采集工具选型调研

2024-08-31 09:12
文章标签 工具 采集 调研 选型

本文主要是介绍采集工具选型调研,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

原文阅读:【巨人肩膀社区·博客·分享】采集工具选型调研

大家一起来探讨SeaTunnel方案,简化当前Dinky与chunjun的双轨模式(Dinky仅用于实时同步,chunjun负责离线处理)。提议小组一起共议,并由大数据组构建demo验证其能否融合流批处理于Zeus平台,实现统一开发与运维,降低跨平台障碍与学习成本。技术应聚焦高效而非堆砌,共同努力推动架构优化。

DataX

不支持实时数据同步:DataX的设计初衷更多地是面向批处理场景,因此它并不直接支持实时或低延迟的数据同步需求。对于需要实时数据处理能力的场景,可能需要考虑其他支持实时数据流的技术或工具。

单节点执行与分布式执行:DataX目前主要支持单节点执行模式,这限制了它在处理大规模数据集时的效率和可扩展性。虽然单节点模式简化了部署和运维,但在面对海量数据时,分布式执行模式能够提供更强大的处理能力和更高的效率。

开源贡献与社区活跃度:DataX的开源贡献主要来源于阿里,社区活跃度一般可能意味着外部贡献者较少,或者社区交流和合作的机会有限。

学习成本高:

尽管DataX的配置和使用相对简单,但其配置文件仍然具有一定的复杂性。对于初学者来说,需要一定的时间来学习和理解配置文件的各项参数和规则。

不支持实时处理:

DataX主要用于批处理任务,对于要求实时性较高的场景不够适用。如果企业需要进行实时数据同步,可能需要考虑其他解决方案。

社区支持相对较弱:

相比于其他热门的数据处理框架和工具,DataX的社区支持可能相对较弱。在遇到一些复杂问题时,用户可能难以在社区中找到及时的解决方案。



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Chunjun

输入: Chunjun

输出: 尊敬的Chunjun先生/女士(视情况而定)

很高兴与您交流!请问您有什么想要聊的或者分享的吗?无论是关于生活、工作还是其他任何话题,我都很愿意倾听和回应。

Chunjun 由袋鼠云开源并贡献给Apache的项目,加入Apache以来,社区跃度在2021年开源贡献明显减缓,没有成为Apache开源顶级项目。

Chunjun的特势在于支持流批一体化的数据同步能力。依托分布式处理与性能优化的优势,超越传统单机同步工具DataX。

Chunjun在数据类型转换上的一大挑战是隐式转换的需求,这要求开发者在上游与下游数据类型不一致时额外注意,无形中提高了学习成本和使用门槛。相比DataX的灵活单机部署,Chunjun深度于Flink计算引擎集成,应用场景受限,但是Chunjun基于Flink集群的设计让它能够无缝融入Hadoop生态系统。



学习成本:

尽管ChunJun提供了简单易用的配置方式和丰富的文档资源,但对于初学者来说,掌握其所有特性和功能仍然需要一定的学习和实践。特别是对于Flink技术栈不熟悉的用户来说,可能需要额外投入时间来学习相关知识。

社区支持:

尽管ChunJun在开源社区中有一定的用户群体和贡献者,但相比于一些更为知名的开源顶级项目来说,其社区支持可能相对较弱。在遇到一些复杂问题时,用户可能难以在社区中找到及时的解决方案或技术支持。

依赖特定计算引擎:

ChunJun深度集成于Flink计算引擎,这意味着它在应用场景上受到了一定程度的限制。对于那些不希望或无法使用Flink的用户来说,可能需要考虑其他数据同步工具或解决方案。



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SeaTunnel

SeaTunnel(原名Waterdrop)是一个由白鲸开源并贡献给Apache的顶级项目,该项目在2023年6月1日正式从Apache孵化器毕业,成为Apache的顶级项目

推荐原因,与Zeus数据中台集成成熟度高,都是开源于同一厂商,同时社区活跃度高,国内互联网企业应用多,



多源数据处理:SeaTunnel支持多种数据源和连接器,包括关系数据库、NoSQL数据库、图形数据库、文档数据库、内存数据库以及多种分布式文件系统和云存储服务。这使得SeaTunnel能够方便地连接不同的数据源,实现数据的统一管理和使用。

实时流式和离线批处理:SeaTunnel不仅支持实时流式数据处理,还支持离线批处理。这种批流融合的能力使得SeaTunnel能够应对多样化的数据处理需求。

易用性与可扩展性:SeaTunnel提供了基于配置的低代码开发方式,用户无需编写复杂的代码即可实现数据集成。同时,SeaTunnel的社区支持也非常活跃,用户可以轻松获取帮助和解决问题。此外,SeaTunnel还支持插件式的设计,用户可以方便地开发自己的Connector并集成到项目中。

多引擎支持:

SeaTunnel不仅支持自身的SeaTunnel引擎,还支持Flink和Spark作为连接器的执行引擎,这使企业可以根据现有技术组件灵活选择。

学习成本:

SeaTunnel提供了基于配置的低代码开发方式,但对于初次接触的用户来说,仍然需要一定的时间来熟悉其架构、配置方式以及各种插件的使用。

版本兼容性:

SeaTunnel支持多种数据源和计算引擎,不同版本之间可能存在兼容性问题。用户在升级SeaTunnel时,需要仔细评估新版本对现有数据源和计算引擎的支持情况,以避免出现兼容性问题导致的数据同步失败或性能下降。

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DataX Chunjun SeaTunnel 三款主流同步ETL框架优缺点对比

DataX Chunjun SeaTunnel 三款主流同步ETL框架优缺点对比

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http://www.chinasem.cn/article/1123482

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