DataX和kettle初步认识

最新推荐文章于 2025-06-12 15:26:58 发布

西京刀客

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分类专栏： ETL工具文章标签： DataX

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本文对比了DataX和Kettle两大数据同步工具的特点。DataX由阿里巴巴开发，专为异构数据源间的高效数据同步设计；Kettle是一款成熟的ETL工具，以其可视化界面和强大的数据管理能力著称。两者在架构、使用方式和支持的数据库类型上各有优势。

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DataX和kettle初步了解

DataX

DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。（摘自百科）

DataX是淘宝开源的数据导入导出的工具，支持HDFS集群与各种关系型数据库之间的数据交换。

我们希望在一个很短的时间窗口内，将一份数据从一个数据库同时导出到多个不同类型的数据库。 DataX正是为了解决这些问题而生。

DataX特点

在异构的数据库/文件系统之间高速交换数据
采用Framework + plugin架构构建，Framework处理了缓冲，流控，并发，上下文加载等高速数据交换的大部分技术问题，提供了简单的接口与插件交互，插件仅需实现对数据处理系统的访问
运行模式：stand-alone
数据传输过程在单进程内完成，全内存操作，不读写磁盘，也没有IPC
开放式的框架，开发者可以在极短的时间开发一个新插件以快速支持新的数据库/文件系统。（具体参见《DataX插件开发指南》）

DataX结构模式（框架+插件）

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

DataX框架内部通过双缓冲队列、线程池封装等技术，集中处理了高速数据交换遇到的问题，提供简单的接口与插件交互，插件分为Reader和Writer两类，基于框架提供的插件接口，可以十分便捷的开发出需要的插件。比如想要从oracle导出数据到mysql，那么需要做的就是开发出OracleReader和MysqlWriter插件，装配到框架上即可。并且这样的插件一般情况下在其他数据交换场合是可以通用的。

Kettle

Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。（摘自百科）

Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。
Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。
Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。

kettle的优点：

1.可视化界面。一个可视化界面足以成为选择kettle的首要原因。毕竟，可视化意味着更方便人的使用。
2.元数据库。元数据库用来保存kettle任务的元信息，方便管理任务，通常叫做资源库（ repository ）。
3.自带工作流并且支持增量抽取。
4.可以配置成一套逻辑。例如：抽取数据时，目标表不存在则插入，存在则更新，而目标表中存在并且数据源中不存在的，可以删除

kettle的job中可以嵌套job，job中嵌套t ransformation， t ransformation中嵌套job等，可以满足非常复杂的任务场景。

DataX和kettle对比

1）Kettle拥有自己的管理控制台，可以直接在客户端进行etl任务制定，不过是CS架构，而不支持BS浏览器模式。DataX并没有界面，界面完全需要自己开发，增加了很大工作量。
2）Kettle可以与我们自己的工程进行集成，通过JAVA代码集成即可，可以在java中调用kettle的转换、执行、结束等动作，这个还是有意义的，而DataX是不支持的，DataX是以执行脚本的方式运行任务的，当然完全吃透源码的情况下，应该也是可以调用的。
3）支持的数据库，都支持的比较齐全，kettle支持的应该更多，DataX是阿里开发，可以更好地支持阿里自身的数据库系列，如ODPS、ADS等
4）Kettle已经加入BI组织Pentaho，加入后kettle的开发粒度和被关注度更进一步提升
5）DataX开源的支持粒度不高，关注度远没有kettle高，代码提交次数更是少的很。
6）根据网上参考信息，网友测试 kettle全量抽取较大数据量时，抽取时间长，对比测试 datax比kettle快。
7) Datax的工作流需要依托于调度工具的流，本身并不具备工作流特性。