大数据同步工具DataX与Sqoop之比较

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。

 

 

大数据同步工具DataX与Sqoop之比较

在我的测试环境上，一台只有700m内存的，IO低下的oracle数据库，百兆的网络，使用Quest的Sqoop插件在4个并行度的情况下，导出到HDFS速度有5MB/s ，这已经让我很满意了。相比使用原生Sqoop的2.8MB/s快了将近一倍，sqoop又比DataX的760KB/s快了两倍。

另外一点Sqoop采用命令行的方式调用，比如容易与我们的现有的调度监控方案相结合，DataX采用xml 配置文件的方式，在开发运维上还是有点不方便。

附图1.Sqoop with Quest oracle connector

 

 

大数据同步工具DataX与Sqoop之比较

在这里我还是要推荐下我自己建的大数据学习交流qq裙：522189307 ， 裙 里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入，大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据开发相关的），包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴。上述资料加群可以领取