金山云数据湖 - DataX数据同步和Spark数据同步有什么差别？

金山云数据湖里提供了 DataX数据同步 和 Spark数据同步 两种方式，它们主要差别在以下几个方面：

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1. 执行引擎

• DataX数据同步

  • 基于阿里开源的 DataX 工具。

  • 本质上是单机/多进程方式执行，数据同步过程主要由 DataX 的 Reader（读插件）和 Writer（写插件）驱动。

  • 适合中小规模的数据量同步。

• Spark数据同步

  • 基于 Spark 分布式计算引擎。

  • 能够利用集群并行处理能力，天然适合海量数据同步。

  • 任务提交到 Spark 集群上运行，扩展性强。

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2. 适用场景

• DataX

  • 数据量中小（比如百万级、单表 GB 级别）。

  • 对实时性要求不高，主要是批量、定时同步。

  • 部署和使用成本较低。

• Spark

  • 面向大规模数据（TB 级以上）。

  • 对性能要求高，需要并行计算能力。

  • 常用于全量/增量大规模数据同步或数据湖的定期批处理。

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3. 性能与资源使用

• DataX

  • 单机并发，性能取决于单机 CPU/内存。

  • 如果数据量过大，容易出现同步时间长或内存瓶颈。

• Spark

  • 分布式执行，能水平扩展。

  • 可以将大任务拆分成多个 executor 并行执行，显著提升吞吐量。

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4. 功能差异

• DataX

  • 插件丰富，支持多种常见数据库和文件系统之间的数据传输。

  • 配置灵活，迁移成本低。

• Spark

  • 支持更复杂的数据处理逻辑，比如 upsert（按行/按列更新）、数据清洗、聚合等。

  • 可以与 Spark SQL / DataFrame 生态结合，方便做同步 + 计算一体化。

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✅ 总结：

• 小规模、轻量同步任务 → 选 DataX。

• 大规模、海量数据、需要分布式并行和后续计算 → 选 Spark。

 

对比维度	DataX 数据同步	Spark 数据同步
执行引擎	单机进程执行	分布式集群执行
适用数据量	中小规模（百万级 ~ GB 级）	海量数据（TB 级以上）
性能	受限于单机资源，性能较有限	可水平扩展，吞吐量大
实时性	批量任务为主，延迟较高	批量为主，部分支持近实时
功能特点	插件丰富，支持多种数据库和文件存储，配置简单	支持复杂逻辑（upsert、聚合、清洗），与 Spark SQL 结合紧密
使用成本	部署简单，资源消耗小	依赖 Spark 集群，资源消耗大，成本较高
典型场景	数据迁移、小规模同步、定时任务	海量数据湖同步、大规模批处理、需要同步+计算