几种主流数据同步ETL工具的比较 etl工具对比
bigegpt 2024-10-12 05:40 8 浏览
几种主流数据同步ETL工具的比较(TurboDX、Goldengate、Kettle、DataX)
一、 设计与架构
比较维度: 适用场景
1) TurboDX: 异构数据库实时复制同步、读写分离(支持视图增量)、备份、实时ETL/ELT、数据汇聚、数据分发、文件同步分发、WS/REST服务对接、大数据MPP/NoSQL加载、数据跨网络节点安全传输
2) Oracle Goldengate: 主要用于数据库复制、备份、容灾,不支持视图
3) Kettle: 面向数据仓库建模传统批处理ETL工具
4) DataX:面向数据仓库建模传统批处理ETL工具
比较维度: 产品架构
1) TurboDX: 批流一体化处理架构、内存多线程流式处理、非侵入性架构、高容错机制设计、完全web界面任务配置和监控管理;简单易用、适应变化、灵活性高,可无缝升级为高可用性集群
2) Oracle Goldengate: 任务的源端读与目标端写进程分别运行在两个实例进程中,中间通过TCP网络协议传输私有文件格式数据;可做集群部署,规避单点故障,但需依赖于外部环境,如OracleRAC等
3) Kettle: C/S客户端组件流程设计,批处理模式,线上生产环境没有管理界面;主从结构非高可用,扩展性差,架构容错性低,灵活性差
4) DataX:脚本方式执行任务,批处理模式、没有图形开发界面和监控界面;支持单机部署和集群部署两种方式
比较维度: 使用方式
1) TurboDX: 完全web图形化界面“点击式”任务设计和监控管理,简单易用,不需要额外的开发和生产发布;无需在源库端或目标库端部署代理程序,对源库性能影响几乎为零;高级企业版支持HA高可用性集群和多租户SaaS服务平台的使用方式
2) Oracle Goldengate: 没有图形化的界面,操作皆为命令行方式,可配置能力差
3) Kettle: C/S客户端模式,开发和生产环境需要独立部署,任务的编写、调试、修改都在本地,再发布到生产环境,线上生产环境没有界面,需要通过日志来调试、debug,效率低,费时费力
4) DataX: 是以脚本的方式执行任务的,需要完全吃透源码才可以调用,学习成本高,没有图形开发化界面和监控界面,运维成本相对高
比较维度: 元数据目录及智能分析
1) TurboDX: 具有字段识别、关系分析、主数据梳理等智能元数据分析功能,交换任务基于元数据厍配置
2) Oracle Goldengate: 无此功能
3) Kettle: 无此功能
4) DataX: 无此功能
比较维度: 任务场景类型
1) TurboDX: 支持:1.全量任务;2.实时增量任务(日志CDC);3. 全量+增量任务(源库不停服模式); 4. 动态复制任务(DDL+DML); 5. 交换整合任务(表、视图增量触发方式可选:CDC触发、标识位、时间戳、触发器、全量比对);6. 自定义SQL-EL任务; 7. WS/RSET服务对接; 8、文件交换任务; 9. 数据文件加载任务
2) Oracle Goldengate: 只支持CDC增量(日志模式)的复制同步任务,不支持全量任务;按表交换整合的任务(ETL)需另购ODI产品;不支持二进制文件的复制同步任务,不支持数据文件加载数据库/仓库的任务场景;没有数据比对的功能
3) Kettle: 支持批处理的任务(ETL),不支持日志模式的CDC增量复制同步任务;不支持二进制文件的复制同步任务场景,没有数据比对的任务功能
4) DataX: 支持批处理的任务(ETL),不支持日志模式的CDC增量复制同步任务;不支持二进制文件的复制同步任务场景,没有数据比对的任务功能
二、 功能比较
比较维度: CDC机制
1) TurboDX: 事务增量CDC基于无侵入的日志模式(如Oracle redo、Mysql binlog),按表/视图增量支持CDC触发、标识位、时间戮、触发器、全量比对等多种方式可选
2) Oracle Goldengate: 主要是基于日志
3) Kettle: 基于时间戳、触发器等
4) DataX:离线批处理
比较维度: 对数据库的影响
1) TurboDX: 基于日志流的采集方式无需在源库端部署任务代理程序(Agent)及建任何表,对源数据库无侵入和影响压力几乎为零
2) Oracle Goldengate: 源端数据库需要预留额外的缓存空间
3) Kettle: 对数据库表结构有要求,存在一定侵入性
4) DataX:通过sql select 采集数据,对数据源有压力
比较维度: 自动断点续传
1) TurboDX: 支持;且集群版中任务转移后,任务在新节点会自动从断点续传
2) Oracle Goldengate: 支持
3) Kettle: 不支持
4) DataX:不支持
比较维度: 数据转换
1) TurboDX: 图形界面化自动化的schema mapping和智能化的异构数据类型匹配;支持schema级、表级、字段级的映射、函数处理;支持记录级的数据过滤
2) Oracle Goldengate: 需手动配置异构数据间的映射
3) Kettle: 手动配置schema mapping及代码逻辑处理
4) DataX:通过编写json脚本进行schema mapping映射及代码函数处理
比较维度: 数据清洗、处理
1) TurboDX: 图形化界面支持的预制函数库和拖拉函数方式,并且用户可自定义处理函数和出口程序。提供各种预制脱敏函数
2) Oracle Goldengate: 轻量清洗
3) Kettle: 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
4) DataX:需要根据自身清晰规则编写清洗脚本,进行调用
比较维度: 冲突策略
1) TurboDX: 支持用户勾选:1.以源为主;2. 以目标为主;3. 自定义策略及智能规则
2) Oracle Goldengate: 支持
3) Kettle: 不支持
4) DataX:不支持
比较维度: 流量控制
1) TurboDX: 全量和增量均支持流量调节
2) Oracle Goldengate: 不支持
3) Kettle: 不支持
4) DataX:不支持
比较维度: 写端加载优化
1) TurboDX: 支持用户勾选CDC串行、batched、或协同并行加载方式,以提升CDC事务增量的写入目标库的性能
2) Oracle Goldengate: 支持事务增量的串行及并行加载方式
3) Kettle: 不支持按事务增量的加载,不保证表增量的时间次序性
4) DataX:不支持按事务增量的加载,不保证表增量的时间次序性
比较维度: 双向双写场景
1) TurboDX: 支持
2) Oracle Goldengate: 支持
3) Kettle: 不支持
4) DataX:不支持
比较维度: 数据发布/订阅服务
1) TurboDX: 支持
2) Oracle Goldengate: 可支持,如通过第三方通道服务如Kafka
3) Kettle: 不支持
4) DataX:不支持
比较维度: Oracle视图实时增量
1) TurboDX: 支持Oracle视图实时增量同步并保证数据一致性,解决了重型应用软件读写分离的痛点
2) Oracle Goldengate: 不支持
3) Kettle: 不支持
4) DataX:不支持
比较维度: WS/REST服务双向对接
1) TurboDX: 支持
2) Oracle Goldengate: 不支持
3) Kettle: 不支持
4) DataX:不支持
比较维度: NoSQL、Kafka、MQ
1) TurboDX: 支持Hadoop(Hdfs、Hive、HBase、Kudu)、MongoDB、Elasticsearch、Kafka,及消息中间件MQ等
2) Oracle Goldengate: 支持Kafka
3) Kettle: 不支持Kafka
4) DataX:不支持Kafka
比较维度: 监控预警通知
1) TurboDX: 可视化的过程实时监控,提供多样化的图表,辅助运维,故障问题可实时预警和邮件通知(短信通知接口可定制);提供对异常数据的回补功能,数据比对功能可生成报告
2) Oracle Goldengate: 无图形化的界面预警和通知
3) Kettle: 依赖日志定位故障问题,往往只能是后处理的方式,缺少过程预警
4) DataX:依赖工具日志定位故障问题,没有图形化运维界面和预警机制,需要自定义开发
比较维度: HA高可用性/负载集群
1) TurboDX: 支持。集群任务节点互为热备,实现高可用性和负载均衡,及任务故障转移/自动恢复
2) Oracle Goldengate: 需要与OracleRAC集成来支持
3) Kettle: 不支持
4) DataX:不支持
比较维度: 多租户SaaS服务平台使用模式
1) TurboDX: 支持
2) Oracle Goldengate: 不支持
3) Kettle: 不支持
4) DataX:不支持
比较维度: 部署位置
1) TurboDX: 本地、云端、跨云
2) Oracle Goldengate: 本地
3) Kettle: 本地
4) DataX:本地、云端
比较维度: 跨网络节点分布部署
1) TurboDX: 支持,通过内置的数据通道服务
2) Oracle Goldengate: 支持
3) Kettle: 不支持
4) DataX:不支持
三、 特性比较
比较维度: 数据实时性
1) TurboDX: 实时,秒级延时
2) Oracle Goldengate: 实时
3) Kettle: 非实时、定时
4) DataX:定时
比较维度: 应用难度
1) TurboDX: 低
2) Oracle Goldengate: 中
3) Kettle: 高
4) DataX:高
比较维度: 是否需要二次开发
1) TurboDX: 不需要
2) Oracle Goldengate: 需要
3) Kettle: 需要
4) DataX:需要
比较维度: 易用性
1) TurboDX: 高
2) Oracle Goldengate: 中
3) Kettle: 低
4) DataX:低
比较维度: 稳定性
1) TurboDX: 高
2) Oracle Goldengate: 高
3) Kettle: 低
4) DataX:中
四、 其它
比较维度: 实施及售后服务
1) TurboDX: 产品简单易用,用户或实施服务商可自我实施,原厂商售后技术支持服务
2) Oracle Goldengate: 第三方的实施和售后服务
3) Kettle: 开源软件,需要客户自行实施、维护
4) DataX:需要客户自行实施、开发、维护
比较维度: 产地
1) TurboDX: 国产自主
2) Oracle Goldengate: 美国
3) Kettle: 国外开源软件
4) DataX:阿里开源软件
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