大数据同步工具DataX与Sqoop之比较

本文对比分析了大数据同步工具DataX和Sqoop的架构与性能。DataX在单一节点运行,而Sqoop利用MapReduce框架在多节点上并行处理,测试结果显示 Sqoop在效率上优于DataX。此外,Sqoop的OraOop插件进一步提升了数据导入速度,并且其命令行调用方式更便于与现有调度监控方案结合。

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从接触DataX起就有一个疑问,它和Sqoop到底有什么区别,昨天部署好了DataX和Sqoop,就可以对两者进行更深入的了解了。

两者从原理上看有点相似,都是解决异构环境的数据交换问题,都支持oracle,mysql,hdfs,hive的互相交换,对于不同数据库的支持都是插件式的,对于新增的数据源类型,只要新开发一个插件就好了,但是只细看两者的架构图,很快就会发现明显的不同。

DataX架构图

 

 

大数据同步工具DataX与Sqoop之比较

Job: 一道数据同步作业

Splitter: 作业切分模块,将一个大任务与分解成多个可以并发的小任务.

Sub-job: 数据同步作业切分后的小任务

Reader(Loader): 数据读入模块,负责运行切分后的小任务,将数据从源头装载入DataX

Storage: Reader和Writer通过Storage交换数据

Writer(Dumper): 数据写出模块,负责将数据从DataX导入至目的数据地

Sqoop架构图

 

大数据同步工具DataX与Sqoop之比较

 

大数据同步工具DataX与Sqoop之比较

DataX 直接在运行DataX的机器上进行数据的抽取及加载。

而Sqoop充分里面了map-reduce的计算框

DataXSqoop是两种常用的数据迁移工具,它们之间有以下几个区别: 1. 数据迁移范围:Sqoop主要用于关系型数据库Hadoop组件之间的数据迁移,而DataX则可以在关系型数据库Hadoop组件之间、关系型数据库之间以及Hadoop组件之间进行数据迁移。这意味着DataXSqoop更具灵活性可扩展性,可以满足更广泛的数据迁移需求。 2. 数据源目标的类型:Sqoop主要支持关系型数据库,如MySQLOracle等,而DataX除了支持关系型数据库外,还支持其他类型的数据源目标,如Hadoop组件、文件系统等。这使得DataX可以更好地适应不同的数据存储处理场景。 3. 插件开发扩展性:DataX是一个开放式的框架,允许开发者快速开发新的插件来支持新的数据库或文件系统。这使得DataX具有更高的灵活性可扩展性,可以满足不断变化的数据迁移需求。相比之下,Sqoop的插件开发扩展性相对较为有限。 综上所述,DataX相比Sqoop具有更广泛的数据迁移范围、更丰富的数据源目标类型以及更高的可扩展性。根据具体的数据迁移需求,选择合适的工具可以提高数据迁移的效率灵活性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [大数据同步工具DataXSqoop比较](https://blog.youkuaiyun.com/Spark168/article/details/90301163)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [DataxSqoop的对比](https://blog.youkuaiyun.com/JiShuiSanQianLi/article/details/107902791)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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