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社区新贡献:X2SeaTunnel 助你无缝迁移到 SeaTunnel!

作者:白鲸开源
  • 2025-07-31
    天津
  • 本文字数:3343 字

    阅读完需:约 11 分钟

社区新贡献:X2SeaTunnel 助你无缝迁移到 SeaTunnel!

为了帮助用户更顺利地迁移到 Apache SeaTunnel 平台,社区成员提出了一个实用建议:开发一个通用的配置转换工具,支持将多种数据集成工具的配置文件转换为 SeaTunnel 支持的 HOCON 或 JSON 格式。这样,用户在迁移过程中将更加省心高效。


目前,该工具的设计方案已在 GitHub 上发布,并正式进入 SeaTunnel Roadmap。开发工作也已启动。


这个想法是否正好戳中你的需求?如果你也感兴趣,欢迎加入共建,一起打磨这个实用功能!


GitHub 链接:https://github.com/apache/seatunnel/issues/9507

背景概述

X2SeaTunnel 是一个通用配置转换工具,用于将多种数据集成工具(如 DataX、Sqoop 等)的配置文件转换为 SeaTunnel 的 HOCON 或 JSON 配置文件,帮助用户平滑迁移到 SeaTunnel 平台。

设计思路

核心理念

  • 简单轻量:保持工具轻量高效,专注于配置文件格式转换

  • 统一框架:构建一个通用框架,支持多种数据集成工具的配置转换

  • 可扩展性:采用插件式设计,便于后续扩展支持更多工具

  • 易用性:提供多种使用方式,提供 SDK,提供命令行方式,支持单脚本和批量,满足不同场景需求


转换流程

源工具配置(DataX json) → 解析 → 统一模型 → 映射转换 → 生成 SeaTunnel 配置
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使用方式

简单命令行方式

# 基本用法sh bin/x2seatunnel.sh -t datax -i /path/to/config.json -o /path/to/output.conf
# 指定工具类型、输入输出和格式sh bin/x2seatunnel.sh -t datax -i input.json -o output.conf -f hocon
# 批量转换sh bin/x2seatunnel.sh -t datax -d /input/dir/ -o /output/dir/
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Yaml 命令行方式

# 使用YAML配置文件sh bin/x2seatunnel.sh --config conversion.yaml
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YAML 配置文件示例

# X2SeaTunnel配置文件metadata:  # 配置文件格式版本  configVersion: "1.0"  # 描述(可选)  description: "DataX到SeaTunnel转换配置"
# 工具配置tool: # 源工具类型:datax, sqoop等 sourceType: "datax" sourceVersion: "2.1.2" # 目标SeaTunnel版本 targetVersion: "2.3.11"
# 输入配置input: # 源配置路径(文件或目录) path: "/path/to/configs" # 是否递归处理子目录 recursive: true # 文件匹配模式 pattern: "*.json"
# 输出配置output: # 输出路径 path: "/path/to/output" # 输出格式:hocon或json format: "hocon" # 文件名转换规则 namePattern: "${filename}_seatunnel.conf"
# 映射配置mapping: # 自定义映射规则路径(可选) rulesPath: "/path/to/custom/rules.json" # 验证配置validation: # 是否启用验证 enabled: true # 验证失败行为:warn, error, ignore # 日志配置logging: # 日志级别:debug, info, warn, error level: "info" # 日志输出路径 path: "./logs" # 日志文件名模式 filePattern: "x2seatunnel-%d{yyyy-MM-dd}.log" # 是否同时输出到控制台 console: true
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SDK 方式集成

// 创建特定工具转换器X2SeaTunnelConverter converter = X2SeaTunnelFactory.createConverter("datax");
// 配置转换选项ConversionOptions options = new ConversionOptions.Builder() .outputFormat("hocon") .targetVersion("2.3.11") .build(); // 执行转换String seatunnelConfig = converter.convert(sourceConfigContent, options);
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实施路线图

  1. 第一阶段:基础框架及 DataX 支持,Mysql 数据源可使用核心接口设计


  • DataX 常用连接器支持(MySQL, Hive)

  • 基本命令行工具

  • 批量处理功能

  • 实现单元测试与 e2e 测试

  • 总结基于 AI 实现不同连接器的 prompt。


  1. 第二阶段:完善 DataX 更多数据源支持


  • 扩展 DataX 连接器支持(PostgreSQL,ES, Kafka 等)

  • 版本适配功能


  1. 第三阶段:扩展其他工具支持与持续优化


  • Sqoop 支持实现

  • 更多高级功能

实现思路

采用“配置驱动、取用逻辑的设计”,可以减少代码量,降低扩展难度,适合迁移转换场景。因为:


  • 目标系统 Seatunnel 的配置规范是确定的

  • 需要确保迁移后配置的完整性和正确性

  • 需要识别哪些原有配置无法迁移,不追求完美,需要人工处理


具体选型依据见后文。



如上图,整体逻辑包含如下几步:


  1. 脚本调用与工具触发执行 sh bin/x2seatunnel.sh --config conversion.yaml ,调用 X2Seatunnel jar 包工具,依托 conversion.yaml 配置(可选)或命令行参数,启动数据转换工具流程 。

  2. Jar 包核心初始化 Jar 包运行时,根据 DataX(或 sqoop 等)的配置文件,以及相关参数,推断待转换的 SeaTunnel Connector 类型,明确转换适配的组件方向,为后续字段匹配、文件转换奠定基础。

  3. 规则匹配与字段填充阶段遍历 Connector,借助映射规则库,从 DataX 的 json 文件中提取并填充对应字段值,同时输出字段、Connector 的匹配情况,明确转换过程中各元素的适配状态。

  4. 转换输出阶段 4.1 配置文件转换将 Connector 对象转化为 SeaTunnel 适用的 HOCON/JSON 文件,输出到指定目录;4.2 输出转换报告生成转换报告(convert report),记录转换详情与匹配结果;供人工检查和确认,保障转换质量。

  5. 规则迭代阶段基于实际转换场景,可持续完善映射规则库,覆盖更多数据转换需求,优化 X2Seatunnel 工具的适配能力,让流程在多样场景下更精准、高效。待规则引擎逐步迭代稳定后,后续新增转换规则,只需要修改映射规则库,即可快速添加新类型数据源的转换。通过总结的 prompt,可以利用 AI 大模型,快速生成映射规则。整个流程通过规则驱动、人工校验,助力数据同步任务向 SeaTunnel 迁移,支撑工具功能落地与迭代 。

三种实现思路探讨

X2Seatunnel 的实现方式有很多种,主要有以下三种实现方式:


  1. 对象映射路线:强类型,通过对象模型转换,编码为主

  2. 声明映射逻辑(推送式):遍历源配置,映射到目标,配置为主

  3. 取用逻辑(拉取式):遍历目标需求,从源获取,模板为主


下面用一个表格来说明不同实现思路的特点:


各实现思路本质区别

  1. 对象映射路线:强类型,通过对象模型转换,编码为主


DataXConfig dataX = JsonUtils.parse(jsonStr, DataXConfig.class);SeaTunnelConfig st = converter.convert(dataX);String stJson = JsonUtils.toString(st);
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  1. 声明映射逻辑(推送式):遍历源配置,映射到目标,配置为主


// 遍历源配置中的每个字段for (String srcPath : mappingRules.keySet()) {    String targetPath = mappingRules.get(srcPath);    Object value = JsonPath.read(sourceJson, srcPath);    JsonPath.set(targetJson, targetPath, value);}
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  1. 取用逻辑(拉取式):遍历目标需求,从源获取,模板为主


// 遍历目标模板中需要的每个字段for (TemplateField field : targetTemplate.getFields()) {    String sourcePath = field.getSourcePath();    Object value = sourcePath != null ?         JsonPath.read(sourceJson, sourcePath) : field.getDefault();    targetJson.put(field.getName(), value);}
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推送式与拉取式的本质区别

这两种方式看似相似(都用映射引擎),但方向完全相反:


  • 推送式:从源出发,"我有什么给你什么",可能遗漏目标字段

  • 拉取式:从目标出发,"我需要什么从你那拿什么",确保目标完整

最佳实践建议

根据分析,混合方案最为合适,结合三种思路的优点:


  1. 以拉取式映射为核心:确保目标配置的完整性


# 模板驱动的映射配置seatunnel_mysql_source:  required_fields:    url:      source_path: "job.content[0].reader.parameter.connection[0].jdbcUrl[0]"
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  1. 复杂转换用对象处理:处理需要编程逻辑的转换这个到时候具体看,我觉得基于简单的字符串拼接规则应该就 ok 了。

  2. 配置驱动扩展:新增工具支持主要通过配置文件

实现思路结论

推荐采用以 "拉取式映射"为核心,辅以少量对象映射处理复杂逻辑的混合方案。这种方式既确保了目标配置的完整性,又保持了良好的扩展性和维护性,同时能够应对复杂的转换场景。

总结

X2SeaTunnel 工具采用统一框架设计,支持多种数据集成工具配置向 SeaTunnel 的转换。通过插件式架构,既保证了工具的轻量高效,又提供了良好的扩展性。该工具通过降低迁移成本,帮助用户平滑迁移到 SeaTunnel 平台,提高数据集成效率。


工具同时提供命令行和 SDK 两种使用方式,满足不同场景需求。核心设计着重于配置映射的准确性和通用性,确保生成的 SeaTunnel 配置可直接使用。整体架构支持未来扩展更多数据集成工具的转换能力。

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一家开源原生的DataOps商业公司。 2022-03-18 加入

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