Apache SeaTunnel 新定位！迈向多模态数据集成的统一工具

在人工智能时代，数据不再是简单的数字和表格那么简单了。
你可能处理的是一张用户上传的商品图片、一段实时语音对话、一条点击事件日志，甚至是一段视频中的关键帧。这些都属于“多模态数据”——不同形式、不同结构、但承载着丰富语义的数据。
SeaTunnel，一个源自 Apache 的开源项目，最初只专注于结构化数据库之间的数据同步。但如今，它已经脱胎换骨，完成了跨越式的产品升级：

从传统 ETL 工具演化为  “面向 AI 时代的多模态数据集成工具”（Unified Multimodal Data Integration Tool）

这不仅是一个口号，而是架构的革新、插件生态的升级、以及对 AI 场景的深度适配。
本文将带你了解：SeaTunnel 是如何一步步迈向“多模态”，又是如何赋能今天的 AI 数据体系。
为什么要支持多模态数据？

曾经我们做数据同步，只需要处理订单表、用户表、销售表。
但现在呢？

• 推荐系统需要处理商品图像、用户评论、点击行为。
  
• 工厂车间的设备监控，不仅采集温度、电压，还采集视频流和图片元信息。
  
• 金融风控模型，要融合用户身份文本、日志轨迹、OCR 提取的合同文字……
  

这些都属于多模态场景。结构化、非结构化、流式、向量化数据交织共存，一个统一工具来整合这些数据的需求愈发迫切。
SeaTunnel 的重新定位，就是为了解决这个问题：

无论你是 AI 工程师、数据开发者、架构师，都需要一个能吃下“所有数据形态”的接入工具。

SeaTunnel 的多模态能力从哪里来？

SeaTunnel 本质上是一个“可编排的异构数据流处理引擎”，架构上由三部分组成：

• Source：数据源输入（Kafka、MySQL、File、WebSocket...）
  
• Transform：中间处理（字段映射、格式清洗、分支处理...）
  
• Sink：输出目标（ClickHouse、Milvus、Kafka、对象存储...）
  

我们来一个个拆开看。

一、结构化数据？那是 SeaTunnel 的老本行

从最早的 MySQL 到如今支持超过 100 种数据源，SeaTunnel 对结构化数据的支持已经不再是问题：

• JDBC 通用支持（MySQL / PostgreSQL / Oracle / SQL Server / DB2）
  
• 批量和增量同步
  
• 支持主键合并、分区抽取、断点续传
  
• 支持 Iceberg / Hudi / Delta Lake 等湖格式
  

如果你的场景仍然是“表到表”，SeaTunnel 不输任何一款传统 ETL 工具。
二、文件 + 非结构化：图像/日志/PDF 的元信息接入

SeaTunnel 支持对以下文件类型的解析：

• 文本文件（CSV、JSON、Log、INI）
  
• 表格类文件（Excel、Parquet、ORC）
  
• 二进制文件（图像、PDF、文档）
  

通过 FileSource + binary 模式，你可以轻松获取：

• 文件名、文件路径、上传时间
  
• 文件大小、修改时间、扩展名（通过外部处理脚本提取）
  

这些字段虽然看起来“不起眼”，但恰恰是构建图像搜索、日志分析等系统的元基础。
SeaTunnel 支持通过插件方式将这些信息结构化成 SeaTunnelRow，供后续使用。
三、实时流？SeaTunnel 本就是流批一体

SeaTunnel 支持完整的流式调度架构：

• Kafka、Pulsar、RocketMQ、RabbitMQ、WebSocket 全支持
  
• 通过 Hazelcast 做状态管理，支持 Exactly-Once 和断点恢复
  
• 每秒处理百万级消息不在话下
  

你可以同时处理 Kafka 中的点击流、MySQL 中的订单表、S3 中的商品图像信息，一起构建向量检索输入源。
四、向量数据？SeaTunnel 已原生支持！

SeaTunnel 在 2.3 版本之后，加入了对向量数据库的原生支持：

• Milvus Sink（支持写入向量数据，指定维度）
  
• PGVector Sink（将嵌入向量写入 PostgreSQL）
  
• OpenSearch Sink（写入向量字段）
  

只需配置：

1. sink {
2.   Milvus {
3.     url = "http://127.0.0.1:19530"
4.     token = "username:password"
5.     batch_size = 1000
6.   }
7. }

复制代码

无需写 SDK，无需调用 REST 接口，配置即生效。
五、Transform：灵活构建字段级语义处理链路

SeaTunnel 提供丰富的 Transform 插件，帮助用户在结构化数据转换阶段完成字段标准化、内容映射、表达式增强等操作。
当前支持的 Transform 插件包括：

• FieldMapper Transform：字段映射与重命名
  
• Filter Transform：条件过滤（支持 SQL 表达式）
  
• Replace Transform：字符串替换与清洗
  
• Split Transform：字段按分隔符切割
  
• JsonPath Transform：支持从嵌套 JSON 中提取字段
  
• Sql Transform：基于 SeaTunnel SQL 的表达式计算能力
  

通过这些插件，用户可以完成复杂字段派生、数据标准化、类型转换、嵌套结构展开等多种场景需求，是构建 AI 语义底座的重要组成部分。
未来版本中，SeaTunnel 社区正在积极探索更多“可编程 Transform”的插件能力，如：

• 支持与模型推理服务对接的 HTTP 调用变换
  
• 嵌入式表达式引擎优化
  
• 更高阶的 Map/Reduce 类流式变换语义
  

这些特性将持续增强 SeaTunnel 在多模态处理中的表现力。
无论是字段清洗还是特征增强，SeaTunnel 的 Transform 插件为 AI 时代的数据预处理链路提供了坚实支撑。
多模态链路示例：图像 + 文本 + 行为流 → 向量库

构建图文推荐系统，只需要三条链路：

1. 商品图像（S3） → FileSource → 预处理服务（CLIP） → MilvusSink
2. 商品描述（MySQL）→ JDBCSource → 预处理服务（BERT）→ MilvusSink
3. 用户行为流（Kafka）→ KafkaSource → ClickHouseSink

复制代码

最终你将得到：

• 图像向量库
  
• 文本向量库
  
• 实时行为日志流
  

你就可以在下游实现：

• 相似图文推荐
  
• 用户向量 + 商品向量召回
  
• 实时热点商品识别
  

全部基于 SeaTunnel 完成。
社区正在推进的下一步：全链路 AI 数据底座

SeaTunnel 目前已在 WhaleStudio 可视化工具中支持多模态任务配置。
未来，社区正在推进：

• 多模态数据血缘分析（来源追踪 / AI链路识别）
  
• 多模态数据质量检查（字段一致性 / 缺失监测）
  
• 与 LangChain / RAG 结合的检索增强任务模板
  
• 向量库 + 大模型双向同步能力（向量更新 / LLM 推理）
  

你能想象的 AI 数据流，SeaTunnel 社区正在逐一落地。
写在最后：SeaTunnel，为结构而生，为多模态而进化

SeaTunnel 已不再是传统 ELT 工具。
它已经蜕变成

• 一个连接数据世界和语义世界的桥梁
  
• 一个低代码、插件式、场景丰富的 AI 数据流接入工具
  
• 一个面向向量时代、支持多模态任务的统一引擎
  

官网：https://seatunnel.apache.org
GitHub：https://github.com/apache/seatunnel
如果你正在构建 AI 多模态系统，不妨看看 SeaTunnel 是不是你缺失的那块拼图。

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