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。...； 2.6.2 性能对比 1、mysql->hdfs 在mysql中生成50,000,000条数据，将这些数据分别使用datax和sqoop导入到hdfs中，分别比较它们的性能参数： 在mysql中生成...50,000,000条数据，将这些数据分别使用datax和sqoop导入到hdfs中，分别比较它们的性能参数： sqoop: 属性 值 CPU时间(ms) 325500 读取物理内存快照大小(byte)...2.7 Datax和Kettle的对比 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 支持数据源 多数关系型数据库 少数关系型数据库和大数据非关系型数据库...、sqoop、datax、streamSets 比较 https://zhanghaiyang.blog.csdn.net/article/details/104446610 （3）数据集成工具Kettle
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。...3、kettle的核心组件 4、Kettle的概念模型 Kettle的执行分为两个层次：Job（作业）和Transformation（转换）。...二 安装Kettle 1、kettle下载地址和教程链接： 官网各个版本下载地址：https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration.../ B站2019kettle8.2最新教程：https://www.bilibili.com/video/BV1jE411B7J8 国内kettle论坛网：https://www.kettle.net.cn...4、打开kettle只需要运行spoon.bat，即可打开spoon图形工具： 5、Kettle目录文件介绍 三 常见的kettle报错 1、打开kettle后一闪而过就没了 可能有如下原因：
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。...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....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。...大数据同步工具DataX与Sqoop之比较
一、Kettle 1.1 简介 Kettle是一款基于Java语言开发的可视化编程开源ETL工具,支持单机、集群方式部署。 数据处理简化为Job(流程控制、调度)和Transform(数据转换流)。...所以一旦主节点宕机，整个系统不可用 对网络要求高，节点之间需要不断的传输数据 免费版的Kettle缺乏必要的数据异常处理(简单抛出)和监控运维等管理功能服务。...4.7 group-by-all-2.8亿 五、总结 Kettle历经近二十年发展,架构设计(插件体系)、交互设计比较完善，若从头设计有较好的参考性。...作为ETL工具来说功能比较丰富, 甚至略显繁杂,有一定的学习成本。 支持分布式集群,目前开源的datax不支持. 使用感受,作为研发人员来说不太习惯....数据同步、失败处理、任务调度、管理和监控、拓扑设计与调试 对于实时etl场景来说,无论kettle还是datax支持都不够, 实际场景中很可能需要类似flume这种第三方工具支持.
阿里的Datax是比较优秀的产品，基于python，提供各种数据村塾的读写插件，多线程执行，使用起来也很简单，定义好配置json文件执行脚本就可以了，非常适合离线数据，增量数据可以使用一些编码的方式实现...，但是也仅仅针对insert数据比较有效，update数据就不适合。...Kettle Kettle作为传统ETL工具，目前也都已经有了nosql数据库的支持，而且kettle还有图形界面可以用，使用起来简单多了。...但是数据效率一般，而且在生产环境也很少弄台windows机器，适合小项目，数据量比较小的同步。...简单来说，Canal 会将自己伪装成 MySQL 从节点（Slave），并从主节点（Master）获取 Binlog，解析和贮存后供下游消费端使用。Canal 包含两个组成部分：服务端和客户端。
在批处理上Spark有着较深的积累，是一个比较优秀的系统。随着技术的发展，很多原来只有批处理的业务都有了实时的需求，流处理将会变得越来越重要，甚至成为一些数据分析的主要场景，如实时管控、预警相关。...Kettle 作业是生成了一个 dbr 文件，该 dbr 本质上是 Kettle 支持的特有规范的一种 XML，Kettle 是实现了执行该 XML 规范的一种解释器。...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。 DataX 理论上也支持流处理，不过他的处理方式跟 Spark 类似，流是当做无限的批来处理。...如果了解SpringBatch的话，DataX 更像是多线程的 SpringBatch 的架构。DataX 没有提供设计器，他提供了丰富的Reader和Writer和易扩展的插件系统。...和 Kettle一样，DataX 也需要把数据拉到本地计算，并不具有分布式处理能力。 理想中的批流一体ETL 具有如 Kettle 般的算子表达能力，又具有完全的大数据处理能力。
本文目录CONTENTS ☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreaSets ] ☞ ETL之技术栈 [ 重工具 vs 开发语言 ] ☞ ETL...ETL工具或类ETL的数据集成同步工具或语言，企业生产中工具也非常之多，主流的etl工具有Sqoop、DataX、Canal、flume、Logstash、kettle、DataStage、Informatica...github地址：https://github.com/alibaba/DataX 支持数据源： ? DataX本身作为离线数据同步框架，采用Framework + plugin架构构建。...将数据源读取和写入抽象成为Reader+Writer插件，纳入到整个同步框架中。 目前已到datax3.0框架设计： ? datax使用示例，核心就是编写json配置文件job： ?...Kettle的最大特点： 免费开源：基于Java免费开源软件 易配置：可跨平台，绿色无需安装 不同数据库：ETL工具集，可管理不同数据库的数据 两种脚本文件：transformation和job，transformation
本文目录CONTENTS ☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ] ☞ ETL之技术栈 [ 重工具 vs 开发语言 ] ☞...ETL工具或类ETL的数据集成同步工具或语言，企业生产中工具也非常之多，主流的etl工具有Sqoop、DataX、Canal、flume、Logstash、kettle、DataStage、Informatica...github地址：https://github.com/alibaba/DataX 支持数据源： ? DataX本身作为离线数据同步框架，采用Framework + plugin架构构建。...将数据源读取和写入抽象成为Reader+Writer插件，纳入到整个同步框架中。 目前已到datax3.0框架设计： ? datax使用示例，核心就是编写json配置文件job： ?...Kettle的最大特点： 免费开源：基于Java免费开源软件 易配置：可跨平台，绿色无需安装 不同数据库：ETL工具集，可管理不同数据库的数据 两种脚本文件：transformation和job，transformation
（DataX 的 hdfswriter 是使用临时文件夹去临时存放数据，遇到一些意外情况导致 DataX 挂掉时，这个临时文件夹和临时数据就无法删除了，从而导致集群里有一堆脏数据）。...网上也有一些文章讲如何将 Airflow 和 DataX 结合起来，比如有： https://www.cnblogs.com/woshimrf/p/airflow-plugin.html https:/.../tech.youzan.com/data_platform/ 对于文章 1，虽然结合了 Airflow 和 DataX，但是它并没有解决 Airflow 的网状链路问题，只是用 Airflow 调用...可以把 DataX 的 reader 和 writer 作为一个个的 hook，每一个 hook 对应着一个 reader 或者是一个 writer，在 hook 里完成每一个 reader 和 writer...负责执行 DataX 命令，渲染 Hook 传过来的字典，将字典 dump 到本地文件系统变成 json 文件等等，顺便解决 reader 和 writer 遗留下的一些问题，当然还可以支持我们团队的数据血缘追踪
Apache NiFi和DataX是两个不同的数据集成工具，它们有以下区别： 1....而DataX是基于批处理的架构设计，它通过将数据源和目的地分别定义为Reader和Writer，通过数据抽取、数据转换和数据加载三个步骤完成数据集成。 2....数据源和目的地支持：NiFi支持多种数据源和目的地的集成，包括本地文件系统、HDFS、Kafka、JMS、MQTT、S3等等。而DataX主要支持RDBMS、HDFS、FTP等数据源和目的地的集成。...可视化和监控能力：NiFi提供了丰富的可视化和监控能力，包括数据流程图展示、数据流实时监控、数据流错误处理、数据流性能分析等等。而DataX的可视化和监控能力相对较弱。 5....社区活跃度和生态系统：NiFi有一个活跃的社区和丰富的生态系统，包括大量的第三方插件和开源组件，可以为用户提供更多的功能和扩展。而DataX的社区和生态系统相对较小。
在日常应用中我们比如要将各种数据采集到HDFS存储服务中去，说到将数据采集到HDFS，我们熟知的框架包括： Apache Sqoop Apache Flume Gobblin DataX Kettle...被阿里开源之后的DataX社区并不活跃，但是好在程序的架构设计的好，大部分用户都会选择fork之后基于其进行二次开发。DataX本身由阿里开发对于阿里自身的数据库比如ODPS、ADS等支持更好。...Github Star 1128, Fork 478 Kettle Kettle是一款开源的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是CS架构，拥有自己的管理控制台，同样也可以通过Java代码与我们的工程进行集成，在程序中完成kettle的转换、执行等操作。...至于DataX可以看看其架构，设计思想非常不错。
Datax ① 原理 DataX 作为离线数据同步框架，采用 Framework + plugin 架构构建。将数据源读取和写入抽象成为 Reader/Writer 插件。...高效的传输性能：DataX 使用分布式架构，可以同时处理多个任务，提高了数据同步的效率。 灵活性：DataX 提供了丰富的配置选项，可以根据不同的需求进行灵活配置和扩展。...③ 缺点 学习成本较高：DataX 需要用户具备一定的编程和配置能力，因此对于一些非技术人员来说，学习和使用成本较高。...② 优点 基于flink，实时性比较好 分布式数据同步框架，性能比较高 7....基于查询的 CDC 方案主要有：Sqoop 、 Datax 和 Kettle； 基于日志的 CDC 方案主要有：Canal、Maxwell、Debezium、Databus、Apache SeaTunnel
最近用kettle做数据处理比较多，所以也就介绍下这方面内容，这里先对比下几款主流的ETL工具。...---- 2、Kettle Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运行，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家族目前包括4个产品：Spoon、Pan、CHEF、Kitchen。...5、Datax DataX 是离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute...开源地址：https://github.com/alibaba/DataX ? 6、Oracle Goldengate GoldenGate软件是一种基于日志的结构化数据复制软件。
DataX的框架设计和插件体系一、DataX是什么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...DataX目前没有单独的官网，DataX的GitHub地址：https://github.com/alibaba/DataX二、DataX框架设计DataX本身作为离线数据同步框架，采用Framework...将数据源读取和写入抽象成为Reader/Writer插件，纳入到整个同步框架中。Reader：Reader为数据采集模块，负责采集数据源的数据，将数据发送给Framework。...Framework：Framework用于连接reader和writer，作为两者的数据传输通道，并处理缓冲，流控，并发，数据转换等核心技术问题。...三、DataX插件体系经过几年积累，DataX目前已经有了比较全面的插件体系，主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入。
kettle支持图形化的GUI设计界面，然后可以以工作流的形式流转，在做一些简单或复杂的数据抽取、质量检测、数据清洗、数据转换、数据过滤等方面有着比较稳定的表现，其中最主要的我们通过熟练的应用它，减少了非常多的研发工作量...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。 为什么使用kettle?...网络不通，但是A和B都可以和前置机C连接，一般的情况是双方约定好前置机的数据结构，这个结构跟A和B的数据结构基本上是不一致的，这样我们就需要把应用上的数据按照数据标准推送到前置机上，这个研发工作量还是比较大的...二、练习 功能简述：数据库TestA中的UserA表到数据库TestB的UserB表； 实现流程：建立一个转换和一个作业Job； 进入到Kettle目录，如果Kettle部署在windows环境下...中存在3张表： 目标表：etltest中一张表 Kettle具体解决方式，步骤比较繁琐，大家可以直接到下载中下载Demo数据库文件和ktr、kjb来实战测试，这样是最好的，下面的操作仅供参考，转换预览图如下
DDL和DML语句（除了数据查询语句select）。...数据迁移，中间表/行记录同步 缺点：同canal，因其是利用canal来进行同步的，canal作为其数据源组件 项目地址：https://github.com/alibaba/otter (4) 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。...优点：支持非常多数据库同步，原理是通过查询语句select同步的 缺点：不支持ddl同步 项目地址：https://github.com/alibaba/DataX (5) kettle Kettle是一款国外开源的...Kettle中有两个脚本文件，转换和作业。转换完成了数据的基本转换，而作业完成了对整个工作流的控制。
02 ETL工具选型 目前，业界比较领先的开源ETL数据抽取工具主要有Kettle、DataX和Waterdrop。...总的来说，Kettle适合中小企业ETL任务比较少并且单表数据量在百万以下的项目，开发速度快，支持的数据来源丰富，方便快速达成项目目标。...DataX支持需要批处理抽取数据的项目，支持千万级、亿级数据的快速同步，性能高效、运维稳定。...Waterdrop是后起之秀，在DataX的基础上还支持流式数据处理，是DataX的有力竞争者和潜在替代产品。 03 调度平台选型 调度平台可以串联ETL任务并按照指定的依赖和顺序自动执行。...此外，Kettle本身包含调度平台的功能，我们可以直接在KJB文件中定义定时调度任务，也可以通过操作系统定时任务来启动Kettle，还可以去Kettle中文网申请KettleOnline在线调度管理系统
二、ETL & ELT 三、常用的ETL工具 3.1 sqoop 3.2 DataX 3.3 Kettle 3.4 canal 3.5 StreamSets 四、ETL加载策略 4.1 增量 4.2 全量...三、常用的ETL工具 下面小编将介绍几类ETL工具（sqoop，DataX，Kettle，canal，StreamSets）。...sqoop分为导入（import）和导出（export）， 策略分为table和query 模式分为增量和全量。...3.2 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...3.3 Kettle 一款国外免费开源的、可视化的、功能强大的ETL工具，纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。
先后看完了TaskGroupContainer 和 JobContainer，梳理下他们的关系与职责； 一、各自职责 JobContainer: Job执行器，负责Job全局拆分、调度、前置语句和后置语句等工作的工作单元...中的JobTracker TaskGroupContainer: TaskGroup执行器，负责执行一组Task的工作单元，类似Yarn中的TaskTracker（Yarn中的JobTracker和Yarn...生成新的reportCommunication作为该TaskGroupContainer上报给JobContianer的communication， 主要是生成一些技术统计，比方说当前已经导入的记录数和字节数等...可以理解为心跳了 5、TaskGroupContainer所在的线程正常结束时汇报一次 这个真没什么好说的了 五、JobContainer收到汇报之后的处理 JobContainer的处理逻辑是在dataX...，StandAloneScheduler并没有提供kill接口，咱不管； 重点关注下FAILED的逻辑，直接关闭当前Scheduler的线程池并在主线程中抛出异常，整个dataX进程退出。
作业执行顺序由作业项之间的跳（Job hop）和每个作业项的执行结果来决定。 1.2）、作业项是作业的基本构成部分。如同转换的步骤，作业项也可以使用图标的方式图形化展示。...1）、全局参数，定义是通过当前用户下.kettle文件夹中的kettle.properties文件来定义（在这个C:\Users\.kettle目录里面的哦！）。...也可以去Kettle的编辑，编辑Kettle.properties文件，查看自己配置的全局参数的。 ? 可以使用图元去测试自己配置的全局参数，如下所示，记得勾选替换SQL语句中的变量。 ?...5、设置变量、获取变量，在转换里面有一个作业分类，里面有设置变量和获取变量的步骤。注意：“获取变量”时在当前转换当中是不能马上使用，需要在作业中的下一步骤中使用！...表输入参数传递，变量传递，转换内设置变量和获取变量。 ? 获取变量，如下所示： ? 6、变量可以在转换里面设置，也可以在作业里面设置。表输入参数传递，变量传递，作业里设置变量。 ?
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