Apache SeaTunnel 2.3.8 版本现已正式发布!此次版本后,用户将可以使用期待已久的Docker镜像,还可以体验Job级别日志功能,以及其他更新优化的功能。本文将详细介绍 Apache SeaTunnel 2.3.8 版本中的关键更新内容,欢迎更多开发者和用户参与到我们的开源社区中来。
- 2.3.8版本下载: https://seatunnel.apache.org/download/
- Release Note:https://github.com/apache/seatunnel/releases/tag/2.3.8
重点更新
Job级别日志
此次更新中,我们对日志功能进行了优化,在之前的版本中,多个任务的日志都在一个文件中打印,当同时运行多个任务后,多个任务的日志交织在一起,不便于排查问题。
此次更新支持两种方式的配置,以实现更加高效的日志查询。
第一种是在每行日志中添加JobId,从而可以过滤查询出每个日志单独的日志;
第二种是根据JobId拆分文件,只需修改日志配置文件,就可以每一个JobId打印单独的日志文件。
新增Docker镜像
此次更新中,添加了官方的镜像支持,在镜像中添加了全部的连接器,用户无需下载安装包,可以直接通过拉取镜像,更加方便地运行SeaTunnel,减小部署的复杂度,同时精简使用K8S部署的用户操作流程。
而对于有定制化需求,需要二次开发的用户,新版本也提供了一键式打包构建镜像的命令:
Flink/Spark引擎支持多表
之前的版本中,多表读取,写入的功能仅在Zeta引擎上进行了支持,此次更新后,Spark/Flink引擎也可以进行多表读取和写入。
适配 Prometheus 进行集群监控
此前,用户需要通过API来获取集群/任务的指标。现在,用户可以将指标进行导出到Prometheus上,Prometheus将定期拉取SeaTunnel的集群任务状态,并以可视化界面展示出来,以更便利地监控集群的状态,及时发现问题。
添加Typesense连接器支持
新增加对Typesense连接器的支持。
改进和优化
添加Embedding transform
通过Embedding transform,SeaTunnel支持将机器学习模型嵌入到数据转换过程中,把原始字段转换成向量值,再存储到相应的机器学习数据库。目前,SeaTunnel支持的机器学习模型提供商包括豆包、千帆、OpenAI,未来还将添加更多机器学习模型支持。
Kafka支持读取/写入Protobuf类型数据
增强了Kafka连接器对Protobuf数据格式的支持,在Kafka连接器下增加对Protobuf数据类型的定义,可以进行数据读取和写入。
文件支持读取压缩包
增加了对压缩文件格式的读取支持,省去了解压缩的步骤。
更加细粒度的资源加载隔离
支持将ClassLoader从任务组级别的隔离优化为任务级别,从而避免Source/Sink使用相同ClassLoader时可能造成的依赖冲突。
其他优化还包括:
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Paimon流失读取和动态桶的写入支持
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SQL嵌套查询支持查询Map结构字段
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Iceberg的相关优化
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支持Kerberos认证
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SaveMode添加IGNORE类型
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对于Redis不同版本的读取适配优化
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MySQL 8.1/8.2/8/3版本的适配
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支持TiDB的CDC读取
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移除JDBC相关连接器中系统表的限制
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为所有连接器添加事件通知功能
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ES连接器支持多表读取的功能
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HBase连接器添加多表写入的功能
关键问题修复
- 修复Hazelcast在非TCP连接时的组网问题
- 修复资源隔离的问题
- 修复Paimon Dynamic Bucket表,以及Decimal精度丢失的相关问题
- 修复Iceberg任务结束资源未关闭的问题
详细更新情况请参考Release Note:https://github.com/apache/seatunnel/releases/tag/2.3.8
致谢贡献者
感谢@liunaijie对本次发版工作的指导和帮助,同时感谢以下社区成员的共同努力,让本次发版工作顺利完成:
hailin0, hawk9821, cl0924, sunxiaojian, dailai, corgy-w, Hisoka-X, liunaijie, chl-wxp, zhangshenghang, ISADBA, loustler, chenqianwen, FuYouJ, xxsc0529, EricJoy2048, ZhangWeike2000, jw-itq, kevinjmh, Carl-Zhou-CN, FlechazoW, PeppaPage, liugddx, Cheun99, happyboy1024, CosmosNi, Anush008, BruceWong96, zqr10159, cloud456, Gxinge, xxsc0529, luzongzhu, jiamin13579, Zuhdan, yujian225
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