Datax（3.0）和SeaTunnel（2.3.12）对比

好的对比文章：

• https://cloud.tencent.com/developer/article/2401413

对比项	Apache SeaTunnel	DataX	Apache Sqoop	Apache Flume	Flink 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	分布式，也支持单机	单机	本身不是分布式框架，依赖 Hadoop MR 实现分布式	分布式，也支持单机	分布式，也支持单机
健壮的容错机制	无中心化的高可用架构设计，有完善的容错机制	易受比如网络闪断、数据源不稳定等因素影响	MR 模式重，出错处理麻烦	有一定的容错机制	主从模式的架构设计，容错粒度比较粗，容易造成延时
支持的数据源丰富度	支持 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer、Hive、S3、RedShift、HBase、Clickhouse等过 100 种数据源	支持 MySQL、ODPS、PostgreSQL、Oracle、Hive 等 20+ 种数据源	仅支持 MySQL、Oracle、DB2、Hive、HBase、S3 等几种数据源	支持 Kafka、File、HTTP、Avro、HDFS、Hive、HBase等几种数据源	支持 MySQL、PostgresSQL、MongoDB、SQLServer 等 10+ 种数据源
内存资源占用	少	多	多	中等	多
数据库连接占用	少(可以共享 JDBC 连接)	多	多	多	多(每个表需一个连接)
自动建表	支持	不支持	不支持	不支持	不支持
整库同步	支持	不支持	不支持	不支持	不支持(每个表需配置一次)
断点续传	支持	不支持	不支持	不支持	支持
多引擎支持	支持 SeaTunnel Zeta、Flink、Spark 3 个引擎选其一作为运行时	只能运行在 DataX 自己引擎上	自身无引擎，需运行在 Hadoop MR 上，任务启动速度非常慢	支持 Flume 自身引擎	只能运行在 Flink 上
数据转换算子(Transform)	支持 Copy、Filter、Replace、Split、SQL 、自定义 UDF 等算子	支持补全，过滤等算子，可以 groovy 自定义算子	只有列映射、数据类型转换和数据过滤基本算子	只支持 Interceptor 方式简单转换操作	支持 Filter、Null、SQL、自定义 UDF 等算子
单机性能	比 DataX 高 40% - 80%	较好	一般	一般	较好
离线同步	支持	支持	支持	支持	支持
增量同步	支持	支持	支持	支持	支持
实时同步	支持	不支持	不支持	支持	支持
CDC同步	支持	不支持	不支持	不支持	支持
批流一体	支持	不支持	不支持	不支持	支持
精确一致性	MySQL、Kafka、Hive、HDFS、File 等连接器支持	不支持	不支持	不支持精确，提供一定程度的一致性	MySQL、PostgreSQL、Kakfa 等连接器支持
可扩展性	插件机制非常易扩展	易扩展	扩展性有限，Sqoop主要用于将数据在Apache Hadoop和关系型数据库之间传输	易扩展	易扩展
统计信息	有	有	无	有	无
Web UI	正在实现中(拖拉拽即可完成)	无	无	无	无
与调度系统集成度	已经与 DolphinScheduler 集成，后续也会支持其他调度系统	不支持	不支持	不支持	无
社区	非常活跃	非常不活跃	已经从 Apache 退役	非常不活跃	非常活跃

0、设计哲学

• DataX：强调“在传输中完成一切转换”，内置了功能丰富的转换器。
• SeaTunnel：鼓励“将计算下推”，更倾向于在Source端（数据库） 或通过SQL完成复杂转换，插件保持轻量。
  • 在SeaTunnel的架构下，把手机脱敏这类计算逻辑放在SQL里，其实是更符合其设计思路的“最佳实践”。
  • 显式数据流管理：SeaTunnel使用transform转换数据的时候，有数据流的概念，需要显示配置：plugin_input/plugin_output

1、transform（清洗转换）对比

⚖️ SeaTunnel vs DataX 客观对比

维度	SeaTunnel	DataX	评价
转换配置	分散（SQL+插件），需理解数据流	集中可视化，配置即所得	DataX胜
学习曲线	较陡（需理解插件体系、数据流）	平缓（配置驱动）	DataX胜
灵活性	高（可SQL、可插件、可UDF）	中等（内置转换器有限）	SeaTunnel胜
性能	优（计算下推，传输量少）	良（全量传输+内存转换）	SeaTunnel胜
实时性	原生流批一体	仅批处理	SeaTunnel胜

💡 给你的最终建议

1. 如果团队熟悉SQL：用SeaTunnel，在Source SQL中完成所有转换
2. 如果需要低代码/可视化：用DataX，配置更直观
3. 如果实时性要求高：用SeaTunnel（CDC支持好）
4. 如果只是简单批同步：DataX可能更简单

SeaTunnel的transform转换能力有限，建议使用sql来处理

• 问题：如果都在sql中搞了，不同数据库还要匹配不同的写法。

🎯 问题的本质

你提出了两个核心矛盾：

1. 工具价值问题：既然都能在SQL里搞，还要ETL工具干什么？
2. 数据库方言问题：不同数据库SQL写法不同，怎么统一？

⚖️ DataX vs SeaTunnel 的深层差异

场景	DataX的思路	SeaTunnel的思路
转换逻辑放哪	尽量在ETL工具里（用转换器）	尽量在源头数据库（用SQL）
核心价值	屏蔽数据库差异，提供统一配置界面	利用数据库能力，计算下推性能高
适合场景	异构数据库、团队SQL能力弱、需要可视化	同构/近似数据库、团队SQL能力强、追求性能

🔄 现实中的折中方案

实际上，成熟的团队会分层处理：

/* by 01130.hk - online tools website : 01130.hk/zh/formatcpp.html */
-- 第一层：源数据库SQL（做数据库擅长的）
SELECT 
  id,
  name,
  CASE WHEN ... END AS gender,  -- 简单的值映射
  DATE_FORMAT(create_time, '%Y-%m-%d') AS create_date,  -- 日期格式化（MySQL语法）
  amount
FROM source_table
WHERE amount > 1000

-- 第二层：ETL工具转换（做工具擅长的）
-- DataX：regex_replace, split, join等复杂处理
-- SeaTunnel：需要跨源关联、流式处理等

🌟 给SeaTunnel一个“洗白”的机会

SeaTunnel的真正优势在以下场景：

1. 流批一体：同一套配置，既能批处理又能实时CDC
2. 多源关联：在内存中做跨数据库的JOIN（这是SQL做不到的）
3. 复杂流水线：A→B→C的复杂DAG处理
4. UDF生态：可自定义Java/Scala函数，处理SQL做不到的逻辑

🛠️ 你的Demo如何选择

对于你的MySQL到MySQL场景：

方案	优点	缺点
DataX	配置简单直观，转换器丰富	性能稍差，全量传输
SeaTunnel SQL方案	性能最优，计算下推	需要写SQL，方言绑定
SeaTunnel插件方案	统一配置，屏蔽方言	配置复杂，学习曲线陡

我的建议：

• 如果只是一次性迁移：用DataX，快且稳
• 如果要做长期同步管道：用SeaTunnel，性能好且可扩展
• 如果团队SQL能力强：用SeaTunnel的SQL方案
• 如果需要屏蔽数据库差异：用DataX或SeaTunnel的插件方案

💡 终极思考

其实你发现了一个行业真相：没有完美的ETL工具。每家都在做权衡：

• DataX：易用性 > 性能
• SeaTunnel：性能/扩展性 > 易用性
• Flink CDC：实时性 > 一切

所以你的“哎”是对的——这就是数据工程的现实。选择工具时，不是找“最好的”，而是找“最适合当前团队和场景的”。

对你现在的Demo来说，既然已经用SeaTunnel走到这一步，我建议：

1. 先用Source SQL方案完成Demo（证明技术可行性）
2. 再评估团队是否能接受这种模式
3. 不行就切回DataX，不丢人，工具是为人服务的

在SeaTunnel 2.3.12中，当有多个Transform插件时，必须使用plugin_input/plugin_output显式声明数据流。

验证你的发现：

场景	是否需要plugin_input/output	原因
单个Transform	可能不需要（看插件类型）	某些插件可自动连接
多个Transform串联	必须显式声明	SeaTunnel需要明确数据流路径
Source/Sink连接	必须配对使用	Source的plugin_output对应Sink的plugin_input

你的配置正是这个规则的完美体现：

/* by 01130.hk - online tools website : 01130.hk/zh/formatcpp.html */
# 数据流：fake → fake1 → fake2
source { jdbc { plugin_output = "fake" } }                    # 起点
transform { FieldRename { plugin_input="fake", plugin_output="fake1" } }  # 中转1
transform { Sql { plugin_input="fake1", plugin_output="fake2" } }        # 中转2  
sink { jdbc { plugin_input = "fake2" } }                      # 终点

🎯 SeaTunnel与DataX的设计哲学差异

现在你深刻体会到了两者的不同：

维度	DataX	SeaTunnel
数据模型	简单的Reader→Writer管道	有向无环图(DAG)，支持复杂数据流
配置方式	声明式，自动连接	显式数据流声明，更灵活但更复杂
转换逻辑	内置转换器，配置简单	混合模式(SQL+插件)，能力更强
学习曲线	平缓	陡峭（需理解数据流概念）

📚 给其他开发者的经验总结

可以总结出SeaTunnel的最佳实践：

1. 简单转换放Source SQL（过滤、基础计算）
2. 复杂/跨字段转换用Transform插件
3. 多Transform必须用plugin_input/output串联
4. 数据流命名要有意义（不要用fake1/fake2，用renamed_data/transformed_data）

💡 最后的优化建议

虽然你的配置能跑了，但命名可以更清晰：

plugin_output = "raw_data"           # 代替 fake
plugin_output = "renamed_data"       # 代替 fake1  
plugin_output = "final_data"         # 代替 fake2
plugin_input = "final_data"          # sink引用

你通过自己的实验，真正掌握了SeaTunnel的核心机制——显式数据流管理。 这比任何文档都有价值。虽然比DataX复杂，但这也意味着SeaTunnel能处理更复杂的ETL场景（比如多源合并、分支处理等）。

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2、多个表到多个表的支持

• 可以说datax不支持一个任务执行：多表到多表

多个表到多个表的支持，SeaTunnel 可以，DataX 也可以，但实现方式不同。

🔄 数据流向对比

场景	SeaTunnel	DataX
多表 → 单表	✅ 支持（一个任务内）	✅ 支持（多个Job串联或Reader合并）
单表 → 多表	✅ 支持（一个任务内）	✅ 支持（多个Job或Writer分發）
多表 → 多表	✅ 原生支持（核心特性）	⚠️ 间接支持（多个Job组合）

📝 SeaTunnel 实现方式

方案一：SQL JOIN（推荐）

在Source中使用SQL合并数据：

source {
  Jdbc {
    query = """
      SELECT 
        a.id, a.name, 
        b.order_no, b.amount,
        c.category_name
      FROM user_table a
      JOIN order_table b ON a.id = b.user_id
      LEFT JOIN category_table c ON b.category_id = c.id
    """
  }
}

sink {
  jdbc {
    table = "merged_result_table"
  }
}

方案二：多源直接合并

source {
  # 源1：用户表
  Jdbc {
    query = "SELECT id, name, 'user' as source_type FROM user_table"
    table_path = "user_table"
  }
  
  # 源2：订单表  
  Jdbc {
    query = "SELECT user_id as id, order_no as name, 'order' as source_type FROM order_table"
    table_path = "order_table"
  }
  
  # 源3：日志表
  Jdbc {
    query = "SELECT uid as id, action as name, 'log' as source_type FROM log_table"
    table_path = "log_table"
  }
}

transform {
  # 可选：统一字段、转换等
  sql {
    query = "SELECT id, name, source_type FROM user_table UNION ALL SELECT * FROM order_table UNION ALL SELECT * FROM log_table"
  }
}

sink {
  jdbc {
    table = "all_records_table"
  }
}

📝 DataX 实现方式

方案一：多个Job顺序执行（最常用）

// job1.json：同步用户表
{
  "job": {
    "content": [{
      "reader": {"name": "mysqlreader", "parameter": {"table": "user_table"}},
      "writer": {"name": "mysqlwriter", "parameter": {"table": "target_table"}}
    }]
  }
}

// job2.json：同步订单表（追加模式）
{
  "job": {
    "content": [{
      "reader": {"name": "mysqlreader", "parameter": {"table": "order_table"}},
      "writer": {"name": "mysqlwriter", "parameter": {"table": "target_table", "writeMode": "insert"}}
    }]
  }
}

需要手动调度多个Job顺序执行。

方案二：单Job多Reader（有限支持）

{
  "job": {
    "content": [{
      "reader": {
        "name": "mysqlreader",
        "parameter": {
          "connection": [{
            "querySql": [
              "SELECT id, name FROM user_table",
              "SELECT order_no, amount FROM order_table"
            ]
          }]
        }
      },
      "writer": {
        "name": "mysqlwriter",
        "parameter": {"table": "target_table"}
      }
    }]
  }
}

限制：多个SQL结果字段必须完全一致。

方案三：使用Shell脚本调度

#!/bin/bash
# 顺序执行多个DataX作业
datax.py job1.json
datax.py job2.json
datax.py job3.json

🎯 对比总结

特性	SeaTunnel	DataX
多表合并复杂度	⭐⭐⭐⭐⭐ 简单（一个配置文件）	⭐⭐ 复杂（需要多个Job/脚本）
字段映射灵活性	⭐⭐⭐⭐⭐ 高（Transform灵活转换）	⭐⭐ 低（字段需严格对应）
事务一致性	⭐⭐⭐⭐ 较好（一个任务内）	⭐ 差（多个Job间无事务）
运维监控	⭐⭐⭐⭐ 统一监控	⭐⭐ 分散监控
性能	⭐⭐⭐⭐ 并行执行	⭐⭐ 顺序执行（除非自己写并行脚本）

💡 建议

• 简单多表合并 → SeaTunnel（配置简单，一个任务完成）
• 已有DataX作业 → 继续用DataX（多个Job组合）
• 需要复杂转换 → SeaTunnel（Transform更强大）
• 需要严格事务 → SeaTunnel（一个任务内保证）

对于需求（多表到单表），SeaTunnel明显更合适，一个配置文件就能搞定，无需外部调度。

3、seatunnel的多源头、多目标可以弄到一个conf任务中，datax不行

DataX 本身是“单任务单通道”设计，而 SeaTunnel 是“单任务多管道”设计。

下面为你详细对比：

📊 DataX vs SeaTunnel 多源多目标对比

特性	DataX	SeaTunnel (Apache SeaTunnel)
多源读取	不支持。一个 job 的 content 里只能配置 一个 reader。	支持。一个配置文件中可以顺序定义多个 source。
多目标写入	不支持。一个 job 的 content 里只能配置 一个 writer。	支持。一个配置文件中可以顺序定义多个 sink。
核心架构	单通道管道：Reader -> Channel -> Writer。设计简单、稳定，易于理解和调试。	有向无环图 (DAG)：多个 Source -> Transform -> 多个 Sink。设计灵活、强大，可以构建复杂的数据流。
类比	单车道直达快递：一辆车从一个仓库取货，送到一个目的地。	多枢纽物流网络：多辆车从多个仓库取货，经过分拣中心（Transform），可以同时派送到多个不同的目的地。
如何实现多目标	需要拆分成多个独立的Job，用外部调度系统（如 DolphinScheduler, Airflow）控制执行。	原生支持，在一个Job内配置多个 sink 即可自动并行写入。
如何实现多源合并	需要在数据库层预先处理（如创建视图、用SQL UNION），让DataX的单一 reader 去读取这个合并后的视图。	原生支持，配置多个 source，数据会在框架内自动合并。

💡 深入解析与选择建议

DataX 的设计取舍：
DataX选择“单通道”是为了极致的简单性和稳定性。它牺牲了单Job内的灵活性，但保证了每个任务的行为高度可预测，资源隔离性好，不容易因为一个插件的问题导致整个任务混乱。它的“多路”能力依赖于“外部调度”，这是阿里内部有强大调度中台背景下的自然选择。

SeaTunnel 的设计优势：
SeaTunnel采用 Flink/Spark 的流批一体DAG思想，将每个数据同步任务视为一个可以自由组合的数据处理管道。这在需要实时CDC、流批融合、复杂转换、多路分发的现代数据栈场景中优势巨大。

🛠️ 场景化示例

假设你需要将 MySQL订单表 和 PostgreSQL用户表 合并后，同时写入 HDFS归档 和 Kafka实时流。

• 在 DataX 中，你需要：

  1. Job 1: MySQL Reader -> HDFS Writer
  2. Job 2: MySQL Reader -> Kafka Writer
  3. Job 3: PostgreSQL Reader -> HDFS Writer
  4. Job 4: PostgreSQL Reader -> Kafka Writer
     然后用调度系统编排这4个Job，并处理它们之间的依赖和并发。无法在DataX内部实现“合并”，除非先在数据库创建联合视图。

• 在 SeaTunnel 中，你只需要一个Job：

  source {
    MySQL-CDC { ... } # 订单表
  }
  source {
    Jdbc { ... } # PostgreSQL用户表
  }
  transform {
    # 可选的合并、清洗逻辑
  }
  sink {
    Hdfs { ... } # 写HDFS
  }
  sink {
    Kafka { ... } # 写Kafka
  }
  

结论：

• 如果你的场景是简单、稳定、周期性的T+1离线同步，且源和目标都很单一，DataX 足够优秀。
• 如果你的场景涉及实时同步、多源合并、流批一体、一份数据多路分发，SeaTunnel 的架构优势是碾压性的，可以大幅减少开发和维护的Job数量，逻辑也更清晰。

多表的transform也可以多个

** 在SeaTunnel中，你不仅可以配置多个 transform，还能实现更精细的 “分支路由” ，即为不同的数据流或不同的 sink 应用完全不同的转换逻辑。

这是SeaTunnel基于DAG（有向无环图）设计最强大的特性之一，远超DataX等单通道工具。

📝 如何配置多个 Transform

有两种主要方式，下图清晰地展示了它们的数据流向差异：

flowchart LR S[Source] --> T1[Transform 1: 全局清洗] T1 --> Branch{数据分流判断} Branch -->|数据流A| T2[Transform 2: A专用处理] Branch -->|数据流B| T3[Transform 3: B专用处理] T2 --> SK1[Sink 1: 写入目标A] T3 --> SK2[Sink 2: 写入目标B]

方式一：顺序执行多个全局Transform（共用流水线）

所有数据会依次通过每一个 transform，适合需要分步骤、分层进行数据清洗的场景。

source { ... }

transform {
  # 第一步：字段基本清洗
  sql {
    query = "SELECT *, UPPER(name) as upper_name FROM my_table"
  }
}
transform {
  # 第二步：基于第一步的结果进行过滤
  sql {
    query = "SELECT * FROM my_table WHERE upper_name IS NOT NULL"
  }
}
transform {
  # 第三步：脱敏等最终处理
  replace {
    source_field = "phone"
    pattern = "^(\d{3})\d{4}(\d{4})$"
    replacement = "$1****$2"
    is_regex = true
  }
}

sink { ... }

方式二：为不同的Sink配置独立的Transform（分支流水线）

这是更常见且强大的模式。每个 sink 可以拥有自己独立的 transform 链，这些转换仅作用于流向该 sink 的数据。

source {
  MySQL-CDC {
    table-names = ["db.order"]
  }
}

sink {
  # 分支一：明细数据写入HDFS，保留所有字段
  hdfs {
    path = "/data/order_detail"
    transform { # 这个transform只影响hdfs sink
      sql {
        query = "SELECT *, 'detail' as data_type FROM order"
      }
    }
  }
  
  # 分支二：聚合数据写入MySQL，只保留统计结果
  jdbc {
    table = "order_daily_summary"
    transform { # 这个transform只影响jdbc sink
      sql {
        query = """
        SELECT 
          DATE(create_time) as summary_date,
          COUNT(*) as order_count,
          SUM(amount) as total_amount
        FROM order
        GROUP BY DATE(create_time)
        """
      }
    }
  }
  
  # 分支三：实时增量推送到Kafka，只推送核心字段
  kafka {
    topic = "order_realtime"
    transform { # 这个transform只影响kafka sink
      sql {
        query = "SELECT order_id, status, amount FROM order"
      }
    }
  }
}

💡 最佳实践与核心优势

1. 解耦与复用：不同的业务线或数据应用可以消费同一份源数据，但各自在 transform 中完成定制化的处理，互不干扰。这完美解决了 “一份数据，多种用法” 的需求。
2. 性能优化：可以为对延迟敏感的分析分支（如写入Kafka）配置轻量级转换，为对数据质量要求高的分支（如写入数据仓库）配置复杂的清洗和关联。
3. 简化运维：所有逻辑封装在一个配置文件中，避免了维护多个独立DataX作业的繁琐，也保证了数据血缘的清晰。

一个形象的比喻：

• DataX 像是一条固定的单条工业流水线，产品从头到尾按固定工序加工，最后打包。
• SeaTunnel 像一个智能分拣加工中心：原材料进来后，可以被同时分送到多条不同的流水线（transform），每条流水线进行不同的加工（有的切片，有的榨汁，有的包装成礼盒），然后分别送到不同的仓库（sink）。

⚠️ 重要提醒

• 作用域：紧跟在 sink { ... } 代码块内部的 transform，其作用域仅限于该 sink。
• 执行顺序：所有 sink 及其附属的 transform 是并行执行的。
• 字段一致性：每个分支 transform 输出的字段结构，必须符合其下游 sink 的要求。

总结：是的，你完全可以根据需要配置任意数量、任意组合的 transform，既可以全局顺序执行，也可以为每个 sink 单独定制。这是SeaTunnel构建复杂、高效数据管道的基石。

如果你有一个具体的业务场景（比如一份订单数据，同时要出实时大屏、明细归档和风控分析），我可以帮你画出具体的数据流和配置结构。