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对比项 | Apache SeaTunnel | DataX | Apache Sqoop | Apache Flume |
部署难度 | 容易 | 容易 | 十分复杂,严重依赖 Hadoop 体系 | 容易 |
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 |
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 | 一般 |
支持的数据源丰富度 | 支持 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer、S3、RedShift、 HBase、Clickhouse、Hive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 |
自动建表 | 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 |
断点续传 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
多引擎支持 | 支持 SeaTunnel Zeta、Flink、Spark 3 个引擎选其一作为运行时 | 只能跑在 DataX 自己引擎上 | 自身无引擎,需跑在 Hadoop MR 上,任务启动速度非常慢 | 支持 Flume 自身引擎 |
数据转换(Transform) | 支持 Copy、Filter、Replace、Split、SQL 、自定义 UDF 等算子 | 支持补全,过滤等算子 | 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 |
单机性能 | 比 DataX 高 20% - 50% | 较好 | 一般 | 一般 |
离线同步 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
增量同步 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
实时同步 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
CDC同步 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
批流一体 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
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,提供一定程度的一致性 |
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 |
统计信息 | 有 | 有 | 无 | 有 |
Web UI | 正在实现中(拖拉拽即可完成) | 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 |
社区 | 非常活跃 | 非常不活跃 | 已经从 Apache 退役 | 不活跃 |
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