Apache SeaTunnel 2.3.8 版本现已正式发布！此次版本后，用户将可以使用期待已久的Docker镜像，还可以体验Job级别日志功能，以及其他更新优化的功能。本文将详细介绍 Apache SeaTunnel 2.3.8 版本中的关键更新内容，欢迎更多开发者和用户参与到我们的开源社区中来。
- 2.3.8版本下载： https://seatunnel.apache.org/download/
- Release Note：https://github.com/apache/seatunnel/releases/tag/2.3.8
重点更新
Job级别日志
此次更新中，我们对日志功能进行了优化，在之前的版本中，多个任务的日志都在一个文件中打印，当同时运行多个任务后，多个任务的日志交织在一起，不便于排查问题。
此次更新支持两种方式的配置，以实现更加高效的日志查询。
第一种是在每行日志中添加JobId，从而可以过滤查询出每个日志单独的日志； 
第二种是根据JobId拆分文件，只需修改日志配置文件，就可以每一个JobId打印单独的日志文件。
新增Docker镜像
此次更新中，添加了官方的镜像支持，在镜像中添加了全部的连接器，用户无需下载安装包，可以直接通过拉取镜像，更加方便地运行SeaTunnel，减小部署的复杂度，同时精简使用K8S部署的用户操作流程。
而对于有定制化需求，需要二次开发的用户，新版本也提供了一键式打包构建镜像的命令：
Flink/Spark引擎支持多表
之前的版本中，多表读取，写入的功能仅在Zeta引擎上进行了支持，此次更新后，Spark/Flink引擎也可以进行多表读取和写入。
适配 Prometheus 进行集群监控
此前，用户需要通过API来获取集群/任务的指标。现在，用户可以将指标进行导出到Prometheus上，Prometheus将定期拉取SeaTunnel的集群任务状态，并以可视化界面展示出来，以更便利地监控集群的状态，及时发现问题。
添加Typesense连接器支持
新增加对Typesense连接器的支持。
改进和优化
添加Embedding transform
通过Embedding transform，SeaTunnel支持将机器学习模型嵌入到数据转换过程中，把原始字段转换成向量值，再存储到相应的机器学习数据库。目前，SeaTunnel支持的机器学习模型提供商包括豆包、千帆、OpenAI，未来还将添加更多机器学习模型支持。
Kafka支持读取/写入Protobuf类型数据
增强了Kafka连接器对Protobuf数据格式的支持，在Kafka连接器下增加对Protobuf数据类型的定义，可以进行数据读取和写入。
文件支持读取压缩包
增加了对压缩文件格式的读取支持，省去了解压缩的步骤。
更加细粒度的资源加载隔离
支持将ClassLoader从任务组级别的隔离优化为任务级别，从而避免Source/Sink使用相同ClassLoader时可能造成的依赖冲突。
其他优化还包括：
Paimon流失读取和动态桶的写入支持
SQL嵌套查询支持查询Map结构字段
Iceberg的相关优化
支持Kerberos认证
SaveMode添加IGNORE类型
对于Redis不同版本的读取适配优化
MySQL 8.1/8.2/8/3版本的适配
支持TiDB的CDC读取
移除JDBC相关连接器中系统表的限制
为所有连接器添加事件通知功能
ES连接器支持多表读取的功能
HBase连接器添加多表写入的功能
关键问题修复
- 修复Hazelcast在非TCP连接时的组网问题
- 修复资源隔离的问题
- 修复Paimon Dynamic Bucket表，以及Decimal精度丢失的相关问题
- 修复Iceberg任务结束资源未关闭的问题
详细更新情况请参考Release Note：https://github.com/apache/seatunnel/releases/tag/2.3.8
致谢贡献者
感谢@liunaijie对本次发版工作的指导和帮助，同时感谢以下社区成员的共同努力，让本次发版工作顺利完成：
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