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配置文件简介

In SeaTunnel, the most important thing is the Config file, through which users can customize their own data synchronization requirements to maximize the potential of SeaTunnel. So next, I will introduce you how to configure the Config file.

在SeaTunnel中,最重要的事情就是配置文件,尽管用户可以自定义他们自己的数据同步需求以发挥SeaTunnel最大的潜力。那么接下来, 我将会向你介绍如何设置配置文件。

The main format of the Config file is hocon, for more details of this format type you can refer to HOCON-GUIDE, BTW, we also support the json format, but you should know that the name of the config file should end with .json

配置文件的主要格式是 hocon, 有关该格式类型的更多信息你可以参考HOCON-GUIDE, 顺便提一下,我们也支持 json格式,但你应该知道配置文件的名称应该是以 .json结尾。

We also support the SQL format, for details, please refer to the SQL configuration file.

我们同时提供了以 SQL 格式,详细可以参考SQL配置文件

例子

在你阅读之前,你可以在发布包中的config目录这里找到配置文件的例子。

配置文件结构

配置文件类似下面。

hocon

env {
  job.mode = "BATCH"
}

source {
  FakeSource {
    result_table_name = "fake"
    row.num = 100
    schema = {
      fields {
        name = "string"
        age = "int"
        card = "int"
      }
    }
  }
}

transform {
  Filter {
    source_table_name = "fake"
    result_table_name = "fake1"
    fields = [name, card]
  }
}

sink {
  Clickhouse {
    host = "clickhouse:8123"
    database = "default"
    table = "seatunnel_console"
    fields = ["name", "card"]
    username = "default"
    password = ""
    source_table_name = "fake1"
  }
}

多行文本支持

hocon支持多行字符串,这样就可以包含较长的文本段落,而不必担心换行符或特殊格式。这可以通过将文本括在三层引号 """ 中来实现。例如:

var = """
Apache SeaTunnel is a
next-generation high-performance,
distributed, massive data integration tool.
"""
sql = """ select * from "table" """

json


{ "env": { "job.mode": "batch" }, "source": [ { "plugin_name": "FakeSource", "result_table_name": "fake", "row.num": 100, "schema": { "fields": { "name": "string", "age": "int", "card": "int" } } } ], "transform": [ { "plugin_name": "Filter", "source_table_name": "fake", "result_table_name": "fake1", "fields": ["name", "card"] } ], "sink": [ { "plugin_name": "Clickhouse", "host": "clickhouse:8123", "database": "default", "table": "seatunnel_console", "fields": ["name", "card"], "username": "default", "password": "", "source_table_name": "fake1" } ] }

正如你看到的,配置文件包括几个部分:env, source, transform, sink。不同的模块有不同的功能。 当你了解了这些模块后,你就会懂得SeaTunnel如何工作。

env

用于添加引擎可选的参数,不管是什么引擎(Spark 或者 Flink),对应的可选参数应该在这里填写。

注意,我们按照引擎分离了参数,对于公共参数,我们可以像以前一样配置。对于Flink和Spark引擎,其参数的具体配置规则可以参考JobEnvConfig

source

source用于定义SeaTunnel在哪儿检索数据,并将检索的数据用于下一步。 可以同时定义多个source。目前支持的source请看Source of SeaTunnel。每种source都有自己特定的参数用来 定义如何检索数据,SeaTunnel也抽象了每种source所使用的参数,例如 result_table_name 参数,用于指定当前source生成的数据的名称, 方便后续其他模块使用。

transform

当我们有了数据源之后,我们可能需要对数据进行进一步的处理,所以我们就有了transform模块。当然,这里使用了“可能”这个词, 这意味着我们也可以直接将transform视为不存在,直接从source到sink。像下面这样。

env {
  job.mode = "BATCH"
}

source {
  FakeSource {
    result_table_name = "fake"
    row.num = 100
    schema = {
      fields {
        name = "string"
        age = "int"
        card = "int"
      }
    }
  }
}

sink {
  Clickhouse {
    host = "clickhouse:8123"
    database = "default"
    table = "seatunnel_console"
    fields = ["name", "age", "card"]
    username = "default"
    password = ""
    source_table_name = "fake1"
  }
}

与source类似, transform也有属于每个模块的特定参数。目前支持的source请看。目前支持的transform请看 Transform V2 of SeaTunnel

sink

我们使用SeaTunnel的作用是将数据从一个地方同步到其它地方,所以定义数据如何写入,写入到哪里是至关重要的。通过SeaTunnel提供的 sink模块,你可以快速高效地完成这个操作。Sink和source非常相似,区别在于读取和写入。所以去看看我们支持的sink吧。

其它

你会疑惑当定义了多个source和多个sink时,每个sink读取哪些数据,每个transform读取哪些数据?我们使用result_table_namesource_table_name 两个键配置。每个source模块都会配置一个result_table_name来指示数据源生成的数据源名称,其它transform和sink 模块可以使用source_table_name 引用相应的数据源名称,表示要读取数据进行处理。然后transform,作为一个中间的处理模块,可以同时使用 result_table_namesource_table_name 配置。但你会发现在上面的配置例子中,不是每个模块都配置了这些参数,因为在SeaTunnel中, 有一个默认的约定,如果这两个参数没有配置,则使用上一个节点的最后一个模块生成的数据。当只有一个source时这是非常方便的。

此外

如果你想了解更多关于格式配置的详细信息,请查看 HOCON