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作为白鲸开源在金融领域的代表性头部客户之一，中信建投证券此前已在数据调度与 DataOps 实践中引入白鲸开源的技术产品及服务。本次顺利中标“统一调度系统2026年新功能采购项目”，标志着双方在证券行业复杂数据环境下的调度与治理合作得到了进一步延伸与巩固。关于白鲸开源白鲸开源是国内少有的两个全球顶级 Apache 项目背后的原生公司。目前，白鲸开源正全力深耕 Data Agent 领域，帮助企业打

在此次盛会上，备受瞩目的《2026数智化转型升级先锋人物》榜单正式揭晓。白鲸开源 CEO 郭炜凭借在开源生态建设、Data Agent 创新及全球化技术赋能方面的卓越贡献荣登榜单，再次获颁大会官方奖杯与荣誉证书。

这轮测试使用 Java 8、4 GiB 堆、4 个 JVM 可见处理器和 4 个 Pipeline 并行度；每次作业处理 1,000,000 行，计划输入速率为 600,000 行/秒，Payload 为 256 个字符。

导语：在数据集成系统中，一个简单的配置参数往往隐藏着复杂的工程设计。Apache SeaTunnel 7 月 Meetup 专场中，讲师以 JDBC Sink 的 batchintervalms 参数作为切入点，深入剖析了数据写入过程中的批处理机制，并将视角从 Connector 层逐步扩展到 SeaTunnel Zeta Engine 的整体架构设计。Meetup 视频回放：https://we

由 Apache 软件基金会（ASF）主办的全球性系列大会 —— Community Over Code Asia 2026，将于 8 月 7 日 — 9 日在北京拉开帷幕。大会集结全球开源领军人物、技术先行者与社区实践者，为期三天，深度交流思想、碰撞创意，共同探寻前沿技术的无限可能。Apache Software Foundation Member，白鲸开源 CEO William Guo（郭炜

过去，企业建设数据平台时，重点通常集中在两个方向：如何存储更多数据，以及如何利用计算能力分析数据。因此，数据仓库、数据湖以及各种计算引擎成为数据架构演进的核心。但随着业务实时化和 AI 应用的发展，企业面临的新问题已经不再只是“如何分析数据”，而是 “如何让数据持续可靠地流动”。今天，一个企业的数据环境通常包含业务数据库、消息系统、实时计算平台、数据湖以及分析数据库等多个系统。业务产生的数据需要不

倒计时 1 天！Community Over Code Asia 2026 即将于 8 月 7 日正式开幕。作为 Apache 基金会亚洲地区的重要技术盛会，本次大会将汇聚全球开源社区贡献者、开发者与技术爱好者，共同探索开源技术的最新实践与未来趋势。届时，Apache SeaTunnel 将携 6 大精彩议题亮相，覆盖 Data Lake & Data Warehouse 与 DataOp

一次 SeaTunnel 任务提交，看起来只是一次 submitJob 请求；但在 Server 内部，它会经过 Master 判断、任务协调、JobMaster 初始化、物理执行计划构建、Pipeline 资源申请、TaskGroup 部署等多个阶段。这篇文章基于我整理的 submitJob 时序，先聚焦一条主线：任务从提交请求进入 SeaTunnel Server，到最终调用 TaskExec

本文将从 PostgreSQL 容器部署、测试数据构建，到 5 类生产常用同步模式全覆盖，手把手讲解 SeaTunnel 数据转换、批量优化、前置 SQL 执行等核心技巧，零基础也能快速上手异构数据同步。目标库默认是：PostgreSql\18.1。Docker 安装：https://www.cnblogs.com/kakarotto-chen/p/19351495源头库用的是 mysql：pgs

在企业数字化建设过程中，数据集成一直是一项基础能力，但也是最容易被低估长期成本的环节之一。很多企业在选择数据集成方案时，通常首先关注的是项目启动阶段的投入：是投入研发团队自建，还是采购商业产品，或者选择开源方案降低成本。但随着数据规模增长和业务复杂度提升，企业最终面对的问题往往并不是“如何完成一次数据同步”，而是如何持续维护一个稳定、高效、可扩展的数据流动体系。这也是为什么数据集成平台的真实成本不

在日常使用 JDBC Sink 时，你是否注意过一个不起眼却至关重要的参数——batch_interval_ms？它看似只是一个控制数据定时刷写（Flush）的 Connector 参数，却推动了 Apache SeaTunnel Engine 一次重要的架构演进：从 Connector 层的局部能力，升级为 Engine 层统一的 FlushSignal 控制机制。为什么要这样设计？控制信号是如

作者 | 梁尧博最近在使用Apache SeaTunnel CDC去尝试同步Oracle MySQL SQLserver到其他关系型数据库的实时场景，通过翻看和改造SeaTunnel和debezium源码，我对SeaTunnel CDC Source端的实现有了初步的掌握。趁着熟悉，赶紧把一些问题整理出来，解决大家的一些疑问。我尽可能说得通俗一点，当然都是自己的一些个人理解，如有错误，还望指正：C

作者 | 张鑫，Apache SeaTunnel Contributor摘要： 大模型正在快速进入数据工程领域，承担理解自然语言需求、生成 ETL 任务配置、校验配置，以及在执行失败后协助定位和修复问题等工作。对团队而言，真正困难的并不是让模型“生成一份配置”，而是避免选到一个只会生成看似正确、却无法在生产环境中稳定运行的模型。对 ETL 来说，配置能够生成、甚至通过静态校验，都不等价于数据管道能

摘要： 还在为每天手动同步新增数据而烦恼？试试这个开源黄金组合，一键搞定定时增量同步，解放你的生产力！你是否也有这样的困扰：数据库里的数据每天都在增长，你需要把前一天的新数据同步到另一个地方进行分析。手动执行？太麻烦还容易忘。写个定时脚本？维护起来又不方便。今天，就给大家分享一个 “懒人”必备的解决方案：用 SeaTunnel 做数据同步引擎，用 DolphinScheduler 做智能调度管家，

同程旅行数据通道服务历经多年演进，形成了数据搬运、数据集成、Sqoop、SeaTunnel 四套并存的格局，功能重叠、引擎割裂、整体运维成本居高不下。本文将分享同程旅行以 Apache SeaTunnel Zeta 引擎为统一底座，在"业务零感知"前提下将数万个存量任务平滑迁移至批流一体化通道的完整实践——从 Sqoop/FlinkSQL 的零改造自动翻译、到基于 LLM 的自

每个数据团队，最后都会拥有一堆 Python Script几乎所有企业的数据平台都有着相似的成长轨迹。项目初期，数据接入需求并不复杂。业务系统需要将 MySQL 数据同步到数据仓库，运营部门希望定时调用第三方 REST API 获取营销数据，日志系统需要消费 Kafka 中的实时消息，再写入 ClickHouse 或 Elasticsearch。对于这些需求而言，Python 凭借丰富的生态和较低

Hi Community，今年 Apache SeaTunnel 6 月份月报准时来啦！总体上来看，6 月整个月 Apache SeaTunnel 共合入 125 个 PR，明显高于 5 月的 87 个。整体上看，6 月不是单纯的“修修补补”，而是沿着三条主线同步推进：控制面与引擎抽象继续上探：多表同步的表级故障隔离、StateStore 抽象、任务繁忙度监控、非终态作业状态上报，说明 Zeta

在 Reddit 的数据工程社区（r/dataengineering）里，关于数据接入（Data Ingestion）的选型讨论永远没有断过。当团队需要在生产环境落地一套现代数据栈（MDS）时，最常见的纠结就是：“选 Fivetran 还是 Airbyte？或者还有什么开源的硬核替代方案？”经过长时间的观察，我们发现了当前工程界的共识性痛点：ELT 工具覆盖不了所有数据源。然而，如果我们把这个问题

如果外部系统不能直连数据库，只有调用 HTTP 服务才能接收数据，SeaTunnel 就能搞定！这篇教程带你从零搭建 MySQL 到 WEB 系统的 HTTP API 进行数据同步。环境准备：一键安装安装必需插件编辑 config/plugin_config 文件，加入两个核心连接器：connector-http-baseconnector-cdc-mysql然后执行安装脚本：sh bi

点亮Star！https://github.com/apache/seatunnel来源 | 数仓生态圈概述当有多个数据库中的一张表具有类似的数据，例如有多个不同的系统来源，数据插入不同数据库中的表。此时，若需要把这些表数据汇总成一张表进行统计分析，会面临一个棘手问题：由于多张表具有相同的主键，直接汇总到一起会出现主键重复。而 Apache SeaTunnel 就能巧妙应对这一挑战。本篇文章将详细