作为阿里早期的开源产品，DataX是一款非常优秀的数据集成工具，普遍被用于多个数据源之间的批量同步，包括类似Apache DolphinScheduler的Task类型也对DataX进行了适配和增强，可以直接在DolphinScheduler里面利用通用的数据源调用DataX进行数据批量同步。
作为DolphinScheduler的社区支持者和商业版本的提供者，白鲸开源在升级到商业版WhaleScheduler的时候也遇到使用DataX的用户，因为白鲸开源也在主力维护者另外一个Apache顶级社区 Apache SeaTunnel，它对应的商业版是WhaleTunnel。所以，经常有客户会询问，WhaleTunnel比DataX优势在哪里啊？ 性能到底如何？今天这里用一个客户实际的POC案例来实景对弈下，以及最终用户为什么选择WhaleTunnel替换了开源的DataX。
功能差异
首先，从功能上，我们来对比下商业版WhaleTunnel和DataX的差异点。可以看到WhaleTunnel作为一个商业数据集成工具，不仅具备了Apache SeaTunnel开源的多线功能，还在数据源数量、可视化、DDL变更和运维监控方面都做了增强，对比DataX来讲，更是在集群稳定性、批流一体、数据源以及可视化上有明显优势：
| 对比项 | WhaleTunnel(商业) | DataX |
|---|---|---|
| 部署难度 | 容易 | 容易 |
| 运行模式 | 分布式，也支持单机 | 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 | 易受网络闪断、数据源不稳定等因素影响 |
| 支持的数据源丰富度 | 支持批量和CDC 165种数据源： MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer、SAP Hana、Hive、S3、OSS】文件、RedShift、PolarDB HBase、Doris、Clickhouse等实时和批量数据源还在快速增长 | 支持批量数据源：MySQL、ODPS、PostgreSQL、 Oracle、Hive 等 20+ 种批量数据源 |
| 商业版连接器 | 针对多种常见数据源，Doris、StarRocks、GaussDB、Redshift、偶数等单独与原厂共同定制开发底层商业版连接器，性能大幅超过开源版连接器 | 开源版连接器 |
| 内存资源占用 | 少 | 多 |
| 数据库连接占用 | 少(可以共享 JDBC 连接) | 多 |
| 自动建表 | 支持 | 不支持 |
| 整库同步 | 支持 | 不支持 |
| 断点续传 | 支持 | 不支持 |
| JDBC 连接池复用 | 支持 | |
| DDL变更支持 | 强，支持多种数据源DDL变更 | 不支持 |
| 可视化设计 | 支持完全可视化数据源管理、数据Mapping定义任务定义、运维监控、告警 | 不支持 |
| 多引擎支持 | 基于商业扩展的SeaTunnel Zeta引擎 | 只能运行在DataX自己的引擎上 |
| 数据转换算子(Transform) | 支持Copy、Filter、Replace、Split、SQL 、自定义 UDF等算子。 商业专有Transform：添加列，改类型，删除列，改列名，Transform支持DDL变更适配，在DDL变更场景也支持Transform自适应。 | 支持补全，过滤等算子，可以 groovy自定义算子 |
| 单机性能 | 比DataX高30%-80% | 较好 |
| 批量同步 | 支持 | 支持 |
| 增量同步 | 支持 | 支持 |
| 实时同步 | 支持 | 不支持 |
| CDC同步 | 支持 | 不支持 |
| 批流一体 | 支持 | 不支持 |
| 精确一致性 | 所有JDBC访问的数据库（比如MySQL, SQLServer, PG, Oracle等）、Kafka、Hive、HDFS、File , SFTP, FTP等连接器支持 | 不支持 |
| 可扩展性 | 插件机制非常易扩展 | 易扩展 |
| 进度监控及统计信息 | 丰富的可视化监控，同步进度、速率，表同步情况，任务错误情况，同步条数等监控信息，DDL变更提醒、数据模型变更提醒等。 | 无监控界面，可以在DolphinScheduler级别实现任务级别的监控 |
| 告警 | 支持DDL变更告警，数据延迟告警，数据异常报警等 | 不支持 |
| Web UI | 全部可视化建立数据映射以及同步任务，并与商业版本调度WhaleScheduler集成，支持完全可视化数据源管理、任务定义、运维监控、告警等 | 无 |
| 与调度系统集成度 | 与商业版本调度WhaleScheduler深度集成，支持各种调度传参数用于同步，比如日历，牌等信息 | 已经与DolphinScheduler集成 |
性能差异
具体到性能方面，到底孰弱孰强，我们直接上用户具体测试的实际场景来看（这是在征求某零售客户许可后公布的测试POC数据内容，已混淆其中的各项业务相关内容）：
测试内容：
- 单表（80个字段，数千万条记录）
- 源数据库：Oracle
- 目标数据库：Apache Doris
- WhaleTunnel与DataX并行度：10 WhaleTunnel采用可视化界面配置，DataX采用WhaleScheduler中的DataX任务进行配置。
这是WhaleTunnel测试配置截图：
那么测试结果如何呢？
这是WhaleTunnel同步的性能速率：
这是同样配置服务下，单台DataX同步Insert的速率：
这是同样配置服务下，单台DataX同步upsert的速率：
可以看到，同样的数据，在同样的并行度情况下有如下测试结论：
可以看到，在这个场景下，因为WhaleTunnel在源连接器读取速度、商业引擎以及商业写入连接器方面都有大幅优化，在同样并行度的Insert场景下，速度是DataX的2.2倍；而Upsert场景下，WhaleTunnel速度是DataX的2.6倍。而这只是WhaleTunnel单台服务器的场景，WhaleTunnel还支持集群部署来提高并行度性能，同时WhaleTunnel集群还支持CDC实时数据同步，可以说功能上完全就是新一代的数据集成工具。
结论
综上，可以看到WhaleTunnel在开源版的Apache SeaTunnel之上增加了大量商业版功能，并对可视化开发、引擎、接口、Transform、DDL、运维监控做了大量优化和开发。而两者基于新一代数据集成引擎SeaTunnel Zeta，在批量同步、实时同步方面都是在行业当中的佼佼者。与DataX相比，WhaleTunnel更适用于多种场景、多数据源的数据同步，同时也可以帮助用户全面从DolphinScheduler+DataX的组合中平滑升级到WhaleScheduler+WhaleTunnel的新一代DataOps平台里，满足用户多云、混合云、多数据源的批量、CDC实时的数据集成工作需求。
如果对数据集成和同步工具商业版WhaleTunnel感兴趣，可扫描下方二维码沟通咨询。
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