Apache SeaTunnel 社区正式发布 2.3.13 版本！本次发版对于 Apache SeaTunnel 来说是一个里程碑式的进展，带来了诸如 Checkpoint API、Flink 引擎升级、大文件并行处理、多表同步能力、AI Embedding Transform、更加丰富的连接器扩展 等多项重要能力。无论是批量数据处理还是实时 CDC，同步到 Lakehouse，SeaTunnel 都能更高效、更稳定、更智能地支持你的数据集成工作。

感谢 50+ 社区贡献者 的辛勤付出，本次版本包含 100+ PR 的功能新增、优化与 Bug 修复。如果你正在构建 数据仓库、实时同步平台或 AI 数据管道，这个版本的更新值得关注。

没有时间细读完整 Release Notes？没关系，下面整理了 本次版本最值得关注的 10 个更新，并标注了对应的 PR，供大家参考。

• 完整版 Release Note: https://github.com/apache/seatunnel/releases/tag/2.3.13

01 新增 Checkpoint API，任务容错能力进一步增强

在数据同步任务中，Checkpoint 是保证任务可靠性的核心机制之一。SeaTunnel 2.3.13 新增 Checkpoint API（#10065），让任务状态管理更加灵活，也为后续调度系统和运维能力提供了更好的扩展基础。Zeta 引擎支持 Checkpoint 最小间隔 min-pause 配置（#9804），可以避免频繁 checkpoint 带来的系统压力。

监控能力也得到加强，例如新增 Sink 提交指标并计算 commit rate（#10233），同时在任务概览接口中返回 PendingJobs 信息（#9902），并提供查看 Pending 队列的 REST API（#10078）。

这些能力可以帮助用户更好地理解任务执行状态并优化 checkpoint 策略。

02 支持 Flink 1.20.1 并增强 CDC 能力

在引擎生态方面，本版本增强了对 Apache Flink 的支持。SeaTunnel 现在已经支持 Flink 1.20.1（#9576），同时 CDC 同步能力也得到提升，例如 CDC Source 支持 Schema Evolution（#9867），可以在源表结构变化时自动适配同步任务。

此外 NO_CDC Source 也支持 checkpoint（#10094），提升了任务恢复能力。这些改进让 SeaTunnel 在数据库结构变更频繁的场景下更加稳定。

03 大文件并行读取能力大幅提升

在实际数据平台中，大量数据往往以文件形式存在，例如 HDFS、对象存储或本地文件系统。

本次版本对文件处理性能进行了明显优化。HDFS File Connector 支持真正的大文件并行切分（#10332），LocalFile Connector 支持 CSV、Text、JSON 大文件并行读取（#10142），Parquet 文件也支持 Logical Split（#10239）。

此外 HDFS File 还支持多表读取能力（#9816）。这些能力可以显著提升 TB 级文件处理场景中的读取吞吐量。

04 File Connector 新增 Update 同步模式

在文件同步场景中，过去往往只能通过追加或覆盖方式写入数据。本版本中多个文件类连接器新增 sync_mode=update 模式支持，包括 FTP、SFTP 和 LocalFile Source（#10437），HdfsFile Source 也新增同样能力（#10268）。这意味着文件同步任务可以支持更新语义，从而更好地适应增量数据处理场景。

05 连接器生态扩展

SeaTunnel 2.3.13 在连接器生态上继续扩展和增强。在分析型数据库方面，新增 DuckDB Source 与 Sink 支持（#10285），适合本地分析和数据探索。

本版本还新增或增强了多个数据库和 Lakehouse 连接器，包括 Apache HugeGraph Sink（#10002）、AWS DSQL Sink（#9739）、Lance Dataset Sink（#9894）、IoTDB 2.x Source 与 Sink（#9872）。

同时多个已有连接器能力得到提升，例如 PostgreSQL 支持 TIMESTAMP_TZ 类型（#10048）、Hive Sink 支持 SchemaSaveMode 与 DataSaveMode（#9743）、MongoDB Sink 支持多表写入并新增 SaveMode（#9958 / #9883）。

这些更新显著提升了 SeaTunnel 在数据库与 Lakehouse 场景的适配能力和数据管道构建效率。

06 Kafka 支持 Protobuf Schema Registry

在实时数据处理场景中，Kafka 通常与 Schema Registry 结合使用。本版本中 Kafka Connector 新增 Protobuf Schema Registry Wire Format 支持（#10183），使 SeaTunnel 能够直接解析通过 Schema Registry 管理的 Protobuf 数据格式，从而更方便地构建实时数据管道。

07 新增 AI Embedding Transform

随着 AI 与数据工程的融合，越来越多企业需要构建向量数据管道。

SeaTunnel 在 Transform 组件中新增 Multimodal Embedding Transform（#9673），可以在数据管道中直接生成向量数据，用于向量数据库、RAG 系统以及 AI 检索应用。同时新增 RegexExtract Transform（#9829），进一步增强数据清洗能力。

08 新增 Markdown Parser 支持 RAG 场景

在 AI 数据准备场景中，Markdown 文档是一类常见数据源。本版本新增 Markdown Parser（#9760），并补充了相关文档（#9834），用于支持 Markdown 文档解析与结构化处理。这一能力可以帮助用户更方便地构建 RAG 数据管道。

09 稳定性与性能优化

除了新功能，本版本还进行了大量稳定性优化。例如：

• ClickHouse Connector 优化并行读取策略（#9801）
• MySQL Connector 优化分片计算策略（#9975）
• JSON 解析支持多层嵌套结构（#10000）
• Zeta 引擎优化任务指标统计（#9833）
• ......

同时，本版本还修复了大量生产环境问题，例如：

• Zeta 引擎取消任务时的内存泄漏（#10315）
• ClickHouse Connector ThreadLocal 内存泄漏（#10264）
• MongoDB 多任务提交问题（#10116）
• HBase Source 扫描异常（#10287）
• Hive Sink 初始化失败问题（#10331）
• ......

这些修复进一步提升了系统在复杂生产环境中的稳定性。

10 Bug 修复和文档优化亮点

本次版本修复了以往版本的遗留问题，包括

• 修复了 CDC Snapshot Split 空指针 (#10404)
• ClickHouse Connector 内存泄漏 (#10264)
• MongoDB 多任务提交问题 (#10064, #10116)
• HBase Source 扫描异常 (#10336, #10287)
• JDBC Schema 合并溢出 (#10387, #9942, #10093)
• Hive Sink 覆盖语义问题 (#10279, #9823, #9743)
• Elasticsearch Sink 任务无法退出 (#10038)
• 及其他多个 Connector、Transform、Engine、UI、CI 相关问题 (#10422, #10013 等。

在文档与开发者体验方面，本版本进行了系统性完善，包括：

• 新增 SeaTunnel MCP 与 x2SeaTunnel 文档 (#10108)
• 连接器配置示例完善 (#10283, #10250, #10241, #10202)
• 多表同步示例增加 (#10241)
• 版本升级不兼容说明 (#10068)
• 文档结构优化 (#10262, #10395, #10351, #10420, #10438, #10424, #10109, #10382, #10385)

完善后的版本可帮助新用户快速上手，开发者更易理解架构与能力。

感谢贡献者 ❤️

特别感谢本次发版经理 @xiaochen-zhou 的全力支持，使本次版本得以快速规划与高效执行。同时，感谢所有志愿者的辛勤付出与支持，正是有了你们，SeaTunnel 社区才能不断发展壮大！

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下载与体验

• 下载地址： https://seatunnel.apache.org/download
• 版本升级指南： https://seatunnel.apache.org/docs/upgrade-guide

Note：升级建议

如果你当前使用的是 Apache SeaTunnel 2.3.x 版本，升级到 2.3.13 通常是安全的，因为该版本主要是功能增强与稳定性优化。建议在升级前先备份配置文件并在测试环境验证任务运行情况。对于使用 Checkpoint 的任务，建议在升级前停止任务并确认状态一致性，避免在升级过程中产生状态兼容问题。

同时建议关注连接器配置参数的变化，例如 Hive、MongoDB、Kafka 等连接器在本版本中新增了一些配置选项。

如果你正在使用 Flink 引擎，也可以考虑同步升级到 Flink 1.20.x，以获得更好的兼容性与 CDC 能力。