数据集成之 kettle、sqoop、datax、streamSets 比较

最新推荐文章于 2025-06-18 21:08:19 发布
最新推荐文章于 2025-06-18 21:08:19 发布
阅读量6.5k 收藏 20
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 数据库 java 操作系统
原文链接：https://my.oschina.net/peakfang/blog/2056426
本文对比了四种数据集成工具：Kettle（纯Java，适合全量同步，有图形界面）、Sqoop（专为大数据批量传输，支持全量和增量导入导出）、DataX（阿里巴巴的离线数据同步工具，适用于ELT，通过JSON配置作业）、StreamSets（实时流数据处理，配置管道处理数据）。每种工具的特点和适用场景被详细阐述。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> hot3.png

       对于数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。

      常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多，以下对开源的 Kettle、Sqoop、Datax、Streamset进行简单梳理比较。

1、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。Kettle的Spoon有丰富的Steps可以组装开发出满足多种复杂应用场景的数据集成作业，方便实现全量、增量数据同步。缺点是通过定时运行，实时性相对较差。

4c04a29ab9f2fed0ee2bc9129442e2d298e.jpg

免费开源:基于java的免费开源的软件，对商

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
【ETL】ETL大数据集成工具Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSets大比拼
菜鸟叔叔的博客
06-14 6600
对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多，以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。通过分析，笔者个人建议优先DataX更优。Sqoop，SQL-to-Ha
大数据ETL工具对比（Sqoop, DataX, Kettle）
YuannaY的博客
06-28 1万+
DataX和Kettle都是通用的数据集成工具，支持多种数据源和目标，提供了强大的数据转换和清洗功能。 DataX和Kettle的区别在于开发者和用户群体，DataX在阿里巴巴内部得到广泛应用，而Kettle则是一个独立的开源项目。 Sqoop主要用于Hadoop和关系型数据库之间的数据传输，适用于大规模数据的导入导出任务。
大数据ETL工具（Sqoop, DataX, Kettle）对比
m0_70882914的博客
08-16 4122
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。
数据抽取工具比对：Kettle、Datax、Sqoop、StreamSets
xiaozm1223的博客
04-29 1万+
工具比对： Kettle（传统的ETL工具） 特性：纯Java编写 优点：可在Windows、linux、Unix上执行；数据抽取高效稳定；子组件spoon有丰富的Steps可以开发复杂业务逻辑场景，方便实现全量、增量同步； 缺点：通过定时运行，实时性较差； 组成部分： Spoon：允许使用图形化界面实现ETL数据转换过程 Pan：批量运行Spoon数据转换过程 Chef：job（...
还有比kettle还好用的ETL平台？一文带你了解国产宝藏ETL平台！
最新发布
Leo的博客
06-18 756
FineDataLink作为企业级平台，支持多数据源连接和复杂数据转换，适合中大型企业；DataX开源免费，侧重数据同步但转换能力较弱；Sqoop专用于关系型数据库与Hadoop间的数据传输；Canal则擅长MySQL数据库的实时增量同步。各工具在功能、性能、适用场景上各有侧重，企业需根据自身数据处理需求、技术基础和预算进行选择。其中FineDataLink在综合性能上表现突出，尤其适合对数据处理要求较高的企业。
数据集成工具Kettle、Sqoop、DataX的比较
weixin_30505751的博客
09-27 484
数据集成工具很多，下面是几个使用比较多的开源工具。 1、阿里开源软件：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。 2、Apache开源软件：Sqoop Sqoop(发音:skup)是一款开源的工具，主要用于在HAD...
ETL学习总结（2）——ETL数据集成工具之kettle、sqoop、datax、streamSets 比较
科技D人生
02-22 1万+
前言 对于数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多，以下对开源的 Kettle、Sqoop、Datax、Streams...
常用数据抽取工具Kettle、Datax、Sqoop、StreamSets
hj0303的博客
03-10 8821
Kettle（传统的ETL工具） 特性：纯Java编写，通过建立资源库可多端访问，直接在windows上进行作业开发，同步资源库，在linux上执行定时任务 优点：可在Windows、linux、Unix上执行；数据抽取高效稳定；子组件spoon有丰富的Steps可以开发复杂业务逻辑场景，方便实现全量、增量同步；可视化界面 缺点：通过定时运行，实时性较差； 组成部分： Spoon：允许使用图形...
大数据系列2020-数据迁移工具资料汇总（sqoop、kettle、datax）.zip
04-28
本资料汇总主要聚焦于三大常用的数据迁移工具：Sqoop、Kettle和DataX，它们各有特色，广泛应用于不同的场景。接下来，我们将深入探讨这三个工具的核心功能、应用场景以及使用技巧。 Sqoop 是Apache开发的一款用于...
mysql etl工具干什么的_基于现在接触的ETL工具（datax和kettle）做个小总结
weixin_33376046的博客
01-26 1088
现阶段需要做数据库同步工作，目前调研了两个工具datax和kettle目前虽然环境使用的是kettle+jenkins调度平台方案，但是多多少少会有一些不太令人满意的地方，但应该算是满足大部分需求了，先暂时这样实现这两者各有优缺点，基本的就不总结了。现在说说一些关键点：基本方面：1.datax适合做数据同步工作；kettle适合数据清洗，转换工作目前成型的可视化界面，datax推荐datax we...
DataX与Kettle的深度比较
weixin_43156294的博客
05-13 1484
在数据处理领域，选择一款合适的数据集成工具至关重要，它直接关系到数据处理的效率、质量以及项目的整体成本。DataX和Kettle作为两款知名的开源数据集成工具，各自有着独特的优势和特点。
DataX VS Kettle，深度对比分析
热门推荐
Daphnis的博客
10-19 1万+
开源的 ETL工具里面 DataX和 Kettle的人气一直高居不下，datax虽然比较年轻，但这两年发展势头很猛，不时就能听到身边的同事谈起。kettle作为老牌的 etl工具，诞生年限长，功能完善，特别是其开箱即用的数据转换算子，不得不令人叹服。因此，笔者决定对这两款工具进行深入的对比分析，有多深呢，到源码那种。
比kettle更好用的datax
qq_39974376的博客
08-24 2280
DataX DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。 Features DataX本身作为数据同步框架，将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的Reader插件，以及向目标端写入数据的Writer插件，理论上DataX框架可以支持任意数据源类型的数
ETL工具：Kettle，DataX，Flume，（Kafka）对比辨析
全局可见
05-25 1454
这些ETL转换工具更侧重于ETL中的哪一个部分呢？
可视化ETL解决方案:Apache NiFi、DataX(加上DataX-Web)、Kettle这3个解决方案对比
大模型大数据攻城狮的专栏
04-15 3039
Apache NiFi是一个易于使用、功能强大的可视化ETL工具，它提供了一套直观的图形界面，让用户可以轻松地设计、管理和监控数据流。DataX是阿里巴巴开源的一款高性能、分布式、易用的数据同步工具，它支持多种数据源和目标系统，具有优秀的性能和稳定性。DataX-Web是DataX的Web版本，提供了可视化的操作界面，简化了数据同步任务的配置和管理。Kettle是一款成熟、稳定的开源ETL工具，它提供了丰富的数据处理组件和可视化界面，支持多种数据源和目标系统。
浅测评DataX与Kettle
weixin_44411398的博客
05-12 1万+
浅测评DataX与Kettle 两者作为ETL的常用工具，实现数据从多个异构数据源加载到数据库或其他目标地址，是数据仓库建设和维护中的重要一环，也是工作量较大的一块。 DataX与DataX的安装与使用这里就不介绍了，可以看： DataX安装与简单使用 DataWeb的部署与使用 文章目录浅测评DataX与Kettle一、简单介绍二、支持的主流数据源三、操作性KettleDataX四、功能性1.数据同步10万数据量的情况：100万数据量的情况2.数据清洗10万数据的情况100万数据的情况 一、简单介绍 Da
Datax和Kettle使用场景的对比
数据与算法架构提升之路专栏
10-19 1万+
Datax和Kettle的对比 较维度\产品 kettle DataX 设计及架构 适用场景 面向数据仓库建模传统ETL工具 面向数据仓库建模传统ETL工具 使用方式 C/S客户端模式，开发和生产环境需要独立部署，任务的编写、调试、修改都在本地，需要发布到生产环境，线上生产环境没有界面，需要通过日志来调试、debug，效率低，费时费力 DataX是以脚本的方式执行任务的，需要完全吃透源码才可以调用，学习成本高，没有图形开发化界面和监控界面，运维成本相对高。
ETL数据集成丨主流ETL工具(ETLCloud、DataX、Kettle)数据传输性能大PK
RestCloud的博客
07-12 1497
ETLCloud、DataX、Kettle三款ETL工具性能对比，ETLCloud在大数据量下传输速度最快，平均比Kettle快24.16%，比DataX快27.8%，且表现更稳定，成为大数据量下最快的数据集成工具。
sqoop kettle datax
09-09
Sqoop、Kettle和DataX都是常用的ETL（抽取、转换和加载）工具，用于数据仓库、大数据集成等应用。下面对它们的使用进行介绍。 Sqoop是一个开源工具，用于在Hadoop和关系数据库之间进行数据传输。它可以将关系型...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值