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1.SeaTunnel连接器V1到V2的核源架构演进与探究
SeaTunnel连接器V1到V2的架构演进与探究
核心概念
SeaTunnel设计的核心是利用设计模式中的控制翻转或依赖注入，主要包括以下两点：
数据处理过程大致分为输入 -> 转换 -> 输出，源码更复杂的核源数据处理实质上也是这些行为的组合。
内核原理
SeaTunnel将数据处理的源码各种行为抽象成Plugin，并使用SPI技术进行动态注册，核源设计思路保证了框架的源码深度商店源码灵活扩展。在以上理论基础上，核源数据的源码转换与处理还需要做统一的抽象，如著名的核源异构数据源同步工具DataX，也对数据单条记录做了统一抽象。源码
SeaTunnel V1架构体系中，核源由于背靠Spark和Flink两大分布式计算框架，源码框架已经为我们做好了数据源抽象的核源工作，Flink的源码动态心形源码DataStream、Spark的核源DataFrame已经是对接入数据源的高度抽象。在此基础上，我们只需要在插件中处理这些数据抽象即可。同时，借助Flink和Spark提供的SQL接口，还可以将每次处理完的数据注册成表，方便用SQL进行处理，减少代码的开发量。
实际上，SeaTunnel的最终目的是自动生成一个Spark或Flink作业，并提交到集群中运行。
SeaTunnel连接器V1 API解析架构概览
目前在项目dev分支下，SeaTunnel连接器V1 API所在的备课系统 网站源码模块如图所示：
seatunnel-api-base
在基础模块中，有以下代码：
为了更清晰地理解这些类之间的关系，笔者制作了一张简单的UML类图：
整个API的组成可以大体分为三部分：构建层接收命令参数构建执行器，执行器初始化上下文，上下文注册插件并启动插件，至此，整个作业开始运行。
seatunnel-api-spark
在Spark引擎API层有以下代码：
同样，笔者整理了一张UML类图来表示它们之间的关系：
整个流程与Base模块一致，在此不再赘述，有兴趣的读者可以自行查看源码。
seatunnel-api-flink
在Flink引擎API层有以下代码：
同样，笔者整理了一张UML类图来表示它们之间的关系：
整个流程与Base模块一致，在此不再赘述，eclipse连接不到源码有兴趣的读者可以自行查看源码。
SeaTunnel连接器V1运行原理启动器模块概览
整个项目的最外层启动类都放在以下模块中：
与连接器V1有关的模块如下：
执行流程
为了更好地理解SeaTunnel V1的启动流程，笔者制作了一张简单的时序图：
程序最外层的启动由start-seatunnel-${ engine}.sh开始，用户将配置文件从脚本传入，脚本调用org.apache.seatunnel.core.spark.SparkStarter或org.apache.seatunnel.core.flink.FlinkStarter。实际上，这个类只做一个工作：将所有参数拼接成spark-submit或flink命令，然后脚本接收spark-submit或flink命令并提交到集群中。提交到集群中真正执行job的类实际上是org.apache.seatunnel.spark.SeatunnelSpark或org.apache.seatunnel.flink.SeatunnelFlink。读者如果想直接深入了解作业启动核心流程的话，推荐阅读这两个类的源码。
执行原理SparkFlinkSeaTunnel连接器V2 API解析架构概览
目前在项目dev分支下，SeaTunnel连接器V2 API所在的窗口是否存在源码模块如图所示：
数据抽象
SeaTunnel连接器V2 API在数据层面做了抽象，定义了自己的数据类型，这是与连接器V1最大的不同点。连接器V1使用的是引擎数据抽象的能力，但连接器V2自己提供了这个异构数据源统一的能力。
在所有的Source连接器和Sink连接器中，处理的都是SeaTunnelRow类型数据，同时SeaTunnel也对内设置了数据类型规范。所有通过Source接入进来的数据会被对应的连接器转化为SeaTunnelRow送到下游。
API Common
在API common包下有以下接口的定义：
在这里，由于篇幅关系，只介绍比较核心的几个接口：
具体接口中有哪些方法，读者可以自行阅读对应类的源码，在此不再赘述。
API Source
在API source包下有以下接口的定义：
在这里，由于篇幅关系，只介绍比较核心的几个接口：
API Sink
在API sink包下有以下接口的定义：
在这里，由于篇幅关系，只介绍比较核心的几个接口：
小结
连接器V2在架构分层上与计算引擎进行解耦，定义了自己的元数据定义以及数据类型定义，在API层和计算引擎层增加了翻译层，将SeaTunnel自定义的数据源通过翻译层接入到引擎中，从而真正实现接口和引擎分离的目的。
SeaTunnel连接器V2运行原理启动器模块概览
整个项目的最外层启动类都放在以下模块中：
与连接器V2有关的模块如下：
执行流程
为了更好地理解SeaTunnel V2的启动流程，笔者制作了一张简单的时序图：
程序最外层的启动由start-seatunnel-${ engine}-new-connector.sh开始，用户根据将配置文件从脚本传入，脚本调用org.apache.seatunnel.core.spark.SparkStarter或org.apache.seatunnel.core.flink.FlinkStarter。实际上，这个类只做一个工作：将所有参数拼接成spark-submit或flink命令，然后脚本接收spark-submit或flink命令并提交到集群中。提交到集群中真正执行job的类实际上是org.apache.seatunnel.spark.SeatunnelSpark或org.apache.seatunnel.flink.SeatunnelFlink。读者如果想直接深入了解作业启动核心流程的话，推荐阅读这两个类的源码，连接器V2和连接器V1的启动流程基本一致。
SeaTunnel V2 on Spark
SeaTunnel Source连接器V2将异构数据源接入，生成以SeaTunnelRow为基本单位的数据源，在翻译层实现了Spark DataSource API V2，翻译层使得Spark可以接入以SeaTunnelRow为基本单位的数据源，从而实现无缝接入Spark的目的。
关于Spark DataSource API V2的详细信息，读者可以参考：/session/apache-spark-data-source-v2。由于这篇文章的主题并不是介绍Spark的特性，所以在此不再赘述。
SeaTunnel V2 on Flink
SeaTunnel Source连接器V2将异构数据源接入，生成以SeaTunnelRow为基本单位的数据源，同时在翻译层实现了Flink source function和Flink sink function。翻译层使得Flink可以接入以SeaTunnelRow为基本单位的数据源，从而实现无缝接入Flink的目的。
关于Flink source Function和Flink sink function的详细信息，读者可以参考：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1./docs/dev/datastream/sources/#the-data-source-api。由于这篇文章的主题并不是介绍Flink的特性，所以在此不再赘述。
执行原理
Source连接器接入数据源为SeaTunnelRow，Translation层转换SeaTunnelRow数据源为各种计算引擎内部的数据源，Sink连接器接收计算引擎内部转换好的SeaTunnelRow数据源并写入到目标数据源中。
V1 API vs V2 API未来展望
目前社区正在做的事情：
未来目标：
最终目标：成功从Apache孵化器毕业，成为世界一流的诞生于中国的数据集成平台工具
贡献者招募
目前社区正在蓬勃向前发展，大量feature需要去开发实现，毕业之路道阻且艰，期待更多的有志之士参与到社区共建，欢迎热爱开源的小伙伴加入SeaTunnel社区，有意者可发邮件至tyrantlucifer@apache.org或微信tyrantlucifer联系我咨询相关事宜，让我们一起用开源点燃璀璨的程序人生。
成数据集成任务 3. 更多调度平台无缝接入
最终目标：成功从Apache孵化器毕业，成为世界一流的诞生于中国的数据集成平台工具
贡献者招募
目前社区正在蓬勃向前发展，大量feature需要去开发实现，毕业之路道阻且艰，期待更多的有志之士参与到社区共建，欢迎热爱开源的小伙伴加入SeaTunnel社区，有意者可发邮件至tyrantlucifer@apache.org或微信tyrantlucifer联系我咨询相关事宜，让我们一起用开源点燃璀璨的程序人生。