Apache SeaTunnel 数据源 SDK 指南
项目目录结构及介绍
Apache SeaTunnel Data Source SDK 是一个专门为 SeaTunnel(前身为 Waterdrop)设计的数据源开发包,它支持用户快速集成自定义数据源到 SeaTunnel 的数据同步与转换流程中。下面是基于 apache/seatunnel-datasource-sdk 开源仓库的基础目录结构概览及其简介:
.
├── asf.yaml # ASF (Apache Software Foundation) 相关的配置文件
├── datasource-client # 数据源客户端实现代码存放处
├── gitignore # Git 忽略文件列表
├── LICENSE # 许可证文件,遵循 Apache-2.0 协议
├── NOTICE # 注意事项文件,通常包含版权等法律相关声明
├── README.md # 主要的说明文档,提供项目简介和快速指引
├── pom.xml # Maven 项目配置文件,管理依赖和构建过程
├── tools # 工具类或辅助脚本所在目录
│ └── checkstyle # 代码风格检查工具的相关配置
├── DISCLAIMER # 免责声明,说明软件使用风险
└── ... # 可能还有其他与项目开发、测试相关的文件或目录
项目的启动文件介绍
SeaTunnel Data Source SDK 本身不直接提供一个独立的启动文件,而是作为一个库供开发者在构建自己的数据集成应用时集成。开发者需要结合 SeaTunnel Engine 或者支持的计算框架如 Spark 和 Flink 来开发和部署数据同步任务。因此,并没有一个传统的“启动文件”,而是通过Maven或Gradle等构建工具编译项目,并将SDK作为依赖添加到您的数据处理应用中。
项目的配置文件介绍
在使用 SeaTunnel 进行数据集成时,配置主要发生在两层:一是 SeaTunnel 的全局配置;二是数据源插件的特定配置。由于SDK层面并不直接控制启动配置文件,重点在于理解和创建数据源配置文件。当您在项目中集成自定义数据源时,配置文件通常应包含以下部分:
-
数据源配置:位于您的应用程序配置文件中,指定数据源类型、连接参数等。例如,在Spark或Flink作业的配置中指定数据读取和写入的数据源配置细节。
-
Seatunnel Engine 配置:如果您直接使用 Seatunnel Engine,其配置文件(通常是application.conf或其他指定的配置文件)用于设置作业运行环境,包括执行模式(离线或实时)、资源分配、任务调度等。
具体配置项需参考SeaTunnel的官方文档来适应不同的场景和需求,每个数据源可能会有自己的配置规范,这需要查看对应数据源的文档或者SDK提供的示例进行详细了解。
请注意,实际操作中,开发者需要结合SeaTunnel的官方文档,尤其是关于如何编写和配置数据源插件的部分,来深入理解并正确实施这些配置。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00