摘要:         有Sqoop和DataX之类数据处理为何还要用Apache SeaTunnel,这就要得益于Apache SeaTunnel依赖Flink和Spark天然分布式处理数据的特性,前两者是单机同步数据不适于海量数据同步,以低代码方式用配置文件就可以启动Flink数据处理应用,本篇从基本概念和原理入手,并通过部署SeaTunnel演示了多个基于Flink的Source和Sink配置,基本掌握如何编写配置使用。    阅读全文
有Sqoop和DataX之类数据处理为何还要用Apache SeaTunnel,这就要得益于Apache SeaTunnel依赖Flink和Spark天然分布式处理数据的特性,前两者是单机同步数据不适于海量数据同步,以低代码方式用配置文件就可以启动Flink数据处理应用,本篇从基本概念和原理入手,并通过部署SeaTunnel演示了多个基于Flink的Source和Sink配置,基本掌握如何编写配置使用。    阅读全文
 有Sqoop和DataX之类数据处理为何还要用Apache SeaTunnel,这就要得益于Apache SeaTunnel依赖Flink和Spark天然分布式处理数据的特性,前两者是单机同步数据不适于海量数据同步,以低代码方式用配置文件就可以启动Flink数据处理应用,本篇从基本概念和原理入手,并通过部署SeaTunnel演示了多个基于Flink的Source和Sink配置,基本掌握如何编写配置使用。    阅读全文
有Sqoop和DataX之类数据处理为何还要用Apache SeaTunnel,这就要得益于Apache SeaTunnel依赖Flink和Spark天然分布式处理数据的特性,前两者是单机同步数据不适于海量数据同步,以低代码方式用配置文件就可以启动Flink数据处理应用,本篇从基本概念和原理入手,并通过部署SeaTunnel演示了多个基于Flink的Source和Sink配置,基本掌握如何编写配置使用。    阅读全文
posted @ 2022-08-27 00:37
itxiaoshen
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         浙公网安备 33010602011771号
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