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wuchunfu pushed a commit to branch dev
in repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/seatunnel.git
The following commit(s) were added to refs/heads/dev by this push:
new 2aaee5d731 [Doc][Translate] translated and corrected the error in the
original document (#8505)
2aaee5d731 is described below
commit 2aaee5d731f21e4444f6044e0702f8d219765220
Author: iamadamnBoy <[email protected]>
AuthorDate: Wed Jan 15 15:53:25 2025 +0800
[Doc][Translate] translated and corrected the error in the original
document (#8505)
Co-authored-by: Jia Fan <[email protected]>
---
docs/en/connector-v2/source/Mysql.md | 36 ++--
docs/zh/connector-v2/source/Mysql.md | 314 +++++++++++++++++++++++++++++++++++
docs/zh/other-engine/spark.md | 107 ++++++++++++
3 files changed, 439 insertions(+), 18 deletions(-)
diff --git a/docs/en/connector-v2/source/Mysql.md
b/docs/en/connector-v2/source/Mysql.md
index 57f40ac7b1..330f0f615a 100644
--- a/docs/en/connector-v2/source/Mysql.md
+++ b/docs/en/connector-v2/source/Mysql.md
@@ -46,24 +46,24 @@ Read external data source data through JDBC.
## Data Type Mapping
-| Mysql Data Type
|
SeaTunnel Data Type
|
-|-----------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| BIT(1)<br/>TINYINT(1)
| BOOLEAN
|
-| TINYINT
| BYTE
|
-| TINYINT UNSIGNED<br/>SMALLINT
| SMALLINT
|
-| SMALLINT UNSIGNED<br/>MEDIUMINT<br/>MEDIUMINT
UNSIGNED<br/>INT<br/>INTEGER<br/>YEAR | INT
|
-| INT UNSIGNED<br/>INTEGER UNSIGNED<br/>BIGINT
| BIGINT
|
-| BIGINT UNSIGNED
| DECIMAL(20,0)
|
-| DECIMAL(x,y)(Get the designated column's specified column size.<38)
| DECIMAL(x,y)
|
-| DECIMAL(x,y)(Get the designated column's specified column size.>38)
| DECIMAL(38,18)
|
-| DECIMAL UNSIGNED
| DECIMAL((Get the designated column's specified column
size)+1,<br/>(Gets the designated column's number of digits to right of the
decimal point.))) |
-| FLOAT<br/>FLOAT UNSIGNED
| FLOAT
|
-| DOUBLE<br/>DOUBLE UNSIGNED
| DOUBLE
|
-|
CHAR<br/>VARCHAR<br/>TINYTEXT<br/>MEDIUMTEXT<br/>TEXT<br/>LONGTEXT<br/>JSON<br/>ENUM
| STRING
|
-| DATE
| DATE
|
-| TIME(s)
| TIME(s)
|
-| DATETIME<br/>TIMESTAMP(s)
| TIMESTAMP(s)
|
-|
TINYBLOB<br/>MEDIUMBLOB<br/>BLOB<br/>LONGBLOB<br/>BINARY<br/>VARBINAR<br/>BIT(n)<br/>GEOMETRY
| BYTES
|
+| Mysql Data Type
|
SeaTunnel Data Type
|
+|-----------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+| BIT(1)<br/>TINYINT(1)
| BOOLEAN
|
+| TINYINT
| BYTE
|
+| TINYINT UNSIGNED<br/>SMALLINT
| SMALLINT
|
+| SMALLINT UNSIGNED<br/>MEDIUMINT<br/>MEDIUMINT
UNSIGNED<br/>INT<br/>INTEGER<br/>YEAR | INT
|
+| INT UNSIGNED<br/>INTEGER UNSIGNED<br/>BIGINT
| BIGINT
|
+| BIGINT UNSIGNED
| DECIMAL(20,0)
|
+| DECIMAL(x,y)(Get the designated column's specified column size.<38)
| DECIMAL(x,y)
|
+| DECIMAL(x,y)(Get the designated column's specified column size.>38)
| DECIMAL(38,18)
|
+| DECIMAL UNSIGNED
| DECIMAL((Get the designated column's specified column
size)+1,<br/>(Gets the designated column's number of digits to right of the
decimal point.)) |
+| FLOAT<br/>FLOAT UNSIGNED
| FLOAT
|
+| DOUBLE<br/>DOUBLE UNSIGNED
| DOUBLE
|
+|
CHAR<br/>VARCHAR<br/>TINYTEXT<br/>MEDIUMTEXT<br/>TEXT<br/>LONGTEXT<br/>JSON<br/>ENUM
| STRING
|
+| DATE
| DATE
|
+| TIME(s)
| TIME(s)
|
+| DATETIME<br/>TIMESTAMP(s)
| TIMESTAMP(s)
|
+|
TINYBLOB<br/>MEDIUMBLOB<br/>BLOB<br/>LONGBLOB<br/>BINARY<br/>VARBINAR<br/>BIT(n)<br/>GEOMETRY
| BYTES
|
## Source Options
diff --git a/docs/zh/connector-v2/source/Mysql.md
b/docs/zh/connector-v2/source/Mysql.md
new file mode 100644
index 0000000000..0eeec485dd
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/connector-v2/source/Mysql.md
@@ -0,0 +1,314 @@
+# MySQL
+
+> JDBC Mysql 源连接器
+
+## 描述
+
+通过 JDBC 读取外部数据源数据。
+
+## 支持 Mysql 版本
+
+- 5.5/5.6/5.7/8.0/8.1/8.2/8.3/8.4
+
+## 支持的引擎
+
+> Spark<br/>
+> Flink<br/>
+> SeaTunnel Zeta<br/>
+
+## 需要的依赖项
+
+### 对于 Spark/Flink 引擎
+
+> 1. 您需要确保 [jdbc 驱动程序 jar
包](https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java) 已放置在目录
`${SEATUNNEL_HOME}/plugins/` 中。
+
+### 对于 SeaTunnel Zeta 引擎
+
+> 1. 您需要确保 [jdbc 驱动程序 jar
包](https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java) 已放置在目录
`${SEATUNNEL_HOME}/lib/` 中。
+
+## 主要功能
+
+- [x] [批处理](../../concept/connector-v2-features.md)
+- [ ] [流处理](../../concept/connector-v2-features.md)
+- [x] [精确一次](../../concept/connector-v2-features.md)
+- [x] [列投影](../../concept/connector-v2-features.md)
+- [x] [并行度](../../concept/connector-v2-features.md)
+- [x] [支持用户定义的拆分](../../concept/connector-v2-features.md)
+- [x] [支持多表读取](../../concept/connector-v2-features.md)
+
+> 支持 SQL 查询，并能实现列投影效果
+
+## 支持的数据源信息
+
+| 数据源 | 支持的版本 | 驱动器 |
网址 | Maven下载链接
|
+|-----|---------------------------------------------------------|--------------------------|---------------------------------------|---------------------------------------------------------------------|
+| Mysql | 不同的依赖版本具有不同的驱动程序类。 | com.mysql.cj.jdbc.Driver |
jdbc:mysql://localhost:3306:3306/test |
[下载](https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java) |
+
+## 数据类型映射
+
+| Mysql 数据类型
|
SeaTunnel 数据类型 |
+|---------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+| BIT(1)<br/>TINYINT(1)
| BOOLEAN
|
+| TINYINT
| BYTE
|
+| TINYINT UNSIGNED<br/>SMALLINT
| SMALLINT
|
+| SMALLINT UNSIGNED<br/>MEDIUMINT<br/>MEDIUMINT
UNSIGNED<br/>INT<br/>INTEGER<br/>YEAR | INT
|
+| INT UNSIGNED<br/>INTEGER UNSIGNED<br/>BIGINT
| BIGINT
|
+| BIGINT UNSIGNED
| DECIMAL(20,0)
|
+| DECIMAL(x,y)(获取指定列的列大小<38)
| DECIMAL(x,y)
|
+| DECIMAL(x,y)(获取指定列的列大小>38)
| DECIMAL(38,18)
|
+| DECIMAL UNSIGNED
| DECIMAL((获取指定列的列大小)+1,<br/>(获取指定列的小数点右侧的位数)) |
+| FLOAT<br/>FLOAT UNSIGNED
| FLOAT
|
+| DOUBLE<br/>DOUBLE UNSIGNED
| DOUBLE
|
+|
CHAR<br/>VARCHAR<br/>TINYTEXT<br/>MEDIUMTEXT<br/>TEXT<br/>LONGTEXT<br/>JSON<br/>ENUM
| STRING
|
+| DATE
| DATE
|
+| TIME(s)
| TIME(s)
|
+| DATETIME<br/>TIMESTAMP(s)
| TIMESTAMP(s)
|
+|
TINYBLOB<br/>MEDIUMBLOB<br/>BLOB<br/>LONGBLOB<br/>BINARY<br/>VARBINAR<br/>BIT(n)<br/>GEOMETRY
| BYTES
|
+
+## 数据源参数
+
+| 名称 | 类型 | 是否必填 | 默认值 |
描述
|
+|--------------------------------------------|------------|------|-----------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+| url | String | 是 | -
| JDBC 连接的 URL。参见示例: <br/>`jdbc:mysql://localhost:3306:3306/test`。
|
+| driver | String | 是 | -
| 用于连接远程数据源的 JDBC 类名，<br/>如果使用 MySQL，值为 `com.mysql.cj.jdbc.Driver`。
|
+| user | String | 否 | -
| 连接实例用户名。
|
+| password | String | 否 | -
| 连接实例密码。
|
+| query | String | 是 | -
| 查询语句。
|
+| connection_check_timeout_sec | Int | 否 | 30
| 验证数据库连接所使用的操作完成的等待时间（秒）。
|
+| partition_column | String | 否 | -
| 用于并行度分区的列名，仅支持数字类型，仅支持数字类型的主键，并且只能配置一列。
|
+| partition_lower_bound | BigDecimal | 否 | -
| 扫描时 `partition_column` 的最小值，如果未设置，`SeaTunnel` 将查询数据库以获取最小值。
|
+| partition_upper_bound | BigDecimal | 否 | -
| 扫描时 `partition_column` 的最大值，如果未设置，`SeaTunnel` 将查询数据库以获取最大值。
|
+| partition_num | Int | 否 | 作业并行度 |
分区数量，仅支持正整数。<br/>默认值为作业并行度。
|
+| fetch_size | Int | 否 | 0
| 对于返回大量对象的查询，可以配置查询的行提取大小，以通过减少满足选择条件所需的数据库访问次数来提高性能。<br/>设置为零表示使用 `JDBC`
的默认值。
|
+| properties | Map | 否 | -
| 额外的连接配置参数，当属性和 URL 中有相同的参数时，优先级由驱动程序的具体实现决定。<br/>例如，在 MySQL 中，属性优先于 URL。
|
+| table_path | String | 否 | -
| 表的完整路径，您可以使用此配置代替 `query`。<br/>示例：<br/>mysql: "testdb.table1"<br/>oracle:
"test_schema.table1"<br/>sqlserver: "testdb.test_schema.table1"<br/>postgresql:
"testdb.test_schema.table1" |
+| table_list | Array | 否 | -
| 要读取的表的列表，您可以使用此配置代替 `table_path`，示例如下： ```[{ table_path =
"testdb.table1"}, {table_path = "testdb.table2", query = "select * id, name
from testdb.table2"}]```
|
+| where_condition | String | 否 | -
| 所有表/查询的通用行过滤条件，必须以 `where` 开头。例如 `where id > 100`。
|
+| split.size | Int | 否 | 8096
| 表的分割大小（行数），当读取表时，捕获的表会被分割成多个分片。
|
+| split.even-distribution.factor.lower-bound | Double | 否 | 0.05
| 分片键分布因子的下限。该因子用于判断表数据的分布是否均匀。如果计算得到的分布因子大于或等于该下限（即，(MAX(id) - MIN(id) +
1) / 行数），则会对表的分片进行优化，以确保数据的均匀分布。反之，如果分布因子较低，则表数据将被视为分布不均匀。如果估算的分片数量超过
`sample-sharding.threshold` 所指定的值，则会采用基于采样的分片策略。默认值为 0.05。 |
+| split.even-distribution.factor.upper-bound | Double | 否 | 100
| 分片键分布因子的上限。该因子用于判断表数据的分布是否均匀。如果计算得到的分布因子小于或等于该上限（即，(MAX(id) - MIN(id) +
1) / 行数），则会对表的分片进行优化，以确保数据的均匀分布。反之，如果分布因子较大，则表数据将被视为分布不均匀，并且如果估算的分片数量超过
`sample-sharding.threshold` 所指定的值，则会采用基于采样的分片策略。默认值为 100.0。 |
+| split.sample-sharding.threshold | Int | 否 | 10000
| 此配置指定了触发样本分片策略的估算分片数阈值。当分布因子超出由
`chunk-key.even-distribution.factor.upper-bound` 和
`chunk-key.even-distribution.factor.lower-bound` 指定的范围，并且估算的分片数量（计算方法为大致行数 /
分片大小）超过此阈值时，将使用样本分片策略。此配置有助于更高效地处理大型数据集。默认值为 1000 个分片。 |
+| split.inverse-sampling.rate | Int | 否 | 1000
| 样本分片策略中使用的采样率的倒数。例如，如果该值设置为 1000，则表示在采样过程中应用 1/1000
的采样率。此选项提供了灵活性，可以控制采样的粒度，从而影响最终的分片数量。特别适用于处理非常大的数据集，在这种情况下通常会选择较低的采样率。默认值为
1000。
|
+| common-options | | 否 | -
| 源插件的常见参数，请参阅 [源常见参数](../source-common-options.md) 了解详细信息。
|
+
+## 并行读取器
+
+JDBC 源连接器支持从表中并行读取数据。SeaTunnel 将使用特定规则将表中的数据进行分割，然后将这些数据交给读取器进行读取。读取器的数量由
`parallelism` 选项决定。
+**拆分键规则:**
+
+1. 如果 `partition_column` 不为空，它将用于计算数据的分片。该列必须属于 **支持的分片数据类型**。
+2. 如果 partition_column 为空，SeaTunnel
将从表中读取模式并获取主键和唯一索引。如果主键和唯一索引中有多个列，则会选择第一个属于 **支持的分片数据类型** 的列来进行数据分片。例如，如果表的主键是
`(nn guid, name varchar)`，因为 `guid` 不属于 **支持的分片数据类型**，所以会选择列 `name` 来进行数据分片。
+
+**支持的拆分数据类型:**
+* String
+* Number(int, bigint, decimal, ...)
+* Date
+
+### 与拆分相关的参数
+
+#### split.size
+
+每个分片中的行数，捕获的表在读取时会被分成多个分片。
+
+#### split.even-distribution.factor.lower-bound
+
+> 不推荐使用
+
+分片键分布因子的下限。该因子用于判断表数据是否均匀分布。如果计算出的分布因子大于或等于此下限（即，(最大(id) - 最小(id) + 1)/
行数），则表的分片将被优化为均匀分布。否则，如果分布因子较小，则表的数据将被认为是不均匀分布的。如果估算的分片数量超过
`sample-sharding.threshold` 所指定的值，将使用基于采样的分片策略。默认值为 0.05。
+
+#### split.even-distribution.factor.upper-bound
+
+> 不推荐使用
+
+分片键分布因子的上限。该因子用于判断表数据是否均匀分布。如果计算出的分布因子小于或等于此上限（即，(最大(id) - 最小(id) + 1）/
行数)，则表的分片将被优化为均匀分布。否则，如果分布因子较大，则表的数据将被认为是不均匀分布的。如果估算的分片数量超过
`sample-sharding.threshold` 所指定的值，将使用基于采样的分片策略。默认值为 100.0。
+
+#### split.sample-sharding.threshold
+
+此配置指定了触发采样分片策略的估算分片数量阈值。当分布因子超出
`chunk-key.even-distribution.factor.upper-bound` 和
`chunk-key.even-distribution.factor.lower-bound`
指定的范围，并且估算的分片数量（按大致行数除以分片大小计算）超过该阈值时，将使用采样分片策略。这有助于更高效地处理大数据集。默认值为 1000 个分片。
+
+#### split.inverse-sampling.rate
+
+采样分片策略中使用的采样率的倒数。例如，如果此值设置为 1000，则意味着在采样过程中应用 1/1000
的采样率。此选项提供了灵活性，可以控制采样的粒度，从而影响最终的分片数量。在处理非常大的数据集时，较低的采样率通常是首选。默认值为 1000。
+
+#### partition_column [string]
+
+拆分数据的列名称。
+
+#### partition_upper_bound [BigDecimal]
+
+扫描时 `partition_column` 的最大值。如果未设置，SeaTunnel 将查询数据库以获取最大值。
+
+#### partition_lower_bound [BigDecimal]
+
+扫描时 `partition_column` 的最小值。如果未设置，SeaTunnel 将查询数据库以获取最小值。
+
+#### partition_num [int]
+
+> 不推荐使用，正确的方法是通过 `split.size` 来控制分片的数量。
+
+需要拆分成多少个分片，只支持正整数。默认值为作业并行度。
+
+## 提示
+
+
+> 如果表无法拆分（例如，表没有主键或唯一索引，且未设置 `partition_column`），则将以单线程并发方式运行。
+>
+> 使用 `table_path` 替代 `query` 来进行单表读取。如果需要读取多个表，请使用 `table_list`。
+
+## 任务示例
+
+### 简单的例子:
+
+> 这个示例以单线程并行的方式查询测试数据库中 `type_bin` 为 'table'
的16条数据，并查询所有字段。你也可以指定查询哪些字段，并将最终结果输出到控制台。
+
+```
+# 定义运行时环境
+env {
+ parallelism = 4
+ job.mode = "BATCH"
+}
+source{
+ Jdbc {
+ url =
"jdbc:mysql://localhost:3306/test?serverTimezone=GMT%2b8&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&rewriteBatchedStatements=true"
+ driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
+ connection_check_timeout_sec = 100
+ user = "root"
+ password = "123456"
+ query = "select * from type_bin limit 16"
+ }
+}
+
+transform {
+ # 如果您想了解更多关于如何配置 SeaTunnel 的信息，并查看完整的转换插件列表，
+ # 请访问 https://seatunnel.apache.org/docs/transform-v2/sql
+}
+
+sink {
+ Console {}
+}
+```
+
+### 按 `partition_column` 并行
+
+```
+env {
+ parallelism = 4
+ job.mode = "BATCH"
+}
+source {
+ Jdbc {
+ url = "jdbc:mysql://localhost/test?serverTimezone=GMT%2b8"
+ driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
+ connection_check_timeout_sec = 100
+ user = "root"
+ password = "123456"
+ query = "select * from type_bin"
+ partition_column = "id"
+ split.size = 10000
+ # Read start boundary
+ #partition_lower_bound = ...
+ # Read end boundary
+ #partition_upper_bound = ...
+ }
+}
+
+sink {
+ Console {}
+}
+```
+
+### 按主键或唯一索引并行
+
+> 配置 `table_path` 将启用自动拆分，您可以配置 `split.*` 来调整拆分策略
+
+```
+env {
+ parallelism = 4
+ job.mode = "BATCH"
+}
+source {
+ Jdbc {
+ url = "jdbc:mysql://localhost/test?serverTimezone=GMT%2b8"
+ driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
+ connection_check_timeout_sec = 100
+ user = "root"
+ password = "123456"
+ table_path = "testdb.table1"
+ query = "select * from testdb.table1"
+ split.size = 10000
+ }
+}
+
+sink {
+ Console {}
+}
+```
+
+### 并行边界：
+
+> 指定数据的上下边界查询会更加高效。根据您配置的上下边界读取数据源会更高效。
+
+```
+source {
+ Jdbc {
+ url =
"jdbc:mysql://localhost:3306/test?serverTimezone=GMT%2b8&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&rewriteBatchedStatements=true"
+ driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
+ connection_check_timeout_sec = 100
+ user = "root"
+ password = "123456"
+ # Define query logic as required
+ query = "select * from type_bin"
+ partition_column = "id"
+ # Read start boundary
+ partition_lower_bound = 1
+ # Read end boundary
+ partition_upper_bound = 500
+ partition_num = 10
+ properties {
+ useSSL=false
+ }
+ }
+}
+```
+
+### 多表读取：
+
+***配置 `table_list` 将启用自动拆分，您可以配置 `split.*` 来调整拆分策略***
+
+```hocon
+env {
+ job.mode = "BATCH"
+ parallelism = 4
+}
+source {
+ Jdbc {
+ url = "jdbc:mysql://localhost/test?serverTimezone=GMT%2b8"
+ driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
+ connection_check_timeout_sec = 100
+ user = "root"
+ password = "123456"
+
+ table_list = [
+ {
+ table_path = "testdb.table1"
+ },
+ {
+ table_path = "testdb.table2"
+ # Use query filetr rows & columns
+ query = "select id, name from testdb.table2 where id > 100"
+ }
+ ]
+ #where_condition= "where id > 100"
+ #split.size = 8096
+ #split.even-distribution.factor.upper-bound = 100
+ #split.even-distribution.factor.lower-bound = 0.05
+ #split.sample-sharding.threshold = 1000
+ #split.inverse-sampling.rate = 1000
+ }
+}
+
+sink {
+ Console {}
+}
+```
+
diff --git a/docs/zh/other-engine/spark.md b/docs/zh/other-engine/spark.md
new file mode 100644
index 0000000000..61607923d4
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/other-engine/spark.md
@@ -0,0 +1,107 @@
+# SeaTunnel 通过 Spark 引擎运行
+
+Spark 是一个强大的高性能分布式计算处理引擎。有关它的更多信息，您可以搜索"Apache Spark"
+
+
+### 如何在作业中设置 Spark 配置信息
+
+例：
+我为这个任务设置了一些 spark 配置项
+
+```
+env {
+ spark.app.name = "example"
+ spark.sql.catalogImplementation = "hive"
+ spark.executor.memory= "2g"
+ spark.executor.instances = "2"
+ spark.yarn.priority = "100'
+ hive.exec.dynamic.partition.mode = "nonstrict"
+ spark.dynamicAllocation.enabled="false"
+}
+```
+
+### 命令行示例
+
+#### Spark on Yarn集群
+
+```
+./bin/start-seatunnel-spark-3-connector-v2.sh --master yarn --deploy-mode
cluster --config config/example.conf
+```
+
+#### Spark on Yarn集群
+
+```
+./bin/start-seatunnel-spark-3-connector-v2.sh --master yarn --deploy-mode
client --config config/example.conf
+```
+
+### 如何设置简单的 Spark 作业
+
+这是通过 Spark 运行的一个简单作业。会将随机生成的数据输出到控制台
+
+```
+env {
+ # common parameter
+ parallelism = 1
+
+ # spark special parameter
+ spark.app.name = "example"
+ spark.sql.catalogImplementation = "hive"
+ spark.executor.memory= "2g"
+ spark.executor.instances = "1"
+ spark.yarn.priority = "100"
+ hive.exec.dynamic.partition.mode = "nonstrict"
+ spark.dynamicAllocation.enabled="false"
+}
+
+source {
+ FakeSource {
+ schema = {
+ fields {
+ c_map = "map<string, array<int>>"
+ c_array = "array<int>"
+ c_string = string
+ c_boolean = boolean
+ c_tinyint = tinyint
+ c_smallint = smallint
+ c_int = int
+ c_bigint = bigint
+ c_float = float
+ c_double = double
+ c_decimal = "decimal(30, 8)"
+ c_null = "null"
+ c_bytes = bytes
+ c_date = date
+ c_timestamp = timestamp
+ c_row = {
+ c_map = "map<string, map<string, string>>"
+ c_array = "array<int>"
+ c_string = string
+ c_boolean = boolean
+ c_tinyint = tinyint
+ c_smallint = smallint
+ c_int = int
+ c_bigint = bigint
+ c_float = float
+ c_double = double
+ c_decimal = "decimal(30, 8)"
+ c_null = "null"
+ c_bytes = bytes
+ c_date = date
+ c_timestamp = timestamp
+ }
+ }
+ }
+}
+}
+
+transform {
+}
+
+sink{
+ Console{}
+}
+```
+
+### 如何在项目中运行作业
+
+将代码拉取到本地后，进入 seatunnel-examples/seatunnel-spark-connector-v2-example 模块，找到
org.apache.seatunnel.example.spark.v2.SeaTunnelApiExample 来完成作业的运行。
\ No newline at end of file
