器从Hive读取外部数据源数据，然后使用StarRocks接收器连接器将数据发送到StarRocks。通过StarRocks读取外部数据源数据。StarRocks源连接器的内部实现是从前端（FE）获得查询计划，将查询计划作为参数传递给BE节点，然后从BE节点获得数据结果。名称版本StarRocks2.4.2SeaTunnel2.3.1Spark3.2.1Flink1.16.1二、安装SeaTunnel安装并设置Java
1、seatunnel简单介绍seatunnel是一个非常易用，高性能、支持实时流式和离线批处理的海量数据处理产品，架构于ApacheSpark和ApacheFlink之上。seatunnel让Spark和Flink的使用更简单，更高效。注：当前版本用的是2.1.3版本 如果在github下载自己编译有问题可在此地址下载编译好的文件seatunnel-2.1.3-bin包特性简单易用，灵活配置，无需开发模块化和插件化，易于扩展支持利用SQL做数据处理和聚合集成Spark和Flink官方教程集成Spark教程集成Flink教程2、提交Spark任务参考官方文档：https://int
时隔两个月，ApacheSeaTunnel终于迎来大版本更新。此次发布的2.3.3版本在功能和性能上均有较大优化改进，其中大家期待已久的CDCSchemaevolution（DDL变更同步）、主键Split拆分、JDBCSink自动建表功能、SeaTunnelZeta引擎支持作业配置支持变量替换和传参等都是更新的亮点。这些功能和优化使得ApacheSeaTunnel具备了更强大的数据同步能力，大幅提升了SeaTunnel的性能。本文将详细介绍本次更新的具体情况。CDC相关更新支持Schemaevolution关于CDC方面的重要更新，是在架构层面支持了Schemaevolution（DDL变更
近日，ApacheDolphinScheduler发布了3.1.8版本。此版本主要基于3.1.7版本进行了bug修复，共计修复16个bug,1个doc,2个chore。其中修复了以下几个较为重要的问题：修复在构建SeaTunnel任务节点的参数时错误的判断条件修复SeaTunnel任务运行模式默认为运行，无法选择空值的问题在SQL/存储任务中使用单独连接带有sub_process任务的工作流在运行时无法停止修复State事件处理错误，收到未知异常，将用IndexOutOfBoundsException重试此事件修复资源中心上传文件超时的bug修复部分任务界面无法删除环境的问题全部Changel
seatunnel(2.1.3)调用spark-sql(2.4)、flink-sql(1.14)对结构化数据进行处理；能够通过配置，在一个任务里调度多个source和sink文章目录一、为sparkstructuredstreaming任务添加对ES7的支持二、配置任务1、配置env2、配置source3、配置transform4、配置sink三、启动任务一、为sparkstructuredstreaming任务添加对ES7的支持在seatunnel源码里升级elasticsearch-spark组件，添加spark-catalyst的依赖后，重新打包properties>elasticsea
一、概述SeaTunnel是一个简单易用的数据集成框架，在企业中，由于开发时间或开发部门不通用，往往有多个异构的、运行在不同的软硬件平台上的信息系统同时运行。数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。SeaTunnel支持海量数据的实时同步。它每天可以稳定高效地同步数百亿数据。SeaTunnel适用于以下场景SeaTunnel的特点海量数据的同步海量数据的集成海量数据的ETL海量数据聚合多源数据处理基于配置的低代码开发，易用性高，方便维护。支持实时流式传输离线多源数据分析高性能、海量数据处理能力模块化的插件架构，易于扩展支持用SQL进行
ApacheSeaTunnel起到的主要作用是什么？目前，大数据体系里有各种各样的数据引擎，有大数据生态的Hadoop、Hive、Kudu、Kafka、HDFS，也有泛大数据库体系的MongoDB、Redis、ClickHouse、Doris，更有云上的AWSS3、Redshift、BigQuery、Snowflake，还有各种各样数据生态MySQL、PostgresSQL、IoTDB、TDEngine、Salesforce、Workday等。我们需要工具让这些数据之间能互联互通，那么ApacheSeaTunnel就是打通这些复杂数据源的利器，它可以简单、准确、实时地把各种数据源整合到目标数据
版本说明：SeaTunnel：apache-seatunnel-2.3.2-SNAPHOT引擎说明：Flink：1.16.2Zeta：官方自带前言近些时间，我们正好接手一个数据集成项目，数据上游方是给我们投递到Kafka，我们一开始的技术选型是SpringBoot+Flink对上游数据进行加工处理（下文简称：方案一），由于测试不到位，后来到线上，发现数据写入效率完全不符合预期。后来将目光转到开源项目SeaTunnel上面，发现Source支持Kafka，于是开始研究测试，开发环境测试了500w+数据，发现效率在10000/s左右。果断放弃方案一，采取SeaTunnel对数据进行集成加工（下文简
导读：本文将介绍SeaTunnel超大数据量的数据集成平台，主要围绕以下内容展开：SeaTunnel的设计目标SeaTunnel现状SeaTunnel整体设计近期规划分享嘉宾｜高俊白鲸开源架构师编辑整理｜王鹏滴滴出行出品社区｜DataFun01SeaTunnel的设计目标SeaTunnel的目标是打造一个简单易用的、分布式可扩展的支持超大数据级的高吞吐低延时的数据集成平台，主要解决以下4个问题：数据源多，版本间不兼容，而且不断有新的出现离线同步和实时同步常被分开管理，维护困难企业技术栈差异大，导致选择同步组件时需要更多的学习成本数据同步需要高吞吐低时延，数据一致性要求高02SeaTunnel现
