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版本：3.0.0

引擎概览

SeaTunnel 支持多种执行引擎，您可以根据实际场景选择最合适的引擎。本文档提供全面的对比分析，帮助您做出正确的选择。

先看选择建议​

如果你是第一次评估 SeaTunnel，建议先用下面这条规则做初选，再看后面的完整对比：

  • 如果你没有现成的 Flink 或 Spark 运维体系，优先从 SeaTunnel Engine (Zeta) 开始。
  • 如果团队已经稳定运行 Flink 集群，并且希望复用现有体系，选择 Flink。
  • 如果团队已经稳定运行 Spark，并且任务以批处理为主，选择 Spark。

对大多数新部署来说，SeaTunnel Engine 是默认推荐项，因为它的上手路径最短、运维负担更低，并且对 CDC、多表同步、数据库迁移这类数据同步场景支持更完整。

推荐阅读路径​

支持的引擎​

引擎描述推荐场景
SeaTunnel Engine (Zeta)专为数据集成构建的原生引擎新项目、数据同步
Apache Flink分布式流处理引擎已有 Flink 基础设施
Apache Spark分布式批流处理引擎已有 Spark 基础设施

快速对比​

功能对比​

功能SeaTunnel EngineFlinkSpark
批处理✅✅✅
流处理✅✅✅
CDC 支持✅✅❌
精确一次✅✅✅
多表同步✅✅✅
Schema 演变✅✅❌
REST API✅❌❌
Web UI✅✅✅
单机模式✅✅✅
集群模式✅✅✅
备注

此处的"REST API"指 SeaTunnel 自身的作业提交/监控接口（REST API V2）。该接口仅由 SeaTunnel Engine（Zeta）的 server 实现，因此作业运行在 Flink 或 Spark 引擎上时不可用。使用 Flink 或 Spark 引擎时，请通过该引擎自身的工具提交和监控作业（例如 Flink 的 CLI/REST API、Spark 的 spark-submit/history server）。

性能对比​

指标SeaTunnel EngineFlinkSpark
吞吐量⭐⭐⭐ 高⭐⭐ 中⭐⭐ 中
延迟⭐⭐⭐ 低⭐⭐⭐ 低⭐⭐ 中
资源消耗⭐⭐⭐ 低⭐⭐ 中⭐ 高
启动速度⭐⭐⭐ 快⭐⭐ 中⭐ 慢

易用性对比​

方面SeaTunnel EngineFlinkSpark
安装部署⭐⭐⭐ 简单⭐⭐ 中等⭐⭐ 中等
配置复杂度⭐⭐⭐ 简单⭐⭐ 中等⭐⭐ 中等
外部依赖⭐⭐⭐ 无⭐⭐ Zookeeper (可选)⭐ YARN/Mesos
学习曲线⭐⭐⭐ 平缓⭐⭐ 中等⭐⭐ 中等

引擎选择指南​

SeaTunnel Engine (Zeta) - 推荐​

适用场景：

  • 新的数据集成项目
  • 数据同步和 CDC 场景
  • 没有现有大数据基础设施的用户
  • 需要低资源消耗的场景
  • 大量小表的实时同步

核心优势：

  • 无外部依赖（不需要 Zookeeper、HDFS）
  • 专为数据同步场景优化
  • 动态线程共享，高效利用资源
  • Pipeline 级别的容错机制
  • 内置集群管理和高可用
  • JDBC 连接复用

典型用例：

  • MySQL 到 ClickHouse 实时同步
  • 多表 CDC 同步
  • 数据库迁移项目

适用场景：

  • 已有 Flink 基础设施的组织
  • 复杂的流处理需求
  • 需要与 Flink 生态集成的场景

核心优势：

  • 成熟的流处理能力
  • 丰富的生态系统和社区
  • 高级状态管理
  • 与 Flink SQL 集成

典型用例：

  • 与现有 Flink 管道集成
  • 复杂事件处理
  • 需要 Flink 特定功能的场景

Apache Spark​

适用场景：

  • 已有 Spark 基础设施的组织
  • 大规模批处理
  • 需要与 Spark 生态集成（MLlib、GraphX）

核心优势：

  • 成熟的批处理能力
  • 丰富的生态系统
  • 与 Hive、HDFS 集成
  • 支持 YARN、Kubernetes

典型用例：

  • 大规模 ETL 作业
  • 与现有 Spark 工作流集成
  • 批量数据仓库加载

决策流程图​

配置示例​

SeaTunnel Engine​

env {
  parallelism = 2
  job.mode = "STREAMING"
  checkpoint.interval = 10000
}
env {
  parallelism = 2
  job.mode = "STREAMING"
  checkpoint.interval = 10000
  flink.execution.checkpointing.mode = "EXACTLY_ONCE"
  flink.execution.checkpointing.timeout = 600000
}

Spark 引擎​

env {
  parallelism = 2
  job.mode = "BATCH"
  spark.app.name = "SeaTunnel-Job"
  spark.executor.memory = "2g"
  spark.executor.instances = "2"
}

连接器兼容性​

所有 SeaTunnel V2 连接器都与三种引擎兼容。但某些功能在不同引擎上可能有不同的行为：

连接器功能SeaTunnel EngineFlinkSpark
CDC 连接器✅ 完全支持✅ 完全支持❌ 不支持
精确一次写入✅ 完全支持✅ 完全支持✅ 部分支持
多表读取✅ 完全支持✅ 完全支持✅ 完全支持

迁移指南​

  1. 移除 Flink 特定配置（以 flink. 为前缀的配置）
  2. 保留通用配置（parallelism、checkpoint.interval）
  3. 使用 SeaTunnel Engine 测试

从 Spark 迁移到 SeaTunnel Engine​

  1. 移除 Spark 特定配置（以 spark. 为前缀的配置）
  2. 保留通用配置（parallelism、job.mode）
  3. 使用 SeaTunnel Engine 测试

总结​

场景推荐引擎
没有大数据基础设施的新项目SeaTunnel Engine
CDC 和实时同步SeaTunnel Engine
已有 Flink 基础设施Flink
已有 Spark 基础设施Spark
低资源环境SeaTunnel Engine
复杂流处理Flink
大规模批量 ETLSpark

下一步​