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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#大数据 #程序员 #编程语言

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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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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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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