文章目录
- 1. ETL简介
- 2. Sqoop
- 2.1 Sqoop简介
- 2.2 Sqoop主要特点
- 3. DataX
- 3.1 DataX简介
- 3.2 DataX框架设计
- 3.3 DataX的主要特点
- 4. Kettle
- 4.1 Kettle简介
- 4.2 Kettle的主要特点
- 5. 工具对比
- 5.1 DataX 与 Sqoop对比
- 5.2 DataX 与 Kettle
- 6. 总结
1. ETL简介
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！
2. Sqoop
2.1 Sqoop简介
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表中，或者将数据从HDFS导出到关系型数据库中。
2.2 Sqoop主要特点
- 可以将关系型数据库中的数据导入hdfs、hive或者hbase等hadoop组件中，也可将hadoop组件中的数据导入到关系型数据库中。
- sqoop在导入导出数据时，充分采用了map-reduce计算框架，根据输入条件生成一个map-reduce作业，在hadoop集群中运行。采用map-reduce框架同时在多个节点进行import或者export操作，速度比单节点运行多个并行导入导出效率高，同时提供了良好的并发性和容错性。
- 支持insert、update模式，可以选择参数，若内容存在就更新，若不存在就插入。
- 对国外的主流关系型数据库支持性更好。
3. DataX
3.1 DataX简介
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、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
3.2 DataX框架设计
DataX作为数据同步框架，可以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据同步工作。同时DataX插件体系作为一套生态系统, 每接入一套新数据源该新加入的数据源即可实现和现有的数据源互通。
3.3 DataX的主要特点
• 异构数据库和文件系统之间的数据交换。
• 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。
• 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。
4. Kettle
4.1 Kettle简介
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，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。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的执行分为两个层次：Job（作业）和Transformation（转换）。
4.2 Kettle的主要特点
- 免费开源，可跨平台，纯java编写。
- 图形界面设计，无需写代码。
- 两种脚本文件，trans负责数据转化，job负责整个工作流的调度控制。
- 支持作业调度和监控，可以自动化执行数据集成任务。
5. 工具对比
5.1 DataX 与 Sqoop对比
| 功能 | DataX | Sqoop |
|---|---|---|
| 运行模式 | 单线程、多线程 | MR |
| 分布式 | 不支持 | 支持 |
| 流控 | 有流控功能 | 没有流控功能 |
| 统计信息 | 有部分统计，上报需定制 | 没有统计 |
| 数据校验 | 在core部分有 | 没有数据校验，分布式数据收集不方便 |
| 监控 | 需要定制 | 需要定制 |
5.2 DataX 与 Kettle
| 功能 | DataX | Kettle |
|---|---|---|
| 数据源 | 少数关系型数据库和大数据非关系型数据库 | 多数关系型数据库 |
| 底层架构 | 支持单机部署和集群部署两种方式 | 主从结构非高可用，扩展性差，架构容错性低，不适用大数据场景 |
| CDC机 | 离线批处理 | 基于时间戳、触发器等 |
| 对数据的影响 | 对数据源没有侵入性 | 对数据库表结构有要求，存在一定侵入性 |
| 数据清洗 | 需要根据自身清洗规则编写清洗脚本，进行调用（DataX3.0版本提供的功能） | 围绕数据仓库的数据需求进行建模计算，清洗功能相对复杂，需要手动编程 |
| 抽取速度 | DataX对于数据库压力比较小 | 小数据量的情况下差别不大，大数量时DataX比Kettle快 |
6. 总结
不同工具都有其特点和适用场景，在实际应用中，需要根据具体需求和技术架构来选择合适的数据同步工具。例如，如果需要处理实时数据同步，可能 SeaTunnel 或 Flink CDC 会更适合；如果主要是在 Hadoop 和关系型数据库之间进行数据传输，Sqoop 是一个选择；而如果更注重可视化操作和对多种数据源的支持，Kettle 可能是较好的选项。同时，DataX 在稳定性和对多种数据源的支持上也有一定优势，且易于扩展。
