SeaTunnel(2.3.12)和Datax(3.0)对比

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对比项Apache SeaTunnelDataXApache SqoopApache FlumeFlink CDC部署难度容易容易中等，依赖于 Hadoop 生态系统容易中等，依赖于 Hadoop 生态系统运行模式分布式，也支持单机单机本身不是分布式框架，依赖 Hadoop MR 实现分布式分布式，也支持单机分布式，也支持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比如网络闪断、数据源不稳定等因素影响MR 模式重，出错处理麻烦有一定的容错机制主从模式的架构设计，容错粒度比较粗，容易造成延时支持的数据源丰富度支持 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer、Hive、S3、RedShift、HBase、Clickhouse等过 100 种数据源支持 MySQL、ODPS、PostgreSQL、Oracle、Hive 等 20+ 种数据源仅支持 MySQL、Oracle、DB2、Hive、HBase、S3 等几种数据源支持 Kafka、File、HTTP、Avro、HDFS、Hive、HBase等几种数据源支持 MySQL、PostgresSQL、MongoDB、SQLServer 等 10+ 种数据源内存资源占用少多多中等多数据库连接占用少(可以共享 JDBC 连接)多多多多(每个表需一个连接)自动建表支持不支持不支持不支持不支持整库同步支持不支持不支持不支持不支持(每个表需配置一次)断点续传支持不支持不支持不支持支持多引擎支持支持 SeaTunnel Zeta、Flink、Spark 3 个引擎选其一作为运行时只能运行在 DataX 自己引擎上自身无引擎，需运行在 Hadoop MR 上，任务启动速度非常慢支持 Flume 自身引擎只能运行在 Flink 上数据转换算子(Transform)支持 Copy、Filter、Replace、Split、SQL 、自定义 UDF 等算子支持补全，过滤等算子，可以 groovy 自定义算子只有列映射、数据类型转换和数据过滤基本算子只支持 Interceptor 方式简单转换操作支持 Filter、Null、SQL、自定义 UDF 等算子单机性能比 DataX 高 40%  - 80%较好一般一般较好离线同步支持支持支持支持支持增量同步支持支持支持支持支持实时同步支持不支持不支持支持支持CDC同步支持不支持不支持不支持支持批流一体支持不支持不支持不支持支持精确一致性MySQL、Kafka、Hive、HDFS、File 等连接器支持不支持不支持不支持精确，提供一定程度的一致性MySQL、PostgreSQL、Kakfa 等连接器支持可扩展性插件机制非常易扩展易扩展扩展性有限，Sqoop主要用于将数据在Apache Hadoop和关系型数据库之间传输易扩展易扩展统计信息有有无有无Web UI正在实现中(拖拉拽即可完成)无无无无与调度系统集成度已经与 DolphinScheduler 集成，后续也会支持其他调度系统不支持不支持不支持无社区非常活跃非常不活跃已经从 Apache 退役非常不活跃非常活跃0、设计哲学

• DataX：强调“在传输中完成一切转换”，内置了功能丰富的转换器。
  
• SeaTunnel：鼓励“将计算下推”，更倾向于在Source端（数据库） 或通过SQL完成复杂转换，插件保持轻量。
  
  
  
  • 在SeaTunnel的架构下，把手机脱敏这类计算逻辑放在SQL里，其实是更符合其设计思路的“最佳实践”。
    
  • 显式数据流管理：SeaTunnel使用transform转换数据的时候，有数据流的概念，需要显示配置：plugin_input/plugin_output
    
  
  

1、transform（清洗转换）对比

⚖️ SeaTunnel vs DataX 客观对比

维度SeaTunnelDataX评价转换配置分散（SQL+插件），需理解数据流集中可视化，配置即所得DataX胜学习曲线较陡（需理解插件体系、数据流）平缓（配置驱动）DataX胜灵活性高（可SQL、可插件、可UDF）中等（内置转换器有限）SeaTunnel胜性能优（计算下推，传输量少）良（全量传输+内存转换）SeaTunnel胜实时性原生流批一体仅批处理SeaTunnel胜
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