1.linkers是连接什么意思？
2.tomcat源码为啥不采用netty处理并发?
3.“编译”与“编译器”是什么意思？
4.Flink mysql-cdc connector 源码解析
5.有了源代码后如何变成程序
6.SeaTunnel连接器V1到V2的架构演进与探究

linkers是什么意思？

       Linkers是什么意思？

       Linkers是计算机科学领域中的一个重要概念，通常指的器源是连接器或连接程序，也称为链接器。码连码它是接器一种计算机程序，负责将编写的连接源代码与其所需的库文件、目标代码或可执行文件等组合在一起，器源计价秤软件源码形成最终的码连码可运行程序。Linkers通常有两个主要功能：符号解析和重定位。接器符号解析是连接指识别和解析程序中使用的变量和函数名，确定它们在可执行程序中所对应的器源地址。而重定位则是码连码指将程序的代码和数据段中的所有地址都改为实际的物理地址，以便程序能够正常运行。接器

       Linkers在程序开发中的连接应用

       在程序开发中，Linkers扮演着非常重要的器源角色。它们能够在编译过程结束后，码连码将所有的代码片段、函数和变量等元素组合起来，生成可执行文件或库，使得程序能够被正确地运行。同时，Linkers还能控制程序中的符号表、调试信息和代码优化等，从而提高程序的效率和性能。此外，Linkers还有利于程序的测试和维护，因为它可以对代码进行模块化，使得程序中的不同模块可分别编译和测试。

       综上所述，Linkers是程序开发中必不可少的组成部分。它们能够将编译后的源代码与所需的库文件、目标代码或可执行文件等组合在一起，形成最终的可运行程序。Linkers具有符号解析和重定位的功能，能够控制程序的符号表、调试信息和代码优化等，提高程序的效率和性能。同时，Linkers还有利于程序的测试和维护，可以对代码进行模块化，使得程序中的不同模块可分别编译和测试。

tomcat源码为啥不采用netty处理并发?

       Tomcat源码为何不采用netty处理并发？原因在于Tomcat要实现Servlet规范。在Servlet 3.0之前，其设计完全基于同步阻塞模型。无论Tomcat选择何种网络连接器，即使采用NIO，实现方式仍会模拟阻塞行为。这是因为Servlet规范本身规定的即是这样。

       参照早期的一篇博客，我们可以了解Tomcat对keep-alive的实现逻辑。Netty无需遵循Servlet规范，能够最大程度发挥NIO的性能优势，实现更高的begin源码怎么用性能表现。然而，对于大多数业务场景而言，Tomcat的连接器已经足够满足需求。

       简而言之，Tomcat源码不采用netty处理并发，主要是因为Servlet规范的限制。尽管Netty性能更优，但Tomcat的实现方式已经足够支持常见的业务需求。这也体现了在特定场景下，选择最符合需求的解决方案的重要性。

“编译”与“编译器”是什么意思？

       编译是动词

       编译器是名词

       编译(compilation , compile)

        1、利用编译程序从源语言编写的源程序产生目标程序的过程。

        2、用编译程序产生目标程序的动作。

       编译就是把高级语言变成计算机可以识别的2进制语言，计算机只认识1和0，编译程序把人们熟悉的语言换成2进制的。

       编译程序把一个源程序翻译成目标程序的工作过程分为五个阶段：词法分析；语法分析；中间代码生成；代码优化；目标代码生成。主要是进行词法分析和语法分析，又称为源程序分析，分析过程中发现有语法错误，给出提示信息。

       （1） 词法分析

       词法分析的任务是对由字符组成的单词进行处理，从左至右逐个字符地对源程序进行扫描，产生一个个的单词符号，把作为字符串的源程序改造成为单词符号串的中间程序。执行词法分析的程序称为词法分析程序或扫描器。

       源程序中的单词符号经扫描器分析，一般产生二元式：单词种别；单词自身的值。单词种别通常用整数编码，如果一个种别只含一个单词符号，那么对这个单词符号，种别编码就完全代表它自身的值了。若一个种别含有许多个单词符号，那么，对于它的每个单词符号，除了给出种别编码以外，还应给出自身的值。

       词法分析器一般来说有两种方法构造：手工构造和自动生成。手工构造可使用状态图进行工作，自动生成使用确定的有限自动机来实现。

       （2） 语法分析

       编译程序的语法分析器以单词符号作为输入，分析单词符号串是否形成符合语法规则的语法单位，如表达式、赋值、循环等，最后看是否构成一个符合要求的程序，按该语言使用的语法规则分析检查每条语句是否有正确的逻辑结构，程序是最终的一个语法单位。编译程序的语法规则可用上下文无关文法来刻画。

       语法分析的app源码交易农场方法分为两种：自上而下分析法和自下而上分析法。自上而下就是从文法的开始符号出发，向下推导，推出句子。而自下而上分析法采用的是移进归约法，基本思想是：用一个寄存符号的先进后出栈，把输入符号一个一个地移进栈里，当栈顶形成某个产生式的一个候选式时，即把栈顶的这一部分归约成该产生式的左邻符号。

       （3） 中间代码生成

       中间代码是源程序的一种内部表示，或称中间语言。中间代码的作用是可使编译程序的结构在逻辑上更为简单明确，特别是可使目标代码的优化比较容易实现。中间代码即为中间语言程序，中间语言的复杂性介于源程序语言和机器语言之间。中间语言有多种形式，常见的有逆波兰记号、四元式、三元式和树。

       （4） 代码优化

       代码优化是指对程序进行多种等价变换，使得从变换后的程序出发，能生成更有效的目标代码。所谓等价，是指不改变程序的运行结果。所谓有效，主要指目标代码运行时间较短，以及占用的存储空间较小。这种变换称为优化。

       有两类优化：一类是对语法分析后的中间代码进行优化，它不依赖于具体的计算机；另一类是在生成目标代码时进行的，它在很大程度上依赖于具体的计算机。对于前一类优化，根据它所涉及的程序范围可分为局部优化、循环优化和全局优化三个不同的级别。

       （5） 目标代码生成

       目标代码生成是编译的最后一个阶段。目标代码生成器把语法分析后或优化后的中间代码变换成目标代码。目标代码有三种形式：

       ① 可以立即执行的机器语言代码，所有地址都重定位；

       ② 待装配的机器语言模块，当需要执行时，由连接装入程序把它们和某些运行程序连接起来，转换成能执行的机器语言代码；

       ③ 汇编语言代码，须经过汇编程序汇编后，成为可执行的机器语言代码。

       目标代码生成阶段应考虑直接影响到目标代码速度的三个问题：一是如何生成较短的目标代码；二是如何充分利用计算机中的寄存器，减少目标代码访问存储单元的次数；三是如何充分利用计算机指令系统的特点，以提高目标代码的质量。

       编译器，是将便于人编写，阅读，维护的高级计算机语言翻译为计算机能解读、运行的低阶机器语言的程序。编译器将原始程序（Source program）作为输入，挂机吧主公源码翻译产生使用目标语言（Target language）的等价程序。源代码一般为高阶语言 (High-level language), 如 Pascal、C++、Java 等，而目标语言则是汇编语言或目标机器的目标代码（Object code），有时也称作机器代码（Machine code）。

       一个现代编译器的主要工作流程如下：

       源代码 (source code) → 预处理器 (preprocessor) → 编译器 (compiler) → 汇编程序 (assembler) → 目标代码 (object code) → 连接器 (Linker) → 可执行程序 (executables)

       工作原理

       [编辑本段]

       编译是从源代码（通常为高阶语言）到能直接被计算机或虚拟机执行的目标代码（通常为低阶语言或机器语言）的翻译过程。然而，也存在从低阶语言到高阶语言的编译器，这类编译器中用来从由高阶语言生成的低阶语言代码重新生成高阶语言代码的又被叫做反编译器。也有从一种高阶语言生成另一种高阶语言的编译器，或者生成一种需要进一步处理的的中间代码的编译器（又叫级联）。

       典型的编译器输出是由包含入口点的名字和地址, 以及外部调用（到不在这个目标文件中的函数调用）的机器代码所组成的目标文件。一组目标文件，不必是同一编译器产生，但使用的编译器必需采用同样的输出格式，可以链接在一起并生成可以由用户直接执行的可执行程序。

       编译器种类

       [编辑本段]

       编译器可以生成用来在与编译器本身所在的计算机和操作系统（平台）相同的环境下运行的目标代码，这种编译器又叫做“本地”编译器。另外，编译器也可以生成用来在其它平台上运行的目标代码，这种编译器又叫做交叉编译器。交叉编译器在生成新的硬件平台时非常有用。“源码到源码编译器”是指用一种高阶语言作为输入，输出也是高阶语言的编译器。例如: 自动并行化编译器经常采用一种高阶语言作为输入，转换其中的代码，并用并行代码注释对它进行注释（如OpenMP）或者用语言构造进行注释（如FORTRAN的DOALL指令）。

       预处理器（preprocessor）

       作用是通过代入预定义等程序段将源程序补充完整。

       编译器前端（frontend）

       前端主要负责解析（parse）输入的源代码，由语法分析器和语意分析器协同工作。语法分析器负责把源代码中的‘单词’（Token）找出来,语意分析器把这些分散的单词按预先定义好的语法组装成有意义的表达式，语句 ，函数等等。 例如“a = b + c;”前端语法分析器看到的是“a, =, b , +, c;”，语意分析器按定义的语法，先把他们组装成表达式“b + c”，再组装成“a = b + c”的语句。 前端还负责语义（semantic checking）的检查，例如检测参与运算的变量是否是同一类型的，简单的错误处理。最终的结果常常是一个抽象的语法树（abstract syntax tree，或 AST），这样后端可以在此基础上进一步优化，处理。

       编译器后端（backend）

       编译器后端主要负责分析，优化中间代码（Intermediate representation）以及生成机器代码（Code Generation）。

       一般说来所有的编译器分析，优化，变型都可以分成两大类： 函数内（intraprocedural）还是函数之间（interprocedural）进行。很明显，2019自动发卡源码函数间的分析，优化更准确，但需要更长的时间来完成。

       编译器分析（compiler analysis）的对象是前端生成并传递过来的中间代码，现代的优化型编译器（optimizing compiler）常常用好几种层次的中间代码来表示程序，高层的中间代码（high level IR）接近输入的源代码的格式，与输入语言相关（language dependent），包含更多的全局性的信息，和源代码的结构；中层的中间代码（middle level IR）与输入语言无关，低层的中间代码(Low level IR)与机器语言类似。 不同的分析，优化发生在最适合的那一层中间代码上。

       常见的编译分析有函数调用树（call tree），控制流程图（Control flow graph），以及在此基础上的 变量定义－使用，使用－定义链（define-use/use-define or u-d/d-u chain），变量别名分析（alias analysis），指针分析（pointer analysis），数据依赖分析（data dependence analysis）等等。

       上述的程序分析结果是编译器优化（compiler optimization）和程序变形（compiler transformation）的前提条件。常见的优化和变新有：函数内嵌（inlining），无用代码删除（Dead code elimination），标准化循环结构（loop normalization），循环体展开（loop unrolling），循环体合并，分裂（loop fusion，loop fission），数组填充（array padding），等等。 优化和变形的目标是减少代码的长度，提高内存（memory），缓存（cache）的使用率，减少读写磁盘，访问网络数据的频率。更高级的优化甚至可以把序列化的代码（serial code）变成并行运算，多线程的代码（parallelized，multi-threaded code）。

       机器代码的生成是优化变型后的中间代码转换成机器指令的过程。现代编译器主要采用生成汇编代码（assembly code）的策略，而不直接生成二进制的目标代码（binary object code）。即使在代码生成阶段，高级编译器仍然要做很多分析，优化，变形的工作。例如如何分配寄存器（register allocatioin），如何选择合适的机器指令（instruction selection），如何合并几句代码成一句等等。

       编译语言与直译语言对比

       [编辑本段]

       许多人将高阶程序语言分为两类: 编译型语言 和 直译型语言 。然而，实际上，这些语言中的大多数既可用编译型实现也可用直译型实现，分类实际上反映的是那种语言常见的实现方式。（但是，某些直译型语言，很难用编译型实现。比如那些允许 在线代码更改 的直译型语言。）

       历史

       [编辑本段]

       上世纪年代，IBM的John Backus带领一个研究小组对FORTRAN语言及其编译器进行开发。但由于当时人们对编译理论了解不多，开发工作变得既复杂又艰苦。与此同时，Noam Chomsky开始了他对自然语言结构的研究。他的发现最终使得编译器的结构异常简单，甚至还带有了一些自动化。Chomsky的研究导致了根据语言文法的难易程度以及识别它们所需要的算法来对语言分类。正如现在所称的Chomsky架构（Chomsky Hierarchy），它包括了文法的四个层次：0型文法、1型文法、2型文法和3型文法，且其中的每一个都是其前者的特殊情况。2型文法（或上下文无关文法）被证明是程序设计语言中最有用的，而且今天它已代表着程序设计语言结构的标准方式。分析问题（parsing problem，用于上下文无关文法识别的有效算法）的研究是在年代和年代，它相当完善的解决了这个问题。现在它已是编译原理中的一个标准部分。

       有限状态自动机（Finite Automaton）和正则表达式（Regular Expression）同上下文无关文法紧密相关，它们与Chomsky的3型文法相对应。对它们的研究与Chomsky的研究几乎同时开始，并且引出了表示程序设计语言的单词的符号方式。

       人们接着又深化了生成有效目标代码的方法，这就是最初的编译器，它们被一直使用至今。人们通常将其称为优化技术（Optimization Technique），但因其从未真正地得到过被优化了的目标代码而仅仅改进了它的有效性，因此实际上应称作代码改进技术（Code Improvement Technique）。

       当分析问题变得好懂起来时，人们就在开发程序上花费了很大的功夫来研究这一部分的编译器自动构造。这些程序最初被称为编译器的编译器（Compiler-compiler），但更确切地应称为分析程序生成器（Parser Generator），这是因为它们仅仅能够自动处理编译的一部分。这些程序中最著名的是Yacc（Yet Another Compiler-compiler），它是由Steve Johnson在年为Unix系统编写的。类似的，有限状态自动机的研究也发展了一种称为扫描程序生成器（Scanner Generator）的工具，Lex（与Yacc同时，由Mike Lesk为Unix系统开发）是这其中的佼佼者。

       在年代后期和年代早期，大量的项目都贯注于编译器其它部分的生成自动化，这其中就包括了代码生成。这些尝试并未取得多少成功，这大概是因为操作太复杂而人们又对其不甚了解。

       编译器设计最近的发展包括：首先，编译器包括了更加复杂算法的应用程序它用于推断或简化程序中的信息；这又与更为复杂的程序设计语言的发展结合在一起。其中典型的有用于函数语言编译的Hindley-Milner类型检查的统一算法。其次，编译器已越来越成为基于窗口的交互开发环境（Interactive Development Environment，IDE）的一部分，它包括了编辑器、连接程序、调试程序以及项目管理程序。这样的IDE标准并没有多少，但是对标准的窗口环境进行开发已成为方向。另一方面，尽管近年来在编译原理领域进行了大量的研究，但是基本的编译器设计原理在近年中都没有多大的改变，它现在正迅速地成为计算机科学课程中的中心环节。

       在九十年代，作为GNU项目或其它开放源代码项目标一部分，许多免费编译器和编译器开发工具被开发出来。这些工具可用来编译所有的计算机程序语言。它们中的一些项目被认为是高质量的，而且对现代编译理论感兴趣的人可以很容易的得到它们的免费源代码。

       大约在年，SGI公布了他们的一个工业化的并行化优化编译器Pro的源代码，后被全世界多个编译器研究小组用来做研究平台，并命名为Open。Open的设计结构好，分析优化全面，是编译器高级研究的理想平台。

Flink mysql-cdc connector 源码解析

       Flink 1. 引入了 CDC功能，用于实时同步数据库变更。Flink CDC Connectors 提供了一组源连接器，支持从MySQL和PostgreSQL直接获取增量数据，如Debezium引擎通过日志抽取实现。以下是Flink CDC源码解析的关键部分：

       首先，MySQLTableSourceFactory是实现的核心，它通过DynamicTableSourceFactory接口构建MySQLTableSource对象，获取数据库和表的信息。MySQLTableSource的getScanRuntimeProvider方法负责创建用于读取数据的运行实例，包括DeserializationSchema转换源记录为Flink的RowData类型，并处理update操作时的前后数据。

       DebeziumSourceFunction是底层实现，继承了RichSourceFunction和checkpoint接口，确保了Exactly Once语义。open方法初始化单线程线程池以进行单线程读取，run方法中配置DebeziumEngine并监控任务状态。值得注意的是，目前只关注insert, update, delete操作，表结构变更暂不被捕捉。

       为了深入了解Flink SQL如何处理列转行、与HiveCatalog的结合、JSON数据解析、DDL属性动态修改以及WindowAssigner源码，可以查阅文章。你的支持是我写作的动力，如果文章对你有帮助，请给予点赞和关注。

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有了源代码后如何变成程序

       以GCC编译器为例，可以分为四步。

       第一步是预处理，包括语法检查等工作。

       gcc -P abc.

       c第二步由源程序生产汇编语言代码。

       gcc -S abc.c 会生成abc.s文件，这个文件里就是汇编代码。

       第三步编译器生成目标代码，一个源文件生成一个目标代码。

       gcc -c abc.c会生成abc.

       o第四步连接器从目标代码生成可执行文件。gcc abc.o目标代码包括机器码和符号表（函数及变量名）。

       连接器的主要作用是通过符号表在库文件和其他模块中找到在目标代码中引入或未定义的符号（函数及变量名），将几个目标代码合成可执行文件。

SeaTunnel连接器V1到V2的架构演进与探究

       核心概念

       SeaTunnel设计的核心是利用设计模式中的控制翻转或依赖注入，主要包括以下两点：

       数据处理过程大致分为输入 -> 转换 -> 输出，更复杂的数据处理实质上也是这些行为的组合。

       内核原理

       SeaTunnel将数据处理的各种行为抽象成Plugin，并使用SPI技术进行动态注册，设计思路保证了框架的灵活扩展。在以上理论基础上，数据的转换与处理还需要做统一的抽象，如著名的异构数据源同步工具DataX，也对数据单条记录做了统一抽象。

       SeaTunnel V1架构体系中，由于背靠Spark和Flink两大分布式计算框架，框架已经为我们做好了数据源抽象的工作，Flink的DataStream、Spark的DataFrame已经是对接入数据源的高度抽象。在此基础上，我们只需要在插件中处理这些数据抽象即可。同时，借助Flink和Spark提供的SQL接口，还可以将每次处理完的数据注册成表，方便用SQL进行处理，减少代码的开发量。

       实际上，SeaTunnel的最终目的是自动生成一个Spark或Flink作业，并提交到集群中运行。

       SeaTunnel连接器V1 API解析架构概览

       目前在项目dev分支下，SeaTunnel连接器V1 API所在的模块如图所示：

       seatunnel-api-base

       在基础模块中，有以下代码：

       为了更清晰地理解这些类之间的关系，笔者制作了一张简单的UML类图：

       整个API的组成可以大体分为三部分：构建层接收命令参数构建执行器，执行器初始化上下文，上下文注册插件并启动插件，至此，整个作业开始运行。

       seatunnel-api-spark

       在Spark引擎API层有以下代码：

       同样，笔者整理了一张UML类图来表示它们之间的关系：

       整个流程与Base模块一致，在此不再赘述，有兴趣的读者可以自行查看源码。

       seatunnel-api-flink

       在Flink引擎API层有以下代码：

       同样，笔者整理了一张UML类图来表示它们之间的关系：

       整个流程与Base模块一致，在此不再赘述，有兴趣的读者可以自行查看源码。

       SeaTunnel连接器V1运行原理启动器模块概览

       整个项目的最外层启动类都放在以下模块中：

       与连接器V1有关的模块如下：

       执行流程

       为了更好地理解SeaTunnel V1的启动流程，笔者制作了一张简单的时序图：

       程序最外层的启动由start-seatunnel-${ engine}.sh开始，用户将配置文件从脚本传入，脚本调用org.apache.seatunnel.core.spark.SparkStarter或org.apache.seatunnel.core.flink.FlinkStarter。实际上，这个类只做一个工作：将所有参数拼接成spark-submit或flink命令，然后脚本接收spark-submit或flink命令并提交到集群中。提交到集群中真正执行job的类实际上是org.apache.seatunnel.spark.SeatunnelSpark或org.apache.seatunnel.flink.SeatunnelFlink。读者如果想直接深入了解作业启动核心流程的话，推荐阅读这两个类的源码。

       执行原理SparkFlinkSeaTunnel连接器V2 API解析架构概览

       目前在项目dev分支下，SeaTunnel连接器V2 API所在的模块如图所示：

       数据抽象

       SeaTunnel连接器V2 API在数据层面做了抽象，定义了自己的数据类型，这是与连接器V1最大的不同点。连接器V1使用的是引擎数据抽象的能力，但连接器V2自己提供了这个异构数据源统一的能力。

       在所有的Source连接器和Sink连接器中，处理的都是SeaTunnelRow类型数据，同时SeaTunnel也对内设置了数据类型规范。所有通过Source接入进来的数据会被对应的连接器转化为SeaTunnelRow送到下游。

       API Common

       在API common包下有以下接口的定义：

       在这里，由于篇幅关系，只介绍比较核心的几个接口：

       具体接口中有哪些方法，读者可以自行阅读对应类的源码，在此不再赘述。

       API Source

       在API source包下有以下接口的定义：

       在这里，由于篇幅关系，只介绍比较核心的几个接口：

       API Sink

       在API sink包下有以下接口的定义：

       在这里，由于篇幅关系，只介绍比较核心的几个接口：

       小结

       连接器V2在架构分层上与计算引擎进行解耦，定义了自己的元数据定义以及数据类型定义，在API层和计算引擎层增加了翻译层，将SeaTunnel自定义的数据源通过翻译层接入到引擎中，从而真正实现接口和引擎分离的目的。

       SeaTunnel连接器V2运行原理启动器模块概览

       整个项目的最外层启动类都放在以下模块中：

       与连接器V2有关的模块如下：

       执行流程

       为了更好地理解SeaTunnel V2的启动流程，笔者制作了一张简单的时序图：

       程序最外层的启动由start-seatunnel-${ engine}-new-connector.sh开始，用户根据将配置文件从脚本传入，脚本调用org.apache.seatunnel.core.spark.SparkStarter或org.apache.seatunnel.core.flink.FlinkStarter。实际上，这个类只做一个工作：将所有参数拼接成spark-submit或flink命令，然后脚本接收spark-submit或flink命令并提交到集群中。提交到集群中真正执行job的类实际上是org.apache.seatunnel.spark.SeatunnelSpark或org.apache.seatunnel.flink.SeatunnelFlink。读者如果想直接深入了解作业启动核心流程的话，推荐阅读这两个类的源码，连接器V2和连接器V1的启动流程基本一致。

       SeaTunnel V2 on Spark

       SeaTunnel Source连接器V2将异构数据源接入，生成以SeaTunnelRow为基本单位的数据源，在翻译层实现了Spark DataSource API V2，翻译层使得Spark可以接入以SeaTunnelRow为基本单位的数据源，从而实现无缝接入Spark的目的。

       关于Spark DataSource API V2的详细信息，读者可以参考：/session/apache-spark-data-source-v2。由于这篇文章的主题并不是介绍Spark的特性，所以在此不再赘述。

       SeaTunnel V2 on Flink

       SeaTunnel Source连接器V2将异构数据源接入，生成以SeaTunnelRow为基本单位的数据源，同时在翻译层实现了Flink source function和Flink sink function。翻译层使得Flink可以接入以SeaTunnelRow为基本单位的数据源，从而实现无缝接入Flink的目的。

       关于Flink source Function和Flink sink function的详细信息，读者可以参考：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1./docs/dev/datastream/sources/#the-data-source-api。由于这篇文章的主题并不是介绍Flink的特性，所以在此不再赘述。

       执行原理

       Source连接器接入数据源为SeaTunnelRow，Translation层转换SeaTunnelRow数据源为各种计算引擎内部的数据源，Sink连接器接收计算引擎内部转换好的SeaTunnelRow数据源并写入到目标数据源中。

       V1 API vs V2 API未来展望

       目前社区正在做的事情：

       未来目标：

       最终目标：成功从Apache孵化器毕业，成为世界一流的诞生于中国的数据集成平台工具

       贡献者招募

       目前社区正在蓬勃向前发展，大量feature需要去开发实现，毕业之路道阻且艰，期待更多的有志之士参与到社区共建，欢迎热爱开源的小伙伴加入SeaTunnel社区，有意者可发邮件至tyrantlucifer@apache.org或微信tyrantlucifer联系我咨询相关事宜，让我们一起用开源点燃璀璨的程序人生。

       成数据集成任务 3. 更多调度平台无缝接入

       最终目标：成功从Apache孵化器毕业，成为世界一流的诞生于中国的数据集成平台工具

       贡献者招募

       目前社区正在蓬勃向前发展，大量feature需要去开发实现，毕业之路道阻且艰，期待更多的有志之士参与到社区共建，欢迎热爱开源的小伙伴加入SeaTunnel社区，有意者可发邮件至tyrantlucifer@apache.org或微信tyrantlucifer联系我咨询相关事宜，让我们一起用开源点燃璀璨的程序人生。