版本：2.3.5

config

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。

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_name 和 source_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_name 和 source_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。

配置文件简介

例子​

配置文件结构​

hocon​

多行文本支持​

json​

env​

source​

transform​

sink​

其它​

此外​

例子