Seatunnel 架构原理
Seatunnel 是一种基于分布式系统和网络虚拟化技术的网络架构，旨在提供高可用性和高性能的网络服务。它采用了一种类似隧道的方式来连接不同地理位置的节点，使得节点间的通信变得简单、可靠且高效。
架构概述
Seatunnel 架构包含以下主要组成部分：
节点：每个节点都是一个独立的服务器，它们可以位于不同的地理位置。每个节点都有一个唯一的标识符，用于在网络中的识别和通信。
控制节点：控制节点是整个 Seatunnel 网络的大脑，它负责管理和协调所有节点之间的通信。控制节点存储着网络拓扑信息和节点状态，并根据需要进行路由、负载均衡和故障恢复。
隧道：隧道是节点之间安全通信的通道。每个节点之间都建立了一个虚拟的隧道连接，通过这些隧道，节点可以直接进行安全的数据传输。
加密：Seatunnel 使用了加密算法来保护节点之间的通信安全。所有经过隧道传输的数据都会被加密，只有具有正确密钥的节点才能解密和访问这些数据。
基于当前大多数数据处理工作的一些思考
更多的数据处理是重复的
数据处理的代码是冗余的
在数据处理工作中有一部分的比例是数据同步工作，在离线数仓计算完成之后，往往会将 ads 层数据同步至对查询专门优化过的 OLAP 数据库（ck、es 等）中以提供前端报表展示的功能，这些功能是否可以沉淀？是否可以复用？
在数据处理过程中，可能会有多种异构数据源接入的需求，例如 file、redis、hdfs、kafka、mysql….，在面对这种异构数据源集成的需求时如何去更好的应对？
在当前越来越多大数据框架面世的基础上，大数据处理的方向慢慢变向了 sql 化和低代码化，在业务看来无论底层有多少数据都会是落成一张表或是多张表，如果可以使用 sql 就能够计算海量数据并快速获取正确结果，对于整个业务部门对于数据的利用将更加高效
假设企业中需要组建数据中台，如何对外快速提供数据处理的中台能力
Seatunnel 可以解决的业务痛点
背靠 spark 和 flink 两大分布式数据框架，天生具有分布式数据处理的能力，使业务可以更加专注于数据的价值挖掘与处理，而不是专注于底层技术对于大数据的兼容和开发
利用 spark 和 flink 分布式框架对于异构数据源的兼容，可以实现快速的异构数据源同步和接入
高度抽象业务处理逻辑，减少代码的冗余和重复开发
Seatunnel 优势与缺点
优势
简单易用，灵活配置，无需开发
模块化和插件化
支持利用 SQL 做数据处理和聚合
由于其高度封装的计算引擎架构，可以很好的与中台进行融合，对外提供分布式计算能力
缺点
Spark 支持 2.2.0 - 2.4.8，不支持 spark3.x
Flink 支持 1.9.0，目前 flink 已经迭代至 1.14.x，无法向上兼容
Spark 作业虽然可以很快配置，但相关人员还需要懂一些参数的调优才能让作业效率更优
应用场景
Seatunnel 架构适用于以下场景：
跨地理位置通信：当节点分布在不同的地理位置时，Seatunnel 可以提供高效、稳定和安全的通信通道。
大规模网络：Seatunnel 可以管理大规模网络中的节点，提供可扩展的网络服务。
安全通信：通过加密算法和隧道通信，Seatunnel 可以保护节点之间的通信安全，防止数据泄露和篡改。
相关竞品及对比
- FlinkX，现已更名为 chunjun
- StreamX
- DataX
| 关键功能 | 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 |
| 部署难度 | 轻松 | 中等 | 较难 | 容易 |
| 主要功能对比 | etl、数据同步 | 数据同步 | flink 任务可视化部署 | 数据同步 |
Seatunnel 核心理念与内核原理
核心概念
-
整个 Seatunnel 设计的核心是利用设计模式中的 “控制翻转” 或者叫 “依赖注入”，主要概括为以下两点：
- 上层不依赖底层，两者都依赖抽象
- 流程代码与业务逻辑应该分离
-
对于整个数据处理过程，大致可以分为以下几个流程：
输入->转换->输出，对于更复杂的数据处理，实质上也是这几种行为的组合
结论
Seatunnel 架构是一种能够提供高可用性和高性能网络服务的架构。它通过建立虚拟隧道连接不同地理位置的节点，实现了简单、可靠和高效的节点间通信。在实际应用中，我们可以根据实际需求和网络规模，灵活配置和管理 Seatunnel 架构，从而满足各种复杂的网络通信需求。
