速看！用 Apache SeaTunnel 轻松实现数据到 S3 Tables 的快速集成

业务技能配景

在当今数字化转型海潮下，企业正面对着海量数据的爆炸式增长，尤其在构建数据湖业务、BI分析以及AI/ML数据预备等关键场景中，须要高效、可扩展的大规模大数据存储办理方案。这些场景通常要求数据存储体系不但能处理处罚PB级以致EB级的数据规模，还必须支持变乱性使用，以确保数据划一性、原子性和隔离性，从而克制数据紊乱或丢失的风险。
正因云云，Apache Iceberg作为一种先辈的开源数据湖格式，应运而生并敏捷崛起。它提供了可靠的元数据管理、快照隔离和模式演化功能，被浩繁科技巨头如Netflix、Apple和Adobe广泛采取，已然创建了在数据湖范畴的向导职位。根据行业陈诉，Iceberg的采取率在已往几年内一连攀升，成为构建当代数据根本办法的首选标准。
只管Iceberg本身强大，但企业在实际摆设中通常面对运维复杂性、扩展管理和资源开销的挑衅，这就须要托管办理方案来简化使用。 亚马逊云科技在2024年re:Invent推出的S3 Tables特性，进一步强化了Iceberg的托管本事。这一创新功能答应用户直接在Amazon S3上构建和管理Iceberg表，可以将Iceberg表直接构建和管理在云存储上，无需额外的根本办法投资，从而明显低沉运维资源和复杂度，同时充实使用云平台的举世可用性、长期性和无穷扩展性，提升数据处理处罚的弹性和性能。这种托管方式特殊实用于须要高可用性和无缝集成的场景，为企业提供云原生数据湖体验，确保数据湖在高并发读写下的稳固性。
在浩繁业务场景中，数据同步尤其是CDC（Change Data Capture）饰演关键脚色，它支持及时捕获源数据库的厘革并同步到目标体系，如数据湖或堆栈。及时数据同步实用于对时效性要求高的场景，比方金融生意业务平台的诓骗检测、零售库存及时更新或医疗体系的患者纪录即时共享，确保决定基于最新数据；而离线（或批量）数据同步则更得当非及时需求，如一样平常备份、汗青数据归档或定时报表天生，克制资源浪费并处理处罚大批量数据。
通过这些同步机制，企业能高效实现CDC数据摄入和批量同步，满意从及时分析到离线处理处罚的多样化需求。
本文将先容怎样使用 Apache SeaTunnel ，一个高性能、分布式的大规模数据集成工具，通过兼容 Iceberg rest catalog 的实现对接 S3 Tables 实现及时和批量数据集成。
架构及焦点组件

• 通过SeaTunnel 支持 Iceberg REST Catalog 对接，SeaTunnel 原生实现对 Apache Iceberg REST Catalog 的接入本事。Iceberg 的 REST Catalog 答应以标准化接口对元数据举行读写和管理，极大简化了客户端与 Catalog 交互的复杂度。
  通过对 REST Catalog 的兼容，SeaTunnel 可以直接、无缝地将作业产出的表元数据同步注册到 Iceberg Catalog， 而无需研发自界说插件或手动维护元数据同步流程。这为数据湖的主动化运维和架构解耦创造了技能根本。
  
• 云原生数据湖本事：S3 Tables + REST Endpoint ，随着 S3 Tables的发布，S3 Tables 内置提供了 Iceberg REST Catalog Endpoint。SeaTunnel 可以或许直接对接S3 Tables，无需额外改造，即可将批量或流式数据活动写入到 S3 上的 Iceberg 表，并通过 S3 Tables 的 REST Endpoint 管理元数据和表布局。
  这种原生对接极大低沉了云上数据湖落地和扩展资源，实现了云原生、Serverless 的数据湖架构，管理和查询端都变得标准化、敏捷和易于演化。
  
• 数据与 Catalog 的流转闭环，高效支持 CDC 及全量离线同步，如图所示，数据同步链路基于 SeaTunnel 完成整合：无论是数据库（如OLTP/OLAP）、S3 离线分区照旧流式变更（CDC 数据），都先同一接入 SeaTunnel，通过 SeaTunnel Sink 本事及时或批量写入 S3 Table Bucket。与此同时，Iceberg 表的元数据通过 REST Catalog 即时注册到 Data Catalog 服务（如 Lake Formation），实现业务表、元数据、访问权限等一站式协同。
  CDC 及时场景下，数据库的变更可以低耽误同步，包管数据的鲜活性；而在批量同步或汗青归档场景，也能稳固高效地将数据注入 S3 Table，并由同一 Catalog 发现和管理，适配数据湖/数据堆栈混淆查询模式。
  综上，该架构的焦点创新在于，SeaTunnel 通过 Iceberg REST Catalog 标准化了数据与元数据的流转方式，AWS S3 Tables 的 REST Endpoint 实现云原生、托管化摆设，而 CDC 与离线数据同步本事让大规模数据湖具备了高效、机动、及时的一站式数据流通机制。
  

数据集成演示

• 离线数据集成
  

• 以SeaTunnel 提供的fake 数据源测试批量数据写入 S3 Tables，起首编辑 SeaTunnel任务设置文件，Sink 设置为 Iceberg 毗连器的 rest catalog，认证方式选择aws ，设置 rest uri 及 warehouse为 S3 Tables 的 endpoint 。如下示例：
  

1. env {
2.    parallelism = 1
3.    job.mode = "BATCH"
4. }
5. source {
6.    FakeSource {
7.      parallelism = 1
8.      result_table_name = "fake"
9.      row.num = 100
10.      schema = {
11.        fields {
12.          id = "int"
13.          name = "string"
14.          age = "int"
15.          email = "string"
16.        }
17.      }
18.    }
19. }
20. sink {
21.   Iceberg {
22.     catalog_name = "s3_tables_catalog"
23.     namespace = "s3_tables_catalog"
24.     table = "user_data"
25.     iceberg.catalog.config = {
26.       type: "rest"
27.       warehouse: "arn:aws:s3tables:<Region>:<accountID>:bucket/<bucketname>"
28.       uri: "https://s3tables.<Region>.amazonaws.com/iceberg"
29.       rest.sigv4-enabled: "true"
30.       rest.signing-name: "s3tables"
31.       rest.signing-region: "<Region>"
32.     }
33.   }
34. }

复制代码

• 启动SeaTunnel 任务
  

1. # 以 local model 测试
2. ./bin/seatunnel.sh --config batch.conf -m local

复制代码

• 查察任务运行日记
  

• 在 S3 Tables bucket 查察表，在 Athena 举行数据查询
  

• 及时 CDC 数据集成
  

• 以MySQL cdc 数据源测试流式量数据写入 S3 Tables，起首编辑 SeaTunnel任务设置文件，Sink 设置为 Iceberg 毗连器的 rest catalog，认证方式选择aws ，设置 rest uri 及 warehouse为 S3 Tables 的 endpoint 。如下示例：
  

1. env {
2.   parallelism = 1
3.   job.mode = "STREAMING"
4.   checkpoint.interval = 5000
5. }
6. source {
7.   MySQL-CDC {
8.     parallelism = 1
9.     result_table_name = "users"
10.     server-id = 1234
11.     hostname = "database-1.{your_RDS}.ap-east-1.rds.amazonaws.com"
12.     port = 3306
13.     username = ""
14.     password = ""
15.     database-names = ["test_st"]
16.     table-names = ["test_st.users"]
17.     base-url = "jdbc:mysql://database-1.{your_RDS}.ap-east-1.rds.amazonaws.com:3306/test_st"
18.     startup.mode = "initial"   # 可选：initial/earliest/latest/specific
19.   }
20. }
22. sink {
23.   Iceberg {
24.     catalog_name = "s3_tables_catalog"
25.     namespace = "s3_tables_catalog"
26.     table = "user_data"
27.     iceberg.catalog.config = {
28.       type: "rest"
29.       warehouse: "arn:aws:s3tables:<Region>:<accountID>:bucket/<bucketname>"
30.       uri: "https://s3tables.<Region>.amazonaws.com/iceberg"
31.       rest.sigv4-enabled: "true"
32.       rest.signing-name: "s3tables"
33.       rest.signing-region: "<Region>"
34.     }
35.   }
36. }
37. ~

复制代码

• 启动SeaTunnel 任务
  

1. # 以 local model 测试
2. ./bin/seatunnel.sh --config streaming.conf -m local

复制代码

• 查察任务运行日记，可以看到 cdc 完成一次快照拉取数据后在监听数据并举行数据摄入
  
  
  
  
• 同样可以在 Athena 查察数据
  
  
  
  

总结预测

随着Apache SeaTunnel对Iceberg和AWS S3 Tables的深度集成，企业数据湖架构将迎来更广阔的应用远景。
未来，在数据湖构建过程中，生产环境可以引入SeaTunnel的监控步伐，如集成Prometheus和Grafana举行及时指标监控（包罗任务实行状态、数据吞吐率和错误日记），确保及时发现并相应埋伏题目。
同时，通过Kubernetes或Docker Swarm的弹性摆计划谋，实现SeaTunnel作业的主动缩放和故障转移，支持动态资源分配（如基于负载的Pod扩展），从而包管数据ETL流程的稳固性和高可用性。这不但能镌汰手动干预，还能应对突发数据峰值，维持生产级别的可靠运行。
别的，联合AWS的高级功能如Athena查询引擎或Glue Crawler的主动化发现，企业可以进一步优化Iceberg表的查询性能，比方启用S3的智能分层存储来低沉资源，或集成Lake Formation的安全管理来强化数据访问控制。这些优化将使数据湖在BI分析和AI/ML预备中更具弹性，支持PB级数据的低耽误查询和模子训练。
前述特定亚马逊云科技天生式人工智能相干的服务现在在亚马逊云科技外洋地域可用。亚马逊云科技中国地域相干云服务由西云数据和光环新网运营，详细信息以中国地域官网为准。
作者

张鑫，亚马逊云科技办理方案架构师，负责基于亚马逊云科技的办理方案咨询和架构计划，在软件体系架构、数仓和及时及离线盘算范畴有丰富的研发和架构履历。致力于联合数据开源软件与亚马逊云科技云原生服务组件构建高可用数据架构的实践探索。