引言：2025 年，我們的年終總結髮布姍姍來遲，但此刻開啓回顧正當時。 這一年，數據浪潮洶涌澎湃，開源領域競爭激烈，我們共同經歷了數據行業的高速發展和開源生態不斷演進，在這片充滿挑戰與機遇的海洋裏揚帆遠航。 值此歲末，讓我們一同回首過去一年的奮鬥歷程，審視得失，為新一年的征程汲取力量。接下來，讓我們一同梳理這一年白鯨開源的重要歷程。
作者 | 肌肉娃子 起因：我以為只是“複製一份配置”這麼簡單 最開始的想法很樸素： amzn_order 的 Seatunnel CDC → Doris 同步已經跑得挺穩了，那我把這套配置直接“平移”到 amzn_api_logs 上，表名改一改，跑起來就完事。 結果就是： 線上機器內存一路飆到十幾 G，Java 進程頻繁 OOM，Doris / Trino 全在同一台
🎉哇塞！《2025 年 Apache SeaTunnel 案例精選集》 閃亮登場啦！免費領取通道開啓，限時 7 天，手快有手慢無哦，寶子們衝呀！ 過去這一年，Apache SeaTunnel 就像個數據小能手，成功“打入”眾多企業的生產環境，為那些複雜的數據同步和集成難題，量身定製超棒的解決方案。社區小夥伴們超用心，把這些應用實踐精心整理，編成了這本案例集。 豐富案例，全
Apache SeaTunnel 的社區成員、開發者、合作伙伴以及關心我們的朋友們： 2025 匆匆而過，Apache SeaTunnel 卻在這一年裏收穫了滿滿的成長與驚喜！作為全球增長最快的數據集成項目之一，我們看着 GitHub 上的 Star 和 Fork 數一路攀升，關注的目光越來越多；我們迭代發佈多個重要版本，打磨核心引擎、豐富連接器生態、新增實用功能，讓數據集成的性能、
《新興數據湖倉設計與實踐手冊·從分層架構到數據湖倉架構設計（2025 年）》 系列文章將聚焦從數據倉庫分層到數據湖倉架構的設計與實踐。手冊將闡述數據倉庫分層的核心價值、常見分層類型，詳解分層下的 ETL 架構及數據轉換環節，介紹數據倉庫分層對應的技術架構，並以貼源層（ODS）、數據倉庫層（DW）、數據服務層（DWS）為例，深入剖析數湖倉分層設計，最後探討數據倉庫技術趨勢並進行小結。
核心數據一致性達99.99%、開發效率提升50%、運維成本降低70%——這是中控技術採用 Apache SeaTunnel 構建數據採集框架及相關數據服務體系後的實測成效。 上週 Apache SeaTunnel 線上 Meetup 上，中控技術工程師崔俊樂分享了這家大型工業 AI 平台型公司的實踐經驗。我們已將視頻內容整理成文，供行業同仁參考借鑑。 作者簡介 崔俊樂，中控技
RowKindExtractor 是 Apache SeaTunnel 的一個轉換插件，它能將 CDC 數據流轉為 Append-Only 模式，並提取原始 RowKind 信息為新字段。本文將介紹 RowKindExtractor 的核心功能，其在 CDC 數據同步場景下的使用方法，以及配置選項、注意事項及多種應用示例。 RowKindExtractor RowKindE
