超大型纸业品牌“清风”也用上 Apache SeaTunnel 啦！
我是韩山峰，来自金红叶纸业集团。今天，我将向大家介绍 Apache SeaTunnel 在我们金红叶纸业集团中的应用场景，包括我们为何选择 Apache SeaTunnel ,以及我们如何基于其提升我们内部的数据开发效率。
文｜韩山峰
编辑整理｜ 曾辉
讲师介绍
韩山峰
金红叶纸业 数据分析师
01
产品选择历程
在我刚加入金红叶的时候，所有数据都在 Oracle 数据库中。在那时，我们用的是 Oracle 视图来做数仓。
如果一个视图不能满足需求，我们就会创建另一个视图，如果两个视图还不能满足需求，我们就会再套一个视图。但随着时间的推移，这种方式的效率问题开始显现，于是我们开始寻找新的方案。
第一个任务是研究 Oracle 和 Clickhouse 之间的数据同步。这一阶段，我们的目标很简单，即直接将系统表数据推送到 Clickhouse，然后由 Clickhouse 直接做前端应用。当解决了 Oracle 到 Clickhouse 的数据同步问题后，我们开始进入第二个阶段。
第二阶段，我们开始处理 SAP 的数据。作为一个传统企业，我们的制造、营销及供应链生产，都依赖于 ERP 系统，特别是 SAP，这也给我们带来了数据输出的挑战。我们选择了使用SAP的RFC接口进行数据输出，并且很巧合的是我们在第一阶段使用的工具 Kettle 也支持这种方式。
第三阶段，我们规划使用 Hive 来建设我们的数仓。然而，由于 Kettle 本身存在的问题和限制，我们开始寻找新的工具，能够将我们的 Oracle 数据库和 SAP 接口的数据导入到 Hive，并在数仓中进行模型处理和数据清洗。
第四阶段，我们开始探索如何将清洗过的 Hiv e数据推送到 Clickhouse，因为我们的 BI、报表以及可视化应用，更多的是依赖于 Clickhouse 。我们在这一阶段探讨了如何打通整个数据生态的问题。
在这个过程中，我们评估了多种解决方案，包括商业解决方案和开源的 Apache SeaTunnel ，我还记得刚接触 Apache SeaTunnel 时，当时它的名字叫 “Waterdrop” 。
我们详细阅读了它在 GitHub上 的文档，进行了深入的代码分析，并最终决定基于 Apache SeaTunnel 来搭建我们的数据集成工具。
在定好工具之后，我们开始面临新的挑战。企业内部除了标准的业务系统外，我们还购买了一些 SaaS 服务。很多 SaaS 服务只给你一个客户端或者一个 Web 账号密码，获取想要的数据会有一些困难。
这就引出了我们的第五阶段，即如何将所有的数据通过一个工具集成到我们的平台中，然后通过我们的 Clickhouse 对外提供服务。这个过程对我们来说是艰难的，但我们最终实现了目标，提升了我们的数据开发效率。
我们经历了五个阶段来选择并实施合适的数据产品。通过对不同产品的比较，从 Kettle 进行迭代升级到 SeaTunnel 。
我们列举了几个关键的步骤：
首先，我们处理的是传统的离线数据接入。其次，我们实现了通过 RFC 接口进行数据接入，这一步 Apache SeaTunnel 在原生形态下只部分支持。为了完整支持这一功能，我们研究了 SAP 文档和 Apache SeaTunnel 的源代码，对其进行了开发和优化。
在这个过程中，SeaTunnel 为我们技术团队提供了详细的文档，包括中英文版本。当我们遇到问题时，我们可以通过提交 Github 请求或 Slack、Apache SeaTunnel 的社区群来寻求解决。过程中配置文件和文档对于开发者来说相对容易理解，这也是我们选择Apache SeaTunnel的原因之一！
02
产品应用场景
在数据接入方面，我们主要有以下几个应用场景：
离线数据接入：这是我们最主要的应用场景，我们将各个业务系统的数据库和不同的库表通过 Apache SeaTunnel 同步到我们的 Hive 中，然后在 Hive 内部处理业务逻辑，再将处理后的数据输出到我们的 Clickhouse 中，最后通过前端的 BI 或报表工具对数据进行展示。
RFC数据接入：这是我们的另一个主要应用场景。在这个过程中。我们使用 SAP 的 RFC 接口进行数据接入，该接口是 SAP 提供的标准对外接口之一，同时提供 Java 和 Python 的实现。
第三方数据接入：虽然这种场景在我们的应用中比重较小，我们会通过 HTTP 协议或 Kafka 协议接入这些数据，然后进行内部的数据分析。
03
开发效率提升
接下来跟大家介绍一下，我们团队在开发效率方面的提升，这么说吧！它基本上把我们算是彻底地变成了这种 “复制粘贴” 工程师了，所有的主题，都采用这种标准化的目录结构、标准化的模板去建造，然后分发分工处理；就是完全变成一个流水线的一个工作。
然后第二个就是说在“流水线”的过程中，我们有很多这种固定化的一些东西，也是一方面是内部的一个规范性的约束，一方面就是说我们也从开源的里边学了一些，学习到一些东西，然后把它用在我们这边。
当我们的团队第一次接触开源时，我们的态度主要是借鉴和应用。但是我们发现 SeaTunnel 这个活跃度高文档齐全的项目，我们就拿来使用。
在使用过程中，我们发现它确实能够解决我们公司内部，包括我们的数据团队内部的一些问题。在使用过程中，我们也发现了一些问题，这促使我们提出了 PR 并尝试反馈一些正向的建议。这种反馈其实也帮助了我们，所以我们也想一直在做一些对于社区来说是积极的反馈。
我们在2021年时使用的是1.0的版本，2.0的版本当时还没出来。我们在使用1.0的版本时，遇到了很多问题，到了2.0时代，支持的协议真的很多，有一些是我们非常需要的，比如 HTTP 这种协议。在我们内部的测试之后，我们发现这确实能极大地减轻我们的开发时间。
04
产品升级迭代
在我们刚开始的那个架构图中，我们实际上使用的是 Azkaban ，这是因为当时我们没有太多的时间去测试不同的产品，所以我们选择了最简单的 Azkaban 来做我们整个集群的资源调度工具。
但它也存在一些问题，比如它不能很好地管理我的各种脚本。
随着我们接入的主题越来越多，相关主题的依赖也变得越来越多。原来可能只有一两个主题相互之间可以解决，现在我们需要非常小心地调整各个依赖之间的调度时间。有的时候，可能突然出现数据量大的任务需要耗费一两个小时，那么接下来的任务可能就会执行失败。我们需要非常小心地处理各个依赖的调度。
然后，我们接触到了 Apache DolphinScheduler 这个工具，它基本上能够很好地解决我们的调度依赖问题和资源管理问题，我们的后续计划就是使用 DolphinScheduler 这个工具去替代当前的 Azkaban 。
最后，我想分享一本我最近阅读关于软件行业书籍中的一段话，它让我有很深的感触。这本书描述的是1960年代，那个时候还是真空管的年代，芯片还在初始阶段。
书中有一段话我觉得非常深刻，它说：芯片越简单，它所提供的可靠性和电力节省程度就越好。我觉得这也适用于我们的软件程序。如果我们的程序对用户来说足够简单，它的可靠性和它提供的功能就会越强大。
Apache SeaTunnel
Apache SeaTunnel(Incubating) 是一个分布式、高性能、易扩展、用于海量数据（离线&实时）同步和转化的数据集成平台
仓库地址：
https://github.com/apache/incubator-seatunnel
网址：
https://seatunnel.apache.org/
Proposal：
https://cwiki.apache.org/confluence/display/INCUBATOR/SeaTunnelPro
Apache SeaTunnel(Incubating) 下载地址：
https://seatunnel.apache.org/download
衷心欢迎更多人加入！
我们相信，在「Community Over Code」（社区大于代码）、「Open and Cooperation」（开放协作）、「Meritocracy」（精英管理）、以及「多样性与共识决策」等 The Apache Way 的指引下，我们将迎来更加多元化和包容的社区生态，共建开源精神带来的技术进步！
我们诚邀各位有志于让本土开源立足全球的伙伴加入 SeaTunnel 贡献者大家庭，一起共建开源!
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