Apache SeaTunnel 新定位！邁向多模態數據集成的統一工具

在人工智能時代，數據不再是簡單的數字和表格那么簡單了。

你可能處理的是一張用戶上傳的商品圖片、一段實時語音對話、一條點擊事件日志，甚至是一段視頻中的關鍵幀。這些都屬于“多模態數據”——不同形式、不同結構、但承載著豐富語義的數據。

SeaTunnel，一個源自 Apache 的開源項目，最初只專注于結構化數據庫之間的數據同步。但如今，它已經脫胎換骨，完成了跨越式的產品升級：

從傳統 ETL 工具演化為 “面向 AI 時代的多模態數據集成工具”（Unified Multimodal Data Integration Tool）

這不僅是一個口號，而是架構的革新、插件生態的升級、以及對 AI 場景的深度適配。

本文將帶你了解：SeaTunnel 是如何一步步邁向“多模態”，又是如何賦能今天的 AI 數據體系。

為什么要支持多模態數據？

曾經我們做數據同步，只需要處理訂單表、用戶表、銷售表。

但現在呢？

• 推薦系統需要處理商品圖像、用戶評論、點擊行為。
• 工廠車間的設備監控，不僅采集溫度、電壓，還采集視頻流和圖片元信息。
• 金融風控模型，要融合用戶身份文本、日志軌跡、OCR 提取的合同文字……

這些都屬于多模態場景。結構化、非結構化、流式、向量化數據交織共存，一個統一工具來整合這些數據的需求愈發迫切。

SeaTunnel 的重新定位，就是為了解決這個問題：

無論你是 AI 工程師、數據開發者、架構師，都需要一個能吃下“所有數據形態”的接入工具。

SeaTunnel 的多模態能力從哪里來？

SeaTunnel 本質上是一個“可編排的異構數據流處理引擎”，架構上由三部分組成：

• Source：數據源輸入（Kafka、MySQL、File、WebSocket...）
• Transform：中間處理（字段映射、格式清洗、分支處理...）
• Sink：輸出目標（ClickHouse、Milvus、Kafka、對象存儲...）

我們來一個個拆開看。

一、結構化數據？那是 SeaTunnel 的老本行

從最早的 MySQL 到如今支持超過 100 種數據源，SeaTunnel 對結構化數據的支持已經不再是問題：

• JDBC 通用支持（MySQL / PostgreSQL / Oracle / SQL Server / DB2）
• 批量和增量同步
• 支持主鍵合并、分區抽取、斷點續傳
• 支持 Iceberg / Hudi / Delta Lake 等湖格式

如果你的場景仍然是“表到表”，SeaTunnel 不輸任何一款傳統 ETL 工具。

二、文件 + 非結構化：圖像/日志/PDF 的元信息接入

SeaTunnel 支持對以下文件類型的解析：

• 文本文件（CSV、JSON、Log、INI）
• 表格類文件（Excel、Parquet、ORC）
• 二進制文件（圖像、PDF、文檔）

通過 FileSource + binary 模式，你可以輕松獲取：

• 文件名、文件路徑、上傳時間
• 文件大小、修改時間、擴展名（通過外部處理腳本提取）

這些字段雖然看起來“不起眼”，但恰恰是構建圖像搜索、日志分析等系統的元基礎。

SeaTunnel 支持通過插件方式將這些信息結構化成 SeaTunnelRow，供后續使用。

三、實時流？SeaTunnel 本就是流批一體

SeaTunnel 支持完整的流式調度架構：

• Kafka、Pulsar、RocketMQ、RabbitMQ、WebSocket 全支持
• 通過 Hazelcast 做狀態管理，支持 Exactly-Once 和斷點恢復
• 每秒處理百萬級消息不在話下

你可以同時處理 Kafka 中的點擊流、MySQL 中的訂單表、S3 中的商品圖像信息，一起構建向量檢索輸入源。

四、向量數據？SeaTunnel 已原生支持！

SeaTunnel 在 2.3 版本之后，加入了對向量數據庫的原生支持：

• Milvus Sink（支持寫入向量數據，指定維度）
• PGVector Sink（將嵌入向量寫入 PostgreSQL）
• OpenSearch Sink（寫入向量字段）

只需配置：

sink {
  Milvus {
    url = "http://127.0.0.1:19530"
    token = "username:password"
    batch_size = 1000
  }
}

無需寫 SDK，無需調用 REST 接口，配置即生效。

五、Transform：靈活構建字段級語義處理鏈路

SeaTunnel 提供豐富的 Transform 插件，幫助用戶在結構化數據轉換階段完成字段標準化、內容映射、表達式增強等操作。

當前支持的 Transform 插件包括：

• FieldMapper Transform：字段映射與重命名
• Filter Transform：條件過濾（支持 SQL 表達式）
• Replace Transform：字符串替換與清洗
• Split Transform：字段按分隔符切割
• JsonPath Transform：支持從嵌套 JSON 中提取字段
• Sql Transform：基于 SeaTunnel SQL 的表達式計算能力

通過這些插件，用戶可以完成復雜字段派生、數據標準化、類型轉換、嵌套結構展開等多種場景需求，是構建 AI 語義底座的重要組成部分。

未來版本中，SeaTunnel 社區正在積極探索更多“可編程 Transform”的插件能力，如：

• 支持與模型推理服務對接的 HTTP 調用變換
• 嵌入式表達式引擎優化
• 更高階的 Map/Reduce 類流式變換語義

這些特性將持續增強 SeaTunnel 在多模態處理中的表現力。

無論是字段清洗還是特征增強，SeaTunnel 的 Transform 插件為 AI 時代的數據預處理鏈路提供了堅實支撐。

多模態鏈路示例：圖像 + 文本 + 行為流 → 向量庫

構建圖文推薦系統，只需要三條鏈路：

商品圖像（S3） → FileSource → 預處理服務（CLIP） → MilvusSink
商品描述（MySQL）→ JDBCSource → 預處理服務（BERT）→ MilvusSink
用戶行為流（Kafka）→ KafkaSource → ClickHouseSink

最終你將得到：

• 圖像向量庫
• 文本向量庫
• 實時行為日志流

你就可以在下游實現：

• 相似圖文推薦
• 用戶向量 + 商品向量召回
• 實時熱點商品識別

全部基于 SeaTunnel 完成。

社區正在推進的下一步：全鏈路 AI 數據底座

SeaTunnel 目前已在 WhaleStudio 可視化工具中支持多模態任務配置。

未來，社區正在推進：

• 多模態數據血緣分析（來源追蹤 / AI鏈路識別）
• 多模態數據質量檢查（字段一致性 / 缺失監測）
• 與 LangChain / RAG 結合的檢索增強任務模板
• 向量庫 + 大模型雙向同步能力（向量更新 / LLM 推理）

你能想象的 AI 數據流，SeaTunnel 社區正在逐一落地。

寫在最后：SeaTunnel，為結構而生，為多模態而進化

SeaTunnel 已不再是傳統 ELT 工具。

它已經蛻變成

• 一個連接數據世界和語義世界的橋梁
• 一個低代碼、插件式、場景豐富的 AI 數據流接入工具
• 一個面向向量時代、支持多模態任務的統一引擎

官網：https://seatunnel.apache.org
GitHub：https://github.com/apache/seatunnel

如果你正在構建 AI 多模態系統，不妨看看 SeaTunnel 是不是你缺失的那塊拼圖。