大数据同步工具DataX与Sqoop之比较

最新推荐文章于 2025-06-28 20:05:11 发布
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分类专栏： 大数据 编程语言 人工智能 文章标签： 大数据 程序员 编程语言
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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

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Datax与Sqoop的对比
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sqoop主要特点 1、可以将关系型数据库中的数据导入hdfs、hive或者hbase等hadoop组件中，也可将hadoop组件中的数据导入到关系型数据库中； 2、sqoop在导入导出数据时，充分采用了map-reduce计算框架，根据输入条件生成一个map-reduce作业，在hadoop集群中运行。采用map-reduce框架同时在多个节点进行import或者export操作， 速度比单节点运行多个并行导入导出效率高，同时提供了良好的并发性和容错性； 3、支持insert、update模式，可以
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DataX是阿里巴巴开源的一个异构数据源离线同步工具，主要用于在各种异构数据源之间高效的进行数据同步，支持包括MySQL、Oracle、HDFS、Hive等在内的多种数据源。Sqoop是一款开源的工具，用于在Hadoop和关系型数据库之间高效地传输数据。它可以将数据从关系型数据库导入到Hadoop的HDFS中，也可以将数据从HDFS导出到关系型数据库。Apache Flume是一个分布式的、可靠的、高可用的服务，用于高效地收集、聚合和移动大量日志数据到集中式数据存储位置。
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ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于开发或者运维人员来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少，这里我们要学习的ETL工具就是Kettle！Sqoop（SQL to Hadoop）是一个用于在Apache Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输的工具。它允许用户将结构化数据从关系型数据库（如MySQL、Oracle、SQL Server等）导入到HDFS或Hive表。
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05-12 1610
Apache Flume是一个分布式的、可靠的、高可用的服务，用于高效地收集、聚合和移动大量日志数据到集中式数据存储位置。Flink CDC（Change Data Capture）是基于Apache Flink的一个库，用于捕获并处理数据库的变更数据。它可以实时监控数据库的增删改操作，并输出到Flink进行处理。对比项DataXFlink CDC部署难度| 容易 | 容易 | 中等，依赖于 Hadoop 生态系统 | 容易 | 中等，依赖于 Hadoop 生态系统 |运行模式。
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Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。本视频从讲解sqoop原理开始,详细讲述了sqoop的安装,使用案例和常用的命令,实现快速上手sqoop的使用
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datax 和 sqoop的区别
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DataX和Sqoop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和Hadoop组件之间的数据迁移，而DataX则可以在关系型数据库和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DataX比Sqoop更具灵活性和可扩展性，可以满足更广泛的数据迁移需求。 2. 数据源和目标的类型：Sqoop主要支持关系型数据库，如MySQL和Oracle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和目标，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和处理场景。 3. 插件开发和扩展性：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具有更高的灵活性和可扩展性，可以满足不断变化的数据迁移需求。相比之下，Sqoop的插件开发和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、更丰富的数据源和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和灵活性。<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DataX与Sqoop之比较](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* [Datax与Sqoop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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