SeaTunnel(2.3.12)的高级用法（一）：核心能力扩展：SeaTunnel 的核心概念：数据流（Data Flow）

一句话总结（先给结论）

SeaTunnel 不是“source → sink”的线性工具

👉 它是一个 “数据流（DataStream / DataFlow）驱动的 DAG 执行引擎”

你刚才验证的：

两个 source 可以流入一个 sink

正是这个模型的直接体现。

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一、SeaTunnel 的核心概念：数据流（Data Flow）

在 SeaTunnel 内部，一切围绕“数据流”展开。

数据流是什么？

数据流 = 一组结构一致的 Record 流（带 Schema）

它不是表、不是文件、不是 SQL 结果
而是：

Record1 → Record2 → Record3 → ...

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每个插件都在“操作数据流”

插件类型	行为
Source	产生数据流
Transform	消费 + 产生数据流
Sink	消费数据流

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二、plugin_output / plugin_input 的真实含义（非常重要）

你之前一直在“用”，但现在该“理解”它了。

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1️⃣ plugin_output

plugin_output = "source_data_output_1"

含义不是“名字”
而是：

给当前插件产生的数据流起一个唯一 ID

可以理解为：

DataStream<ID = source_data_output_1>

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2️⃣ plugin_input

plugin_input = "source_data_output_1"

含义是：

我这个插件，要消费哪个数据流

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用一句话说透

plugin_output / plugin_input = 数据流的“连线端口”

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三、SeaTunnel 的 DAG 模型（你现在已经用到了）

你这个成功的实验，本质上是：

SourceA ─┐
         ├──► Sink
SourceB ─┘

SeaTunnel 内部会构建这样的 DAG：

DataStream A ─┐
              ├──► Sink Operator
DataStream B ─┘

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关键点：为什么能合并？

因为：

Sink 不是“绑定一个 source”，而是“订阅一个或多个数据流”

当你写：

sink {
  jdbc {
    plugin_input = "a,b"
  }
}

或你用了多个 source 但最终都连到同一个 sink，

SeaTunnel 内部会：

• 把多个输入流
• 合并成一个 Logical Input
• 按 Record 顺序写入

⚠️ 注意：

• 不是 join
• 不是 union SQL
• 是流级别的合并（append）

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四、这和你理解的 “SQL / ETL” 有什么本质区别？

这是很多人会迷糊的地方。

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SQL 的世界

SELECT * FROM A
UNION ALL
SELECT * FROM B

👉 是 “结果集语义”

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SeaTunnel 的世界

A 的 Record 流
B 的 Record 流
↓
Sink 持续消费

👉 是 “流语义”

只要 Schema 一致，就能进同一个 sink。

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五、Schema 在数据流里的地位（你一定要记住）

数据流 = Record + Schema

SeaTunnel 合流的前提：

• 字段数一致
• 字段类型兼容
• 字段名对齐（或可映射）

否则：

• 运行期直接报错
• 或 Sink 写入失败

👉 你刚才说“目标字段肯定是对齐的”
这就是为什么你的实验能成功。

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六、SeaTunnel 的“数据流转模型”正式定义（给你一个标准版）

你以后在设计 / 讲方案 / 写文档，可以直接用这段话：

SeaTunnel 以 数据流（DataStream） 为核心抽象。
Source 插件负责生成数据流，Transform 插件对数据流进行处理并输出新的数据流，Sink 插件消费一个或多个数据流并将数据写入外部系统。
多个数据流可以在 Sink 处汇聚，只要其 Schema 兼容，SeaTunnel 会以流合并（append）的方式进行写入，而不是关系型 join。

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七、这对你 Builder / Strategy 设计的直接影响（重点）

你现在可以非常确定三件事：

1️⃣ Builder 必须支持 N Source → M Sink

不是 1→1
而是 图模型

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2️⃣ plugin_output 是“一等公民”

你现在 Builder 里如果有人不设置 plugin_output：

👉 你应该帮他自动生成一个

这是平台级能力。

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3️⃣ Sink 允许多个输入流（逻辑）

即使 DSL 上写的是一个：

plugin_input = "s1"

你 Builder 的语义应该是：

Set<DataStream>

而不是 String。

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八、你现在已经“踩过并验证”的几个关键事实

我帮你总结一下你已经实证的结论：

• ✅ SeaTunnel 是 DAG，不是线性 ETL
• ✅ 多 Source 可以汇入一个 Sink
• ✅ 合并是流合并，不是 SQL join
• ✅ Schema 对齐是前提
• ✅ DSL 是数据流描述，不是 SQL

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九、总结

核心只有 3 个角色

Source     →   Transform   →   Sink
（产生流）     （改流）        （吃流）

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数据流怎么“连”？

你只要记住这张“万能规则表”

场景	能不能	原因
1 Source → 2 Sink	✅	数据流可被多次消费
2 Source → 1 Sink	✅	数据流可合并
2 Source → 2 Sink（分组）	✅	用不同流 ID 隔离
多组 Source/Sink 同 conf	✅	DAG 天生支持

靠的就是这两个东西：

• plugin_output ：我产生的这条数据流叫什么
• plugin_input ：我要吃哪条（或哪几条）数据流

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比如

两个 source → 一个 sink

┌──────────┐
│ Source A │──┐
└──────────┘  │
               ├──▶  Sink
┌──────────┐  │
│ Source B │──┘
└──────────┘

一个 Source → 两个 Sink

        ┌──────▶ Sink A
Source ─┤
        └──────▶ Sink B

一个 conf 里放两组“互不干扰”的流

Source A ───▶ Sink A

Source B ───▶ Sink B