SeaTunnel(2.3.12)和Datax(3.0)对比
好的对比文章：
| 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 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer、Hive、S3、RedShift、HBase、Clickhouse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 | 支持 MySQL、PostgresSQL、MongoDB、SQLServer 等 10+ 种数据源 |
| 内存资源占用 | 少 | 多 | 多 | 中等 | 多 |
| 数据库连接占用 | 少(可以共享 JDBC 连接) | 多 | 多 | 多 | 多(每个表需一个连接) |
| 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 | 不支持 | 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 | 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 | 不支持精确，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 | 有 | 有 | 无 | 有 | 无 |
| Web UI | 正在实现中(拖拉拽即可完成) | 无 | 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 | 已经与 DolphinScheduler 集成 | 不支持 | 不支持 | 无 |
| 社区 | 非常活跃 | 非常不活跃 | 已经从 Apache 退役 | 非常不活跃 | 非常活跃 |
0、设计哲学
- DataX：强调“在传输中完成一切转换”，内置了功能丰富的转换器。
- SeaTunnel：鼓励“将计算下推”，更倾向于在Source端（数据库） 或通过SQL完成复杂转换，插件保持轻量。
- 在SeaTunnel的架构下，把手机脱敏这类计算逻辑放在SQL里，其实是更符合其设计思路的“最佳实践”。
- 显式数据流管理：SeaTunnel使用transform转换数据的时候，有数据流的概念，需要显示配置：plugin_input/plugin_output
1、transform（清洗转换）对比
⚖️ SeaTunnel vs DataX 客观对比
| 维度 | SeaTunnel | DataX | 评价 |
|---|---|---|---|
| 转换配置 | 分散（SQL+插件），需理解数据流 | 集中可视化，配置即所得 | DataX胜 |
| 学习曲线 | 较陡（需理解插件体系、数据流） | 平缓（配置驱动） | DataX胜 |
| 灵活性 | 高（可SQL、可插件、可UDF） | 中等（内置转换器有限） | SeaTunnel胜 |
| 性能 | 优（计算下推，传输量少） | 良（全量传输+内存转换） | SeaTunnel胜 |
| 实时性 | 原生流批一体 | 仅批处理 | SeaTunnel胜 |
💡 给你的最终建议
- 如果团队熟悉SQL：用SeaTunnel，在Source SQL中完成所有转换
- 如果需要低代码/可视化：用DataX，配置更直观
- 如果实时性要求高：用SeaTunnel（CDC支持好）
- 如果只是简单批同步：DataX可能更简单
SeaTunnel的transform转换能力有限，建议使用sql来处理
- 问题：如果都在sql中搞了，不同数据库还要匹配不同的写法。
🎯 问题的本质
你提出了两个核心矛盾：
- 工具价值问题：既然都能在SQL里搞，还要ETL工具干什么？
- 数据库方言问题：不同数据库SQL写法不同，怎么统一？
⚖️ DataX vs SeaTunnel 的深层差异
| 场景 | DataX的思路 | SeaTunnel的思路 |
|---|---|---|
| 转换逻辑放哪 | 尽量在ETL工具里（用转换器） | 尽量在源头数据库（用SQL） |
| 核心价值 | 屏蔽数据库差异，提供统一配置界面 | 利用数据库能力，计算下推性能高 |
| 适合场景 | 异构数据库、团队SQL能力弱、需要可视化 | 同构/近似数据库、团队SQL能力强、追求性能 |
🔄 现实中的折中方案
实际上，成熟的团队会分层处理：
-- 第一层：源数据库SQL（做数据库擅长的）
SELECT
id,
name,
CASE WHEN ... END AS gender, -- 简单的值映射
DATE_FORMAT(create_time, '%Y-%m-%d') AS create_date, -- 日期格式化（MySQL语法）
amount
FROM source_table
WHERE amount > 1000
-- 第二层：ETL工具转换（做工具擅长的）
-- DataX：regex_replace, split, join等复杂处理
-- SeaTunnel：需要跨源关联、流式处理等
🌟 给SeaTunnel一个“洗白”的机会
SeaTunnel的真正优势在以下场景：
- 流批一体：同一套配置，既能批处理又能实时CDC
- 多源关联：在内存中做跨数据库的JOIN（这是SQL做不到的）
- 复杂流水线：A→B→C的复杂DAG处理
- UDF生态：可自定义Java/Scala函数，处理SQL做不到的逻辑
🛠️ 你的Demo如何选择
对于你的MySQL到MySQL场景：
| 方案 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| DataX | 配置简单直观，转换器丰富 | 性能稍差，全量传输 |
| SeaTunnel SQL方案 | 性能最优，计算下推 | 需要写SQL，方言绑定 |
| SeaTunnel插件方案 | 统一配置，屏蔽方言 | 配置复杂，学习曲线陡 |
我的建议：
- 如果只是一次性迁移：用DataX，快且稳
- 如果要做长期同步管道：用SeaTunnel，性能好且可扩展
- 如果团队SQL能力强：用SeaTunnel的SQL方案
- 如果需要屏蔽数据库差异：用DataX或SeaTunnel的插件方案
💡 终极思考
其实你发现了一个行业真相：没有完美的ETL工具。每家都在做权衡：
- DataX：易用性 > 性能
- SeaTunnel：性能/扩展性 > 易用性
- Flink CDC：实时性 > 一切
所以你的“哎”是对的——这就是数据工程的现实。选择工具时，不是找“最好的”，而是找“最适合当前团队和场景的”。
对你现在的Demo来说，既然已经用SeaTunnel走到这一步，我建议：
- 先用Source SQL方案完成Demo（证明技术可行性）
- 再评估团队是否能接受这种模式
- 不行就切回DataX，不丢人，工具是为人服务的
在SeaTunnel 2.3.12中，当有多个Transform插件时，必须使用plugin_input/plugin_output显式声明数据流。
验证你的发现：
| 场景 | 是否需要plugin_input/output |
原因 |
|---|---|---|
| 单个Transform | 可能不需要（看插件类型） | 某些插件可自动连接 |
| 多个Transform串联 | 必须显式声明 | SeaTunnel需要明确数据流路径 |
| Source/Sink连接 | 必须配对使用 | Source的plugin_output对应Sink的plugin_input |
你的配置正是这个规则的完美体现：
# 数据流：fake → fake1 → fake2
source { jdbc { plugin_output = "fake" } } # 起点
transform { FieldRename { plugin_input="fake", plugin_output="fake1" } } # 中转1
transform { Sql { plugin_input="fake1", plugin_output="fake2" } } # 中转2
sink { jdbc { plugin_input = "fake2" } } # 终点
🎯 SeaTunnel与DataX的设计哲学差异
现在你深刻体会到了两者的不同：
| 维度 | DataX | SeaTunnel |
|---|---|---|
| 数据模型 | 简单的Reader→Writer管道 | 有向无环图(DAG)，支持复杂数据流 |
| 配置方式 | 声明式，自动连接 | 显式数据流声明，更灵活但更复杂 |
| 转换逻辑 | 内置转换器，配置简单 | 混合模式(SQL+插件)，能力更强 |
| 学习曲线 | 平缓 | 陡峭（需理解数据流概念） |
📚 给其他开发者的经验总结
可以总结出SeaTunnel的最佳实践：
- 简单转换放Source SQL（过滤、基础计算）
- 复杂/跨字段转换用Transform插件
- 多Transform必须用
plugin_input/output串联 - 数据流命名要有意义（不要用
fake1/fake2，用renamed_data/transformed_data）
💡 最后的优化建议
虽然你的配置能跑了，但命名可以更清晰：
plugin_output = "raw_data" # 代替 fake
plugin_output = "renamed_data" # 代替 fake1
plugin_output = "final_data" # 代替 fake2
plugin_input = "final_data" # sink引用
你通过自己的实验，真正掌握了SeaTunnel的核心机制——显式数据流管理。 这比任何文档都有价值。虽然比DataX复杂，但这也意味着SeaTunnel能处理更复杂的ETL场景（比如多源合并、分支处理等）。
2、多个表到多个表的支持
- 可以说datax不支持一个任务执行：多表到多表
多个表到多个表的支持，SeaTunnel 可以，DataX 也可以，但实现方式不同。
🔄 数据流向对比
| 场景 | SeaTunnel | DataX |
|---|---|---|
| 多表 → 单表 | ✅ 支持（一个任务内） | ✅ 支持（多个Job串联或Reader合并） |
| 单表 → 多表 | ✅ 支持（一个任务内） | ✅ 支持（多个Job或Writer分發） |
| 多表 → 多表 | ✅ 原生支持（核心特性） | ⚠️ 间接支持（多个Job组合） |
📝 SeaTunnel 实现方式
方案一：SQL JOIN（推荐）
在Source中使用SQL合并数据：
source {
Jdbc {
query = """
SELECT
a.id, a.name,
b.order_no, b.amount,
c.category_name
FROM user_table a
JOIN order_table b ON a.id = b.user_id
LEFT JOIN category_table c ON b.category_id = c.id
"""
}
}
sink {
jdbc {
table = "merged_result_table"
}
}
方案二：多源直接合并
source {
# 源1：用户表
Jdbc {
query = "SELECT id, name, 'user' as source_type FROM user_table"
table_path = "user_table"
}
# 源2：订单表
Jdbc {
query = "SELECT user_id as id, order_no as name, 'order' as source_type FROM order_table"
table_path = "order_table"
}
# 源3：日志表
Jdbc {
query = "SELECT uid as id, action as name, 'log' as source_type FROM log_table"
table_path = "log_table"
}
}
transform {
# 可选：统一字段、转换等
sql {
query = "SELECT id, name, source_type FROM user_table UNION ALL SELECT * FROM order_table UNION ALL SELECT * FROM log_table"
}
}
sink {
jdbc {
table = "all_records_table"
}
}
📝 DataX 实现方式
方案一：多个Job顺序执行（最常用）
// job1.json：同步用户表
{
"job": {
"content": [{
"reader": {"name": "mysqlreader", "parameter": {"table": "user_table"}},
"writer": {"name": "mysqlwriter", "parameter": {"table": "target_table"}}
}]
}
}
// job2.json：同步订单表（追加模式）
{
"job": {
"content": [{
"reader": {"name": "mysqlreader", "parameter": {"table": "order_table"}},
"writer": {"name": "mysqlwriter", "parameter": {"table": "target_table", "writeMode": "insert"}}
}]
}
}
需要手动调度多个Job顺序执行。
方案二：单Job多Reader（有限支持）
{
"job": {
"content": [{
"reader": {
"name": "mysqlreader",
"parameter": {
"connection": [{
"querySql": [
"SELECT id, name FROM user_table",
"SELECT order_no, amount FROM order_table"
]
}]
}
},
"writer": {
"name": "mysqlwriter",
"parameter": {"table": "target_table"}
}
}]
}
}
限制：多个SQL结果字段必须完全一致。
方案三：使用Shell脚本调度
#!/bin/bash
# 顺序执行多个DataX作业
datax.py job1.json
datax.py job2.json
datax.py job3.json
🎯 对比总结
| 特性 | SeaTunnel | DataX |
|---|---|---|
| 多表合并复杂度 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 简单（一个配置文件） | ⭐⭐ 复杂（需要多个Job/脚本） |
| 字段映射灵活性 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 高（Transform灵活转换） | ⭐⭐ 低（字段需严格对应） |
| 事务一致性 | ⭐⭐⭐⭐ 较好（一个任务内） | ⭐ 差（多个Job间无事务） |
| 运维监控 | ⭐⭐⭐⭐ 统一监控 | ⭐⭐ 分散监控 |
| 性能 | ⭐⭐⭐⭐ 并行执行 | ⭐⭐ 顺序执行（除非自己写并行脚本） |
💡 建议
- 简单多表合并 → SeaTunnel（配置简单，一个任务完成）
- 已有DataX作业 → 继续用DataX（多个Job组合）
- 需要复杂转换 → SeaTunnel（Transform更强大）
- 需要严格事务 → SeaTunnel（一个任务内保证）
对于需求（多表到单表），SeaTunnel明显更合适，一个配置文件就能搞定，无需外部调度。
3、seatunnel的多源头、多目标可以弄到一个conf任务中，datax不行
DataX 本身是“单任务单通道”设计，而 SeaTunnel 是“单任务多管道”设计。
下面为你详细对比：
📊 DataX vs SeaTunnel 多源多目标对比
| 特性 | DataX | SeaTunnel (Apache SeaTunnel) |
|---|---|---|
| 多源读取 | 不支持。一个 job 的 content 里只能配置 一个 reader。 |
支持。一个配置文件中可以顺序定义多个 source。 |
| 多目标写入 | 不支持。一个 job 的 content 里只能配置 一个 writer。 |
支持。一个配置文件中可以顺序定义多个 sink。 |
| 核心架构 | 单通道管道：Reader -> Channel -> Writer。设计简单、稳定，易于理解和调试。 |
有向无环图 (DAG)：多个 Source -> Transform -> 多个 Sink。设计灵活、强大，可以构建复杂的数据流。 |
| 类比 | 单车道直达快递：一辆车从一个仓库取货，送到一个目的地。 | 多枢纽物流网络：多辆车从多个仓库取货，经过分拣中心（Transform），可以同时派送到多个不同的目的地。 |
| 如何实现多目标 | 需要拆分成多个独立的Job，用外部调度系统（如 DolphinScheduler, Airflow）控制执行。 | 原生支持，在一个Job内配置多个 sink 即可自动并行写入。 |
| 如何实现多源合并 | 需要在数据库层预先处理（如创建视图、用SQL UNION），让DataX的单一 reader 去读取这个合并后的视图。 |
原生支持，配置多个 source，数据会在框架内自动合并。 |
💡 深入解析与选择建议
DataX 的设计取舍：
DataX选择“单通道”是为了极致的简单性和稳定性。它牺牲了单Job内的灵活性，但保证了每个任务的行为高度可预测，资源隔离性好，不容易因为一个插件的问题导致整个任务混乱。它的“多路”能力依赖于“外部调度”，这是阿里内部有强大调度中台背景下的自然选择。
SeaTunnel 的设计优势：
SeaTunnel采用 Flink/Spark 的流批一体DAG思想，将每个数据同步任务视为一个可以自由组合的数据处理管道。这在需要实时CDC、流批融合、复杂转换、多路分发的现代数据栈场景中优势巨大。
🛠️ 场景化示例
假设你需要将 MySQL订单表 和 PostgreSQL用户表 合并后，同时写入 HDFS归档 和 Kafka实时流。
-
在 DataX 中，你需要：
- Job 1: MySQL Reader -> HDFS Writer
- Job 2: MySQL Reader -> Kafka Writer
- Job 3: PostgreSQL Reader -> HDFS Writer
- Job 4: PostgreSQL Reader -> Kafka Writer
然后用调度系统编排这4个Job，并处理它们之间的依赖和并发。无法在DataX内部实现“合并”，除非先在数据库创建联合视图。
-
在 SeaTunnel 中，你只需要一个Job：
source { MySQL-CDC { ... } # 订单表 } source { Jdbc { ... } # PostgreSQL用户表 } transform { # 可选的合并、清洗逻辑 } sink { Hdfs { ... } # 写HDFS } sink { Kafka { ... } # 写Kafka }
结论：
- 如果你的场景是简单、稳定、周期性的T+1离线同步，且源和目标都很单一，DataX 足够优秀。
- 如果你的场景涉及实时同步、多源合并、流批一体、一份数据多路分发，SeaTunnel 的架构优势是碾压性的，可以大幅减少开发和维护的Job数量，逻辑也更清晰。
多表的transform也可以多个
** 在SeaTunnel中，你不仅可以配置多个 transform，还能实现更精细的 “分支路由” ，即为不同的数据流或不同的 sink 应用完全不同的转换逻辑。
这是SeaTunnel基于DAG（有向无环图）设计最强大的特性之一，远超DataX等单通道工具。
📝 如何配置多个 Transform
有两种主要方式，下图清晰地展示了它们的数据流向差异：
flowchart LR
S[Source] --> T1[Transform 1: 全局清洗]
T1 --> Branch{数据分流判断}
Branch -->|数据流A| T2[Transform 2: A专用处理]
Branch -->|数据流B| T3[Transform 3: B专用处理]
T2 --> SK1[Sink 1: 写入目标A]
T3 --> SK2[Sink 2: 写入目标B]
方式一：顺序执行多个全局Transform（共用流水线）
所有数据会依次通过每一个 transform，适合需要分步骤、分层进行数据清洗的场景。
source { ... }
transform {
# 第一步：字段基本清洗
sql {
query = "SELECT *, UPPER(name) as upper_name FROM my_table"
}
}
transform {
# 第二步：基于第一步的结果进行过滤
sql {
query = "SELECT * FROM my_table WHERE upper_name IS NOT NULL"
}
}
transform {
# 第三步：脱敏等最终处理
replace {
source_field = "phone"
pattern = "^(\d{3})\d{4}(\d{4})$"
replacement = "$1****$2"
is_regex = true
}
}
sink { ... }
方式二：为不同的Sink配置独立的Transform（分支流水线）
这是更常见且强大的模式。每个 sink 可以拥有自己独立的 transform 链，这些转换仅作用于流向该 sink 的数据。
source {
MySQL-CDC {
table-names = ["db.order"]
}
}
sink {
# 分支一：明细数据写入HDFS，保留所有字段
hdfs {
path = "/data/order_detail"
transform { # 这个transform只影响hdfs sink
sql {
query = "SELECT *, 'detail' as data_type FROM order"
}
}
}
# 分支二：聚合数据写入MySQL，只保留统计结果
jdbc {
table = "order_daily_summary"
transform { # 这个transform只影响jdbc sink
sql {
query = """
SELECT
DATE(create_time) as summary_date,
COUNT(*) as order_count,
SUM(amount) as total_amount
FROM order
GROUP BY DATE(create_time)
"""
}
}
}
# 分支三：实时增量推送到Kafka，只推送核心字段
kafka {
topic = "order_realtime"
transform { # 这个transform只影响kafka sink
sql {
query = "SELECT order_id, status, amount FROM order"
}
}
}
}
💡 最佳实践与核心优势
- 解耦与复用：不同的业务线或数据应用可以消费同一份源数据，但各自在
transform中完成定制化的处理，互不干扰。这完美解决了 “一份数据，多种用法” 的需求。 - 性能优化：可以为对延迟敏感的分析分支（如写入Kafka）配置轻量级转换，为对数据质量要求高的分支（如写入数据仓库）配置复杂的清洗和关联。
- 简化运维：所有逻辑封装在一个配置文件中，避免了维护多个独立DataX作业的繁琐，也保证了数据血缘的清晰。
一个形象的比喻：
- DataX 像是一条固定的单条工业流水线，产品从头到尾按固定工序加工，最后打包。
- SeaTunnel 像一个智能分拣加工中心：原材料进来后，可以被同时分送到多条不同的流水线（
transform），每条流水线进行不同的加工（有的切片，有的榨汁，有的包装成礼盒），然后分别送到不同的仓库（sink）。
⚠️ 重要提醒
- 作用域：紧跟在
sink { ... }代码块内部的transform，其作用域仅限于该sink。 - 执行顺序：所有
sink及其附属的transform是并行执行的。 - 字段一致性：每个分支
transform输出的字段结构，必须符合其下游sink的要求。
总结：是的，你完全可以根据需要配置任意数量、任意组合的 transform，既可以全局顺序执行，也可以为每个 sink 单独定制。这是SeaTunnel构建复杂、高效数据管道的基石。
如果你有一个具体的业务场景（比如一份订单数据，同时要出实时大屏、明细归档和风控分析），我可以帮你画出具体的数据流和配置结构。
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