大数据同步工具DataX与Sqoop之比较

最新推荐文章于 2025-07-27 14:23:37 发布

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#大数据 #数据库 #运维

DataX是一个在异构的数据库/文件系统之间高速交换数据的工具，实现了在任意的数据处理系统(RDBMS/Hdfs/Local filesystem)之间的数据交换，由淘宝数据平台部门完成。Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，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。同样是大数据异构环境数据同步工具，二者有什么差别呢?本文转自Dean的博客。

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

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的计算框架。Sqoop根据输入条件，生成一个map-reduce的作业，在Hadoop的框架中运行。

从理论上讲，用map-reduce框架同时在多个节点上进行import应该会比从单节点上运行多个并行导入效率高。而实际的测试中也是如此，测试一个Oracle to hdfs的作业，DataX上只能看到运行DataX上的机器的数据库连接，而Sqoop运行时，4台task-tracker全部产生一个数据库连接。调起的Sqoop作业的机器也会产生一个数据库连接，应为需要读取数据表的一些元数据信息，数据量等，做分区。

Sqoop现在作为Apache的顶级项目，如果要我从DataX和Sqoop中间选择的话，我想我还是会选择Sqoop。而且Sqoop还有很多第三方的插件。早上使用了Quest开发的OraOop插件，确实像quest说的一样，速度有着大幅的提升，Quest在数据库方面的经验，确实比旁人深厚。