
作者 | chl-wxp

不久前，社区发布了一篇题为[《告别手敲 Schema！SeaTunnel 集成 Gravitino 元数据 RestApi 这个新动作有点酷》](https://mp.weixin.qq.com/s/VEvdyLtsn_OZ8db2P91t8Q)的文章，引起了小伙伴们的强烈反响，纷纷表示这真是个好东西啊！

此功能的贡献者行动力也超强，估计不久就能跟大家见面了（“可靠”消息，预计将在 3.0.0 版本得到支持）。为了让大家更加了解这个功能，贡献者还贴心地为社区小伙伴们写了一篇详细的文章，介绍了初版 Gravitino RestApi 的能力以及如何使用它，快来一睹为快吧！


## 1. 背景与要解决的问题

在使用 Apache SeaTunnel 进行批处理或同步任务时，当source是非结构化或者半结构化的类型时，**Source 侧通常需要显式定义 schema**（字段名、类型、顺序）。

在真实生产环境中，这会带来几个典型问题：

* 表结构字段多、类型复杂，手工维护 schema 成本高且易出错
* 上游表结构发生变更（加字段、改类型）时，需要同步修改 SeaTunnel 作业
* 对于已有存量表，仅为了同步数据却需要重复描述元数据，存在明显冗余

因此，核心诉求是：

> **能否让 SeaTunnel 直接复用已有元数据系统中的表结构定义，而不是在作业中重复声明 schema？**

本功能正是为了解决这一问题而引入。

## 2. Gravitino 能力简介（与本功能相关部分）

Gravitino 是一个统一的元数据管理与访问服务，提供了标准化的 REST API，用于管理和暴露以下对象：

* Metalake（逻辑隔离单元）
* Catalog（如 MySQL、Hive、Iceberg 等）
* Schema / Database
* Table 及其字段定义

通过 Gravitino：

* 表结构可以被**集中管理**
* 下游系统可以通过 **HTTP API** 动态获取表的 schema 定义
* 不再需要在每个计算/同步任务中重复维护字段信息

本次在 SeaTunnel 中引入的能力，正是：

> **支持在 Source 的 schema 定义中，通过 Gravitino 提供的 schema_url 自动拉取表结构**

## 3. 本地测试环境准备

### 3.1 准备mysql环境

#### 3.1.1 创建目标表
MySQL 中提前创建好目标表 `test.demo_user`，建表语句如下：

```sql
CREATE TABLE `demo_user` (
  `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_code` varchar(32) NOT NULL,
  `user_name` varchar(64) DEFAULT NULL,
  `password` varchar(128) DEFAULT NULL,
  `email` varchar(128) DEFAULT NULL,
  `phone` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `gender` tinyint DEFAULT NULL,
  `age` int DEFAULT NULL,
  `status` tinyint DEFAULT NULL,
  `level` int DEFAULT NULL,
  `score` decimal(10,2) DEFAULT NULL,
  `balance` decimal(12,2) DEFAULT NULL,
  `is_deleted` tinyint DEFAULT NULL,
  `register_ip` varchar(45) DEFAULT NULL,
  `last_login_ip` varchar(45) DEFAULT NULL,
  `login_count` int DEFAULT NULL,
  `remark` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `ext1` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `ext2` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `ext3` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `ext4` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `ext5` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `created_by` varchar(64) DEFAULT NULL,
  `updated_by` varchar(64) DEFAULT NULL,
  `created_time` datetime DEFAULT NULL,
  `updated_time` datetime DEFAULT NULL,
  `birthday` date DEFAULT NULL,
  `last_login_time` datetime DEFAULT NULL,
  `version` int DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uk_user_code` (`user_code`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
```
#### 3.1.2 创建要同步的表结构
在实际应用中，我们把表结构统一管理起来，可能管理在`paimon`，`hive`，`hudi`等元数据组件中，但在这里为了方便，测试用的表结构信息指向测试的目标表，也就是上一个步骤创建的`test.demo_user`表

### 3.2 注册该表结构到Gravitino中

> Gravitino支持直连数据库，并会扫描库下所有表


![img](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11851421/7aa3e433b49cf0dff844ae9e9a8ff7da.png)

> 该表已经作为 `local-mysql` catalog 下的一个 table 被 Gravitino 管理。

![img_1](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11851421/aecb63246fe6a7868c7bfd7e6de4b754.png)


Metalake：`test_Metalake`

### 3.3 表结构访问关系说明

Gravitino 中表结构可以通过如下 REST API 访问：

```
http://localhost:8090/api/metalakes/test_Metalake/catalogs/${catalog}/schemas/${schema}/tables/${table}
```

在本次测试中，实际使用的 schema_url 为：

```
http://localhost:8090/api/metalakes/test_Metalake/catalogs/local-mysql/schemas/test/tables/demo_user
```

该接口返回的 JSON 中，包含了 `demo_user` 表的完整字段定义。

![img_2](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11851421/49dc648e97e4b78ac5fa8626dc602222.png)


### 3.4 本地部署seatunnel
由于该功能还并未发版，需要手动编译最新的seatunnel的dev分支代码，并部署到本地。

### 3.5 准备数据文件
本次测试用例是csv作为数据文件，总共是2000条数据。

![img_3](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11851421/f49384b315625de0396b49d251b982fc.png)



## 4. SeaTunnel 作业配置说明

### 4.1 核心配置示例

```hocon
env {
  parallelism = 1
  job.mode = "BATCH"
}
source {
  LocalFile {
    path = "/Users/wangxuepeng/Desktop/seatunnel/apache-seatunnel-2.3.13-SNAPSHOT/test_data"
    file_format_type = "csv"
    schema {
      schema_url = "http://localhost:8090/api/metalakes/test_Metalake/catalogs/local-mysql/schemas/test/tables/demo_user"
    }
  }
}
sink {
  jdbc {
    url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test"
    driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
    username = "root"
    password = "123456"
    database = "test"
    table = "demo_user"
    generate_sink_sql = true
  }
}
```

### 4.2 配置要点说明

* **schema.schema_url**

    * 指向 Gravitino 中的表元数据 REST 接口
    * SeaTunnel 在任务启动时会自动拉取表结构
    * 无需在作业中手工声明字段列表

* **generate_sink_sql = true**

    * Sink 侧根据解析后的 schema 自动生成 INSERT SQL


## 5. 数据与任务执行结果
>日志截图 ：

![img_4](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11851421/48573e6aecb9bbffee495a34302cdc42.png)


>数据库截图：

![img_5](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11851421/f7df00f7a41b08f9d78b8df8c4a5f7e8.png)


任务运行过程中：

* Source 根据 schema_url 自动解析字段结构
* CSV 文件字段与表结构自动对齐
* 数据成功写入 MySQL `demo_user` 表


## 6. 问题解答

### 6.1 功能支持的范围
该功能在dev分支目前是已经支持文件类型的连接器，包括`local`，`hdfs`，`s3`等。

### 6.2 使用schema_url是否支持多表

改功能的引入并不影响多表的功能，甚至可以混合使用，比如：
```hocon
source {
  LocalFile {
    tables_configs = [
      {
        path = "/seatunnel/read/metalake/table1"
        file_format_type = "csv"
        field_delimiter = ","
        row_delimiter = "\n"
        skip_header_row_number = 1
        schema {
          table = "db.table1"
          fields {
            c_string = string
            c_int = int
            c_boolean = boolean
            c_double = double
          }
        }
      },
      {
        path = "/seatunnel/read/metalake/table2"
        file_format_type = "csv"
        field_delimiter = ","
        row_delimiter = "\n"
        skip_header_row_number = 1
        schema {
          table = "db.table2"
          schema_url = "http://gravitino:8090/api/metalakes/test_metalake/catalogs/test_catalog/schemas/test_schema/tables/table2"
        }
      }
    ]
  }
}

```

## 7. 功能总结

通过引入 **基于 Gravitino schema_url 的 schema 自动解析能力**，SeaTunnel 在数据同步场景中具备了以下优势：

* 消除重复 schema 定义，降低作业配置复杂度
* 复用统一的元数据管理系统，提升一致性
* 表结构变更对作业更加友好，维护成本显著降低

该能力非常适合：

* 已有完善元数据平台的企业场景
* 大表、多字段、频繁变更 schema 的同步任务
* 希望提升 SeaTunnel 作业可维护性的用户

## 8. 参考链接

- **代码 PR**：  
  https://github.com/apache/seatunnel/pull/10402

- **`schema_url` 配置说明**：  
  https://seatunnel.apache.org/zh-CN/docs/introduction/concepts/schema-feature#schema_url


不久前，社区发布了一篇题为《告别手敲 Schema！SeaTunnel 集成 Gravitino 元数据 RestApi 这个新动作有点酷》的文章，引起了小伙伴们的强烈反响，纷纷表示这真是个好东西啊！

SeaTunnel × Gravitino：Schema URL 驱动的表结构自动感知方案

后端

数据库

大数据

SeaTunnel集成Gravitino元数据RestApi，支持通过schema_url自动拉取表结构，告别手动定义Schema。该功能解决手工维护成本高、上游变更同步难等问题，适用于大表、多字段场景，提升数据同步效率。预计在3.0.0版本发布，支持文件类型连接器。

数据管理

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