⼤数据同步⼯具DataX、Sqoop、Canal之⽐较
1.Sqoop与DataX
花糕花样做法大全图片Sqoop依赖于Hadoop⽣态，充分利⽤了map-reduce计算框架，在Hadoop的框架中运⾏，对HDFS、Hive⽀持友善，在处理数仓⼤表的速度相对较快，但不具备统计和校验能⼒。
DataX⽆法分布式部署，需要依赖调度系统实现多客户端，可以在传输过程中进⾏过滤，并且可以统计传输数据的信息，因此在业务场景复杂(表结构变更)更适⽤，同时对于不同的数据源⽀持更好，同时不⽀持⾃动创建表和分区。⽀持流量控制，⽀持运⾏信息收集，及时跟踪数据同步情况。
日本动漫排行榜DataX框架设计：
Sqoop采⽤命令⾏的⽅式调⽤，⽐如容易与我们的现有的调度监控⽅案相结合，DataX采⽤xml 配置⽂件的⽅式，在开发运维上还是有点不⽅便。
Sqoop只可以在关系型数据库和Hadoop组件之间进⾏数据迁移，⽽在Hadoop相关组件之间，⽐如hive和hbase之间就⽆法使⽤sqoop互相导⼊导出数据，同时在关系型数据库之间，⽐如mysql和oracle之间也⽆法通过sqoop导⼊导出数据。与之相反，DataX能够分别实现关系型数据库Hadoop组件之间、关系型数据库之间、Hadoop组件之间的数据迁移。
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2.Sqoop与Canal
Sqoop: 同步全量数据，能够实现对关系型数据的全量同步，但在很多业务场景下，由于数据量⾮常⼤，每天全量同步，对于Hadoop的压⼒较⼤，因此要慎⽤。
Canal: 主要⽤途是基于 MySQL 数据库增量⽇志解析，提供增量数据订阅和消费，只同步更新的数据。也可以配置MQ模式，配合RocketMQ 或者Kafka，Canal会把数据发送到MQ的topic中，然后通过消息队列的消费者进⾏处理。
Canal的⼯作原理就是把⾃⼰伪装成MySQL slave，基于监听binlog⽇志去进⾏同步数据的。徐州区号
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