BDCC - 数据集成领域的主流中间件_ Apache SeaTunnel vs Flink CDC vs DataX vs Apache Sqoop vs Apache Flume

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: BDCC - 数据集成领域的主流中间件_ Apache SeaTunnel vs Flink CDC vs DataX vs Apache Sqoop vs Apache Flume


横向比对

对比项 Apache SeaTunnel DataX Apache Sqoop Apache Flume Flink 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 支持过 100 种数据源,包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer、Hive、S3、RedShift、HBase、Clickhouse 等 支持约 20+ 种数据源,包括 MySQL、ODPS、PostgreSQL、Oracle、Hive 等 仅支持几种数据源,如 MySQL、Oracle、DB2、Hive、HBase、S3 等 支持几种数据源,如 Kafka、File、HTTP、Avro、HDFS、Hive、HBase 等 支持MySQL、PostgresSQL、MongoDB、SQLServer 等 10+ 种数据源
内存资源占用 少多 多多 中等多 多多 少多
数据库连接占用 少(可以共享 JDBC 连接) 多多 多多 多(每个表需一个连接) 多多
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 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 只支持基本算子,如列映射、数据类型转换和数据过滤 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,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
Web UI
社区活跃度 非常活跃 非常不活跃 已经从 Apache 退役 非常不活跃 非常活跃

初识Apache SeaTunnel

https://seatunnel.apache.org/

Apache SeaTunnel 是一个由国人主导贡献到 Apache 基金会的分布式数据集成产品,核心特性:

  1. 超高性能:SeaTunnel 能够每天稳定高效地同步万亿级数据,适用于大规模数据处理。
  2. 全面的数据源支持:SeaTunnel 支持数百种常用的数据源,包括不同版本和新兴技术,满足用户在各种数据源之间的同步需求。
  3. 多种同步场景:SeaTunnel 能够处理离线-全量同步、离线-增量同步、CDC(Change Data Capture)、实时同步和全库同步等多种复杂同步场景。
  4. 资源高效:与传统数据集成工具相比,SeaTunnel 需要更少的计算资源和 JDBC 连接资源,减轻企业在资源方面的负担。
  5. 质量与监控:SeaTunnel 提供了监控机制,确保数据同步过程中的质量和准确性,防止数据丢失或重复。
  6. 简化技术栈:SeaTunnel 降低了技术栈的复杂性,用户无需针对不同技术组件开发专门的同步程序。
  7. 统一管理:SeaTunnel 支持离线同步和实时同步的统一管理,简化了开发和维护过程。
    SeaTunnel 旨在解决数据集成领域的关键问题,提供高性能、高可靠性和易用性的数据同步解决方案。

SeaTunnel 产品实现了高可靠性、集中管理、可视化监控等一体的数据集成统一平台。

  • 平台可以实现了标准化、规范化、界面化操作;
  • 实现了数据同步高速化,全量到增量无锁化自动切换,目前已经支持 100+ 种数据源;
  • 支持整库同步、表结构自动变更;
  • 同时无中心化设计确保系统的高可用机制,整体上做到简单易用,开箱即用。


相关文章
|
3天前
|
分布式计算 大数据 Apache
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
【10月更文挑战第26天】在当今这个数据爆炸的时代,能够高效地处理和分析海量数据成为了企业和组织提升竞争力的关键。作为一款高性能的列式数据库系统,ClickHouse 在大数据分析领域展现出了卓越的能力。然而,为了充分利用ClickHouse的优势,将其与现有的大数据处理框架(如Apache Spark和Apache Flink)进行集成变得尤为重要。本文将从我个人的角度出发,探讨如何通过这些技术的结合,实现对大规模数据的实时处理和分析。
17 2
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
|
4天前
|
分布式计算 大数据 OLAP
AnalyticDB与大数据生态集成:Spark & Flink
【10月更文挑战第25天】在大数据时代,实时数据处理和分析变得越来越重要。AnalyticDB(ADB)是阿里云推出的一款完全托管的实时数据仓库服务,支持PB级数据的实时分析。为了充分发挥AnalyticDB的潜力,将其与大数据处理工具如Apache Spark和Apache Flink集成是非常必要的。本文将从我个人的角度出发,分享如何将AnalyticDB与Spark和Flink集成,构建端到端的大数据处理流水线,实现数据的实时分析和处理。
22 1
|
2月前
|
算法 API Apache
Flink CDC:新一代实时数据集成框架
本文源自阿里云实时计算团队 Apache Flink Committer 任庆盛在 Apache Asia CommunityOverCode 2024 的分享,涵盖 Flink CDC 的概念、版本历程、内部实现及社区未来规划。Flink CDC 是一种基于数据库日志的 CDC 技术实现的数据集成框架,能高效完成全量和增量数据的实时同步。自 2020 年以来,Flink CDC 经过多次迭代,已成为功能强大的实时数据集成工具,支持多种数据库和数据湖仓系统。未来将进一步扩展生态并提升稳定性。
510 1
Flink CDC:新一代实时数据集成框架
|
28天前
|
Java 测试技术 API
如何在 Apache JMeter 中集成 Elastic APM
如何在 Apache JMeter 中集成 Elastic APM
32 1
|
4月前
|
关系型数据库 API Apache
Flink CDC:基于 Apache Flink 的流式数据集成框架
本文整理自阿里云 Flink SQL 团队研发工程师于喜千(yux)在 SECon 全球软件工程技术大会中数据集成专场沙龙的分享。
18085 11
Flink CDC:基于 Apache Flink 的流式数据集成框架
|
4月前
|
SQL JSON 缓存
玳数科技集成 Flink CDC 3.0 的实践
本文投稿自玳数科技工程师杨槐老师,介绍了 Flink CDC 3.0 与 ChunJun 框架在玳数科技的集成实践。
587 7
玳数科技集成 Flink CDC 3.0 的实践
|
3月前
|
消息中间件 Kafka 数据处理
实时数据流处理:Dask Streams 与 Apache Kafka 集成
【8月更文第29天】在现代数据处理领域,实时数据流处理已经成为不可或缺的一部分。随着物联网设备、社交媒体和其他实时数据源的普及,处理这些高吞吐量的数据流成为了一项挑战。Apache Kafka 作为一种高吞吐量的消息队列服务,被广泛应用于实时数据流处理场景中。Dask Streams 是 Dask 库的一个子模块,它为 Python 开发者提供了一个易于使用的实时数据流处理框架。本文将介绍如何将 Dask Streams 与 Apache Kafka 结合使用,以实现高效的数据流处理。
69 0
|
3月前
|
应用服务中间件 Apache PHP
Apache vs Nginx: 实际考虑因素
Apache vs Nginx: 实际考虑因素
100 0
|
4月前
|
SQL Java 数据库
实时计算 Flink版产品使用问题之Spring Boot集成Flink可以通过什么方式实现通过接口启动和关闭Flink程序
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
4月前
|
SQL 分布式计算 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用问题之在使用FlinkCDC与PostgreSQL进行集成时,该如何配置参数
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
实时计算 Flink版产品使用问题之在使用FlinkCDC与PostgreSQL进行集成时,该如何配置参数

推荐镜像

更多